交通信号控制

关键词： 交通信号 手段 交通 控制

交通信号控制（精选十篇）

交通信号控制 篇1

关键词：交通信号,协调控制,算法研究

1 交通信号协调控制概述

交通信号包括指挥灯、车道灯、行人灯、手势信号灯, 作为疏导交通的重要交通工具, 在交叉路口等位置对道路交通秩序进行控制, 保证车辆和行人的安全出行。

交通信号协调控制的优劣决定了城市交通的通行能力, 是缓解城市拥堵, 解决城市交通压力的重要措施。因此, 对交叉路口等通行能力的设计、组织和管理, 是交通信号协调控制的重要目的。

2 交通性能评价指标

针对我国具体的交通运输国情, 应进一步加强城市交通信号控制系统的研究工作, 在交通信号协调控制算法上加以改进, 通过合理地给交通流分配通行权, 有效分离交通流, 提高通行率, 保障出行安全。

信号控制指数主要包括周期、相位、相位差、饱和度、流量、速度等, 对这些任务进行合理配置是为了保证交叉路口车流通行能力的提升。如信号周期为红绿黄3种信号灯在一定时间内依次闪亮的循环时间周期C, 适当的周期对舒缓交通流和减少车辆等待时间起着决定性作用。

信号相位是交叉路口某个方向或者几个方向的交通流。当这些通行权被分配得当时, 不论何时都能获得完整的信号灯色显示, 不同等色的连续时序就是一个相位。一般的相位为每个交叉路口二、三、四相。相位增多表明交通安全系数高。相位差包括绝对相位差和相对相位差。指的是信号绿灯、红灯从起点到终点的时间差。

进口道饱和流量是交叉路口连续绿灯时间内车队通行的最大车辆数。饱和度指的是相位i中实际进口到j的交通流量qij与进口道j的饱和流量λi的比值, 用xij表示。交通路口饱和度x的计算公式为:。绿信比是绿灯时间、损失时间、有效红灯、绿灯时间的总称。一个相位信号的有效绿灯时长与周期市场的比用u表示, 用公式表示为:u=c/ge。交通流量为一定时间内停经某个位置的车辆数, 以q表示, 用公式表示为q (x, t) , 交通流量是时间和位置的函数。交通密度用k表示, 每车道单位长度道路拥有的车辆数, 单位为辆/千米。车流速度是区间平均速度, 交通流量、密度、行车速度直接存在一定联系, 用公式表示为q=k×v。自由行车速度是车流密度小、车辆通行顺畅的速度。

交通信号协调控制常用性能指标延误时间包括随机、过饱和延误。前者的公式表达为, 后者的公式表达为:。平均延误De=Due+Dre, 当车辆进入道口保持稳定的交通流, 则交通流以恒定速率均匀到达。

排队长度分为非饱和条件下车辆在交叉口停车线后的排队长度、饱和条件下车辆排队长度、过饱和条件下, 车辆排队长度。

在实际道路、交通、信号控制条件下, 通过进口道停车线的最大车辆数, 被称为通行量。通行量的整体性、相关性等要素表示了交叉路口的系统的运转情况。掌握交通量、车辆延误时间、运行速度等参数变量, 就能对系统的动态特性进行掌控, 减少交通事故的发生。

3 固定周期配时算法

通过交叉路口信号灯的灯色顺序和持续时间, 可以有效控制交通信号系统协调行使功能。

3.1 按照响应方式进行分类

根据交叉路口历史交通量数据确定控制参数, 一天一种的配时方案为单时段定时控制, 这种方式简单、投资较少、维护方便, 但是不能适应变化的交通条件;不同时段的交通量执行不同配时方案为多时段定时控制。一天可分为几个时段, 根据不通的周期时长选择不同的控制方式变换参数。

根据交叉路口设置的车辆到达检测器, 对交通量变动实行实时控制, 分为半感应式控制和全感应控制, 优势在于检测到的车辆信息可以随时改变信号灯配时方案, 但是难以用数学模式描述交通流变化大的情况。

优化控制是对城市路网调度和管理。工作原理为交通信号机上传到上位机交通数据, 由上位机对交通量信息进行控制参数的自动调节, 形成最优控制的配时方案。

3.2 按照控制范围来分类

单点控制是根据路口的实际情况进行独立运行的控制, 适用于相邻信号机间距远、线控没有效果、交通需求变动大的情况, 目前在我国大多数交叉路口使用。

对干道交通信号进行协调控制的方式, 将主干道上的若干连续交通信号进行联系, 设计协调调配的方案, 实现信号灯的联合运行, 达到减少车辆停车次数的目的。此为干线控制, 具有设定公用的周期时长, 提高道路通行能力的特点, 可以使相邻的交叉路口具有相同的信号控制周期, 使各相位的绿灯开启时间错开一定的时间。根据道路交叉路口的信号灯控制方式的不同, 可以划分为定时式协调控制和干道信号感应式控制。

网络控制是将整个区域内的信号交叉路口作为协调控制对象, 控制区域内信号交叉路口的集中控制, 由中央控制室统一协调交叉路口信号机, 将区域内的交叉路口联合起来进行统一协调控制。

3.3 按照控制策略分类

适应交通量变化的自适应控制系统, 在区域交通网中设置检测器, 采集交通数据进行联机控制, 适应控制系统投资高、结构复杂[1]。

3.3.1 按照控制方式不同

(1) 对应交通流状况, 按照事先做好的交通控制方案和控制参数对交通实行动态管制。 (2) 根据实时交通流数据, 计算最佳交通控制参数, 设施动态交通控制。

3.3.2 按照控制结构分类

(1) 分散控制是将大系统进行分散控制, 每个分散控制的机构对局部进行控制, 设备费用低, 维护方便。 (2) 集中控制是由中央控制结构对整个过程和对象进行集中检测与控制, 将信号集中传递到中央控制机构, 对所控区域内的交叉路口进行统一的交通流数据采集和优化。 (3) 协调控制多个分散协调机构, 将被控对象进行局部控制, 作出下级决策, 完成相应的局部控制任务和全局性的控制任务。

4 改进的交通信号协调控制算法

关于交通信号协调控制算法, 国内外学者提出了很多方案。涉及的关键问题都是对交通系能评价指标的选取。通过改进的交通系能评价指标, 具有实用性和有效性。

改进的交通信号协调控制涉及的关键问题有: (1) 交通信号系协调控制系统的设计总体方案; (2) 交通系能评价的指标确定; (3) 交通信号协调控制算法的研究。

相位相序设计是对一个或者几个车流在一个信号周期内获得完全相同的信号灯色显示, 包括相位相序设计和配时设计。相序方案涉及轮流给车辆和行人分配通行权的问题, 在改进方案中根据较常见的三相位和四相位交叉路口进行了相位和相序的方案设计。

(1) 四相位交叉路口在4个方向设立直行、左转、右转车道, 第一个相位运行东西方向直行和右转车辆行驶, 第二相位运行东西方向左转, 第三相位允许南北直行和右转, 第四相位允许南北向车辆左转。 (2) 三相位交叉路口设立了3个方向的两个车道, 第一个相位允许南向右转, 东向左转和右转, 第二相位允许东向右转, 南向右转, 第三相位允许东向右转, 北向直行, 南向直行和右转。 (3) 信号配时算法, 协调了交通信号的控制问题, 首先通过修建立交桥、专用车道、行人天桥等分流车辆、行人, 其次设置交通信号灯和控制机, 按照交通通行权需求在时间上将车流分开。信号配时设计从相位相序的基础上, 根据车道、车辆、车速等情况进行方案的最优配置, 以提高交叉路口通行能力和减少交叉路口延误的时间为目标。实现交通信号配时协调控制的方式, 包括:一是优化参数, 针对实际要求进行校核, 优化调整配时参数;二是先列出实际约束条件, 结合条件进行参数优化;第三是进行科学运算, 使用计算机软件对信号配时参数进行计算, 包括交通信号相位、相序、周期、绿信比[2]。

使用固定周期配时算法, 用于夜间等时段交通量稳定的情况, 计算交通车流量和饱和流量, 寻找最佳信号配时方案。

在交叉路口处于饱和状态时, 用黄金分割法计算饱, 以及平均延误W*和平均停车次数L*, 确定信号周期的初值、信号周期的增量;判断最小绿灯时间Cmin, 最大绿灯时间Cmax, 结合平均延误W*, 和平均停车次数L*, 计算当前交通性能评价指标:, 判断交通性能指标评价, 根据指标参数进行交通信号系统控制, 统筹安排各交叉路口的信号周期等, 建立最佳配时方案组合, 以达到干线、道路网的整体最佳运行效果。

5 结语

本文谈及的交通信号协调控制算法融入了计算机技术, 能够合理解决统计以及计算复杂等问题, 解决了点与面的配合关系:用固定周期配时算法解决交通量稳定的情况, 用改进的交通信号协调控制算法和采取人工干预的方法, 解决突发事件。

参考文献

[1]别一鸣, 李轶舜, 王琳虹, 等.考虑城市干道车队运行特点的交通信号协调控制算法[J].西南交通大学学报, 2013 (2) :357-367.

交通信号控制的基础理论知识 篇2

2.1交通控制的分类

城市交通控制有多种方式，其分类也有很多种。从不同的角度看有不同的划分方式。

1、从控制策略的角度可分为三种类型

（1）定时控制:交通信号按事先设定的配时方案运行，配时的依据是交通量的历史数据。一天内只用一个配时方案的称为单时段定时控制，一天内不同时段选用不同配时方案的称为多时段定时控制。根据历史交通数据确定其最优化配时的方法webster(1958)，Bollis(1960)，Miller(1963)，Blunden(1964)，Allsop(1971)等人的著作中已有详述。我国杨佩昆等学者也有这方面的研究成果。现在最常用的信号配时方法有:韦尔伯特法、临界车道法、停车线法、冲突点法。定时控制方法是目前使用最广的一种交通控制方式，它比较适应于车流量规律变化、车流量较大(甚至接近于饱和状态)的路口。但由于其配时方案根据交通调查的历史数据得到，而且一经确定就维持不变，直到下次重新调整。很显然，这种方式不能适应交通流的随机变化，因而其控制效果较差。

（2）感应控制:感应信号控制没有固定的周期，他的工作原理为在感应信号控制的进口，均设有车辆检测器，当某一信号相位开始启亮绿灯，感应信号控制器内预先设置一个“初始绿灯时间”。到初始绿灯时间结束时，增加一个预置的时间间隔，在此时间间隔内若没有后续车辆到达，则立即更换相位;若检测到有后续车辆到达，则每检测到一辆车，就从检测到车辆的时刻起，绿灯相位延长一个预置的“单位绿灯延长时间”。绿灯一直可以延长到一个预置的“最大绿灯时间”。当相位绿灯时间延长到最大值时，即使检测器仍然检测到有来车，也要中断此相位的通行权，转换信号相位。感应式信号控制根据检测器设置的不同又可以分为半感应控制和全感应控制。只在交叉口部分进道口上设置检测器的感应控制称为半感应控制，在交叉口全部进道口上都设置检测器的称为全感应控制。感应控制方法由于可根据交通的变化来调节信号的配时方案，因此比定时控制方法有更好的控制效果，特别适用于交通量随时间变化大且不规则、主次相位车流量相差较大的路口。感应控制方法存在的缺陷在于，感应控制只根据绿灯相位是否有车辆到达而做出决策，而不能综合其它红灯相位的车辆到达情况进行决策，因此它无法真正响应各相位的交通需求，也就不能使车辆的总延误最小。

（3）自适应控制:连续测量交通流，将其与希望的动态特性进行比较，利用差值以改变系统的可调参数或产生一个控制，从而保证不论环境如何变化，均可使控制效果达到最优。自适应控制系统有两类，即配时参数实时选择系统和实时交通状况模拟系统。配时参数选择系统是在系统投入运行之前，拟定一套配时参数与交通量等级的对照关系，即针对不同等级的交通量，选择相应最佳的配时参数组合。将这套事先拟定的配时参数与交通量对应组合关系贮存于中央控制计算机中，中央控制计算机则通过设在各个交叉口的车辆检测器反馈的车流通过量数据，自动选择合适的配时参数，并根据所选定的配时参数组合实行对路网交通信号的实时控制。实时交通状况模拟系统不需要事先贮存任何既定的配时方案，也不需要事先确定一套配时参数与交通量的对应选择关系。它是依靠贮存于中央计算机的某种交通数学模型，对反馈回来的实时交通数据进行分析，并对配时参数作优化调整。配时参数的优化是以综合目标函数(延误时间，停车次数，拥挤程度及油耗等)的预测值为依据的。因此，它可以保证整个路网在任何时段都在最佳配时方案控制下运行。从总体来看，自适应系统的控制在很大程度上依赖于交通流数据的实时检测，因此系统对交通检测设备和交通数据传输设备的精度和可靠性要求很高。与定时系统相比，自适应控制系统的设备配置复杂得多，建设投资要高很多。

2、按照控制结构分类

可分为集中控制、分散控制和递阶控制。

（1）在集中控制中，控制中心直接控制每个子系统，每个子系统只能得到整个系统的部分信息，控制目标相互独立。其优点是系统的运行的有效性较高，便于分析和设计;但若中心有故障，则整个系统将瘫痪。

（2）在分散控制中，控制中心控制若干分散控制器。每个分散控制器控制一个独立的控制目标，即具体的子系统，此类结构的优点在于局部故障不至于影响整个系统，但全局协调运行较困难。

（3）递阶控制中，当系统由若干个可分的相互关联的子系统构成，可将系统的所有决策单元按照一定优先级和从属关系递阶排列，同一级各单元受到上一级的干预，同时又对下一级单元施加影响。此类结构的优点是全局和局部控制器性能都较高，灵活性和可靠性好。

3、按照控制方式分类

可分为方案选择和方案生成。

（1）方案选择式控制是在控制系统中存贮适合各种交通流状况的多套配时方案，控制系统根据检测器送来得实时交通流、占有率等数据从方案库中选出一套控制信号灯的动作。这种控制方式在线计算量小，执行速度快，但由于存贮的方案数总是有限，因而只能找到比较适合当时交通流状况的配时方案，而不是最优的。

（2）方案生成式控制能根据每个控制周期交通流的变动情况，自动进行信号周期、绿信比、相位差(甚至是相序)等控制参数的优化计算。此种控制方式在线计算量增大，但适应交通流变化的能力大大增强，能实现基于某个目标函数下的最优控制。方案生成式控制有多种形式，如自寻优控制、最优控制等。

4、按照控制范围的不同分类 可以分为点控、线控和面控。

（1）点控:单点交叉口交通信号控制，通常简称为“点控制”。点控方式适用于相邻信号机间距较远、线控无多大效果时;或因各相位交通需求变动显着，其交叉口的周期长和绿信比的独立控制比线控更有效的情况。单路口的交通信号控制是最基本的交通控制形式，也是线控和面控系统的基础，其目的是通过合理的信号配时，消除或减少各向交通流的冲突点，同时使车辆和行人的总延误最小。单路口的交通信号控制主要分为定时控制、感应控制、实时自适应控制等，其中定时控制和感应控制是基本的交通控制方法。

（2）线控:线控方式是将一条主干道的一连串交叉路口作为控制对象。它要考虑这一连串交叉路口的交通流状况，并对其进行协调控制。

（3）面控:面控方式是将城市中某个区域中的所有信号化交叉路口作为控制对象，其控制方案相互协调，使得在该区域内某种指标，如总的停车次数，旅行时间，耗油量等最小。

由于任何一个交叉路口都处于整个城市交通网的大环境中，所以为了能够提高整个交通网络的通行能力，今后交叉口研究方向将趋向于多路口协调控制即线控和面控。未来的交通信号控制仍然是点、线、面控制并存的形式。对于中小城市，仍将是点、线控制相结合的控制方式。对于大型城市，大多将采用网络控制方式。智能交通系统将是今后研究的热点。

2.2交通信号控制的主要控制参数

交叉口信号控制的参数主要包括周期、绿信比及相位。控制系统的控制目标就是要最佳地确定道路各交叉路口在车流方向上的控制参数，并付诸实施。2.2.1周期

指信号灯的各种灯色轮流显示一次所需要的时间。也即各种灯色显示时间之总和。它是决定点控制定时信号交通效益的关键控制参数。一般信号灯的最短周期长度不少于36秒，否则就不能保证几个方向的车流顺利通过交叉口。最长周期长度一般不超过120秒，否则，可能引起等待司机的烦躁或误以为灯色控制已经失灵。适当的周期长度对路口交通流的疏散和减少车辆等待时间具有重要意义。

从疏散交通的角度讲，显然当交通需求越大时，周期应越长，否则一个周期内到达的车辆不能在该周期的绿灯时间内通过交叉口，就会发生堵塞现象。

从减少车辆等待时间的角度来讲，太长或太短的周期都是不利的。若周期太短，则发生堵车现象。若周期太长，则某一方向的绿灯时间可能大于实际需要长度，而另外方向的红灯时间不合理延长必然导致该方向车流等待时间的延长。正确的周期时长应该是，每一个相位的绿灯时间刚好使该相位各入口处等待车队放行完毕。2.2.2绿信比

在一个信号周期中，各相位的有效绿灯时间与周期长度的比值。若设 tG为第i相信号的有效绿灯时间，则该相信号的绿信比i为 c为周期长度，iitGic（2.1）显然，0i1绿信比反应了该信号相位交通流在一个周期中需要绿时的大小。绿信比的大小对于疏散交通流和减少交叉路口总等待时间有着举足轻重的作用。通过合理地分配各车流方向的绿灯时间(绿信比)，可使各方向停车次数、等待延误时间减至最小。2.2.3相位

在交通控制中，为了避免平面各交叉口上各个方向交通流之间的冲突，通常采用分时通行的方法，即在一个周期的某一个时间段，交叉口上某一支或几支交通流具有通行权，而与之冲突的其它交通流不能通行。在一个周期内，平面交叉口上某一支或几支交通流所获得的通行权称为信号相位。简称相位;一个周期内有几个信号，则称该信号系统为几个相位系统。在相位的时间这一概念上，相位时间包括绿灯时间与黄灯时间。

2.3交通控制的评价指标

交通信号控制的目的是，就是采用合理的配时方案要使单个交叉口或交通网络获得良好的交通效益。评价交通效益的指标有:通行能力、饱和度、排队长度、延误、停车次数、停车率、油耗、行程时间等。目前，常用的交通效益指标是延误、排队长、通行能力。交通信号控制的评价函数可以由设计者根据需要进行选择。

2.3.1延误时间

延误时间是指车辆在没有交通信号和等待队列的阻碍下行走所需的时间和实际的行程时间之差。延误时间有平均延误和总延误两个评价尺度。交叉口进道口所有车辆的延误总计称作总延误;交叉口进道口每辆车的平均延误称作平均延误。

2.3.2饱和度

某个交叉口进口的车流量与可从该进口通过交叉口的最大流量的比值，即际到达交通量与通行能力之比，就是该进口的饱和度。计算公式为: x式中: q—进口的车流量;

qs（2.2）

—相应相位有效绿灯时间与周期时间的比值;s—进口的饱和流量。

2.3.3通行能力

通行能力是指在实际的道路条件、交通条件和控制条件下，在一定时间内通过进道口停车线的最大车辆数;交叉口的通行能力不仅与控制策略有关，还与实际道路条件(包括引道宽度、车道数、转弯半径、转弯长度、引道坡度)和交通条件(车流量、车辆种类、拐弯车比例、车速、非机动车和行人干扰、车道功能划分等)密切相关。通行能力是交叉口饱和程度的重要评价指标。在一定的道路条件下，信号控制路口的通行能力受信号周期的影响。在正常的周期长范围内，周期时长越长，通行能力越大，但车辆延误和油耗等也随之越大。而且在饱和度相当小时，片面的追求通行能力的提高，只会无谓的增加油耗和车辆延误，对交叉口的交通效益无多大意义。

2.3.4平均排队长度

平均排队长度是指在信号一个周期内各条车道排队的最长长度平均值。各条车道最长排队长度一般是指该车道的绿灯相位起始时的长度。

Lavglii1nn（2.3）式中n为车道数。

平均排队长度以周期为单位计算。某个周期平均车辆排队长度与此周期平均车辆延误的指标基本是一致的。

2.4交通流的基本参数

表征交通特性的三个基本参数分别是:交通量q、车流密度k和行车速度v。2.4.1交通量

交通量q是指在选定的时间段内，通过道路某一地点、某一断面或某一条车道的交通实体数。交通量是一个随机数，不同时间、不同地点的交通量都是变化的，交通量随时间和空间变化的现象，称之为交通量的时空分布特性。通常取某一时间段内平均值作为该时间段内的交通量，如式(2.4)所示。

1nqqini1式中: qi—规定时间段内的交通量；

（2.4）n—时间段数。

2.4.2车流密度

车流密度片是指某一瞬间单位道路长度上的车辆数目。

kNL（2.5）

式中:k—车流密度(veh/km);N—路段内的车辆数(Veh);L—路段长度(km)。

车流密度大小反映一条道路上的交通密集程度。为使车流密度具有可比性，车流密度也可按单车道来定义，单位为:Veh/km/车道。2.4.3行车速度

行车速度v是指区间平均速度。即是指在某一特定瞬间，行驶于道路某一特定长度内全部车辆的车速分布平均值。当观测长度一定时，其数值为车速观测值的调和平均值。见式(2.6)。

nL v1(2.6)nn11tinvi1ii1式中: L—路段长度;ti—第i辆车的行驶时间;n—行驶于长度为L路段上车辆数;vi—第i辆车的行驶速度;v—区间平均速度;交通流三参数之间的基本关系式为qvk。

2.5本章小结

本章首先对交通信号控制的分类进行了详细的阐述，然后介绍了信号控制的基本参数，包括周期长度、绿信比和相位差。最后介绍了交通信号控制的评价指标和交通流的几个参数以及它们之间的关系。对此我们将以平均延误时间最短为目标，综合交通信号的各项指标和参数，采用自适应控制对点线面交通进行智能控制。

第3章 城市路网结构

3.1路网几何形状描述 3.1.1路段几何形状描述

路段是组成路网的基本元素。路段的几何形状包括：起点、终点、长度、宽度、中间隔离带、车道的数量、车道的走向、车道的宽度等。

路段由车道组成，车道按照走向分为两类：上行车道组和下行车道组。两组车道的方向相反，上行车道和下行车道在物理位置上相邻，包含的车道数目多数情况下是相等的，如图3.1所示。在路段上行走的车辆可以在上行车道组内切换车道，但是不能从上行车道组切换道下行车道组。如果将路段由两个管道来描述，车辆可以自由地从一个管道进出，但是进入管道的车辆不能进入另外一个相邻的管道，如图3.2所示。

图3.1路段车道示意图 图3.2路段管道示意图

3.1.2交叉口几何形状描述

城市路网普遍存在两种类型的交叉口：“＋”字交叉口和“T”形交叉口。对于“T”形交叉口与“＋”字交叉口类同且简单一些，我们这里主要针对复杂一些的“＋”字交叉口作分析。如图3.3 所示平面十字交叉口, 进口道分别编号为1，2，3，4, 车道分别编号为1，2，3，⋯16；图3.4 为交通流具体示意图。

图3.3平面十字交叉口示意图 图3.4 交通流具体示意图

3.2路网中交叉口相位划分 城市交通中将长期存在大量的交叉口，虽然三维空间的立交桥是解决交叉口局限性的一种有效措施，但是立交桥占地面积大，对空间非常有限的城市而言不够现实，而且立交桥造价昂贵。在交通不太紧张的区域，交叉口完全能够应付。

在交通控制中，为了避免平面交叉口各个方向上交通流之间产生冲突，通常采用分时控制的方式。在一个周期的一段时间上，允许交叉口上某一支或几支交通流通过，其他交通流上的车辆则不允许通过。一个周期内，平面交叉口上某一支或几支交通流所获得的通行权成为信号相位，简称相位。一个周期内有几个信号相位，则称交叉口为几相位交叉口。

对相位的划分不是越多越好，相位太多，会带来一些问题。首先相位切换需要一定的时间，频繁切换，会浪费交叉口的通行时间，影响通行率；再次，对与周期固定的交叉口，意味着相位的通行时间变短，这样会导致没有在绿灯时间通过的车辆承受较长的红灯时间，影响驾驶员的情绪，增加交通安全隐患。3.2.1“T”型路口相位划分

侧支路段与主干道相连接形成“T”型路口，它是城市交通路网中普遍存在的控制点；城市小区与小区之间通常存在连通的路网，面积大的小区和面积小的小区并列时也会形成“T”型路口。图3.5为“T”型口在时间上会发生冲突的相位分组：西路段上存在右转交通流，不存在左转交通流。东路段上存在左转交通流，不存在右转交通流，对所有右转交通流和东路段上向西的交通流也不需要控制。相位1为西路段向东的交通流，相位2为南路段上向北左转的交通流，相位3为东路段上向西左转的交通流。

图3.5“T”形路口单相位控制相位划分示意图

3.2.2“十”字路口相位划分

如果不考虑进入“十”字路口的车很少存在相邻路段返回的情况。“十”字路口应严格划分为四个相位：东西直行相位，南北直行相位，东西左转相位，南北左转相位。所有右转交通流不会与其他交通流发生空间上的冲突，所以不予控制，如图3.6所示。

周期

图3.6 信号控制的4种相位描述

3.3 路网中交叉口信号控制原理 现在城市中最常用的就是四相位的定周期控制策略，它可以较充分的描述路口的各种交通流状态，同时这种四相位的控制模式也是现在研究最多的一种控制模式。四相位如图3.7所示，第一相位为东西相位，第二相位为南北相位，第三相位为东西左转相位，第四相位为南北左转相位。在任何时刻，四个相位中只有一相处于通行状态。检测器对路口各个车道车流量进行实时检测而获取车流量信息，为模糊控制提供必要的数据。

图3.7 “十”字路口单相位控制相位划分示意图

对于此交叉口，我们可以通过信号控制，只使相位1通行，而其他相位不通行；接着相位1通行一段时间后只使相位2通行；同理使相位

交通信号控制 篇3

【关键词】城市轨道交通信号控制系统;ATC列车速度自动控制系统;移动闭塞;CBTC

一、前言

国内轨道交通正处于跨域式发展的阶段历程中，然而在城市轨道交通在成为广大市民出行最便利的方式之一的同时，其信号控制系统设备种类繁多、耗电量巨大、运行成本很高的弊端也逐渐呈现在人们眼前。为了保证城市轨道交通高效安全运行的需要，本文对轨道交通信号控制系统的发展进行分析。

二、城市轨道交通信号控制系统的发展现状

从采用交流50Hz二元二位式相敏轨道电路开始，我国城市轨道交通信号系统经历了几代的发展。随着客流量的不断增多，列车运行速度的不断提高，传统信号系统已远远不能满足运营的需要，为此需要采用先进的信號技术，如符合电磁兼容要求的数字化轨道电路DTC（Digital Track Circuit）技术，基于通信技术（ODBC）的列车自动控制（ATC）系统等。同时信号系统作为列车运行的神经中枢，直接关系到乘客的生命安全，因此各系统必须具备相应的安全措施。目前，在城市轨道交通系统中广泛采用ATC列车速度自动控制系统，采用ATC信号系统可以大大的提高行车的安全性，使得因人为的疏忽、设备的故障而产生的事故率降至最低。此外，采用ATC列车速度自动控制系统还可以避免不必要的突然减速和加速，这不仅可以提高行车的稳定度，还对节能具有重要的作用。使列车始终处于最佳速度状态，可节能15%左右。

三、ATC列车自动控制系统概述

列车自动控制（ATC）系统包括列车自动保护子系统（ATP）、列车自动监控子系统（ATS）、列车自动驾驶子系统（ATO）。

ATP（列车自动保护）子系统负责列车间的安全间隔、超速防护及车门控制，主要包括轨旁设备，联锁设备、车载设备

等，ATP地面设备以一定间隔或连续地向列车传递信息，车载ATP根据地面传递的信息进行计算， 提供控制信息，使列车在限制速度下运行，列车开门前必须经过ATP检测，条件满足后，方可操作。ATP按“车-地”信息传输方式分为连续发码方式和点式发码方式。连续发码方式的ATP系统设备利用数字轨道电路或连续敷设电缆向车载接收设备持续地传递地面信息，其特点是信息实时性、安全性很高，行车间隔小，但技术复杂、造价昂贵。点式发码方式ATP 系统设备利用地面应答器或点式环线将地面信息传至列车。这种方式实时性较差， 行车间隔大，但技术简单、造价低廉。考虑到我国现有的城市轨道交通中，存在运客数量大、行车密度高、隧道内驾驶条件差等特点，均采用连续发码方式。

ATO（自动驾驶）系统负责自动调整列车车速，形成平滑控制牵引力和制动力的指令、引导列车运行、在一定精度范围内对位停车等。ATO设备主要包括控制器，接收/发送天线，标志线圈等。ATO有利于列车节能并提高旅客乘坐的舒适度和减轻司机的劳动强度。包括自动驾驶、自动调速、自动停车、定点停车、车门控制等几大部分。

ATS（列车自动监控）子系统实现对列车运行的监督，负责运行列车的道岔自动转换，排列进路，根据列车运行计划与实际客流等情况合理地调度列车，选定并维护运行图，自动或人工调整停站或区间运行时间，并向列车提供由控制中心传来的监督命令。ATS 子系统主要由位于OCC（控制中心）的中央计算机及相关显示设备，控制与记录设备，现场设备（包括车站、车辆段、停车场）以及传输通道组成。ATS 系统的安全、可靠地运行，对于整个交通系统的运营效率至关重要。

对于ATC列车自动控制系统来说，轨道电路对列车占用的判别方式仍然采用固定闭塞，影响车辆占用的效率，同时也存在着安装设备较多，设备之间的通信方式复杂，列车占用检测实时性较差，故障点较多的不足，为了解决这一局限性，实现移动闭塞。近年来大部分城市轨道交通信号系统都采用了基于通信的列车控制系统（CBTC）。

四、基于通信的列车控制系统（CBTC）概述

近年来大部分城市轨道交通信号系统都采用了基于通信的列车控制系统（CBTC）引进“信号通过通信”的新理念，实现对列车连续控制，它摆脱了轨道电路对列车占用的判别方式，突破了固定闭塞的局限性，可以实现移动闭塞，一般CBTC系统包括地面无线闭塞控制中心、列车车载设备、地一车双向信息传输系统和列车定位系统。

无线CBTC 采用无线通信系统，强调系统应用层和开发层的独立性，通过模块化的结构、强有力的接口设计和事件描述，制定对子系统透明的接口标准。CBTC通过采用基于IP 标准的列车控制结构，可以在实现列车控制的同时附加其它功能（如安全报警、员工管理及乘客信息发布等）。

无线CBTC系统工作方式完全不同于传统的信号系统，当分配某线路为使用状态后，立即通知线路管理中心，编制程序并输入该线路有关数据，线路管理中心计算列车的速度分布，数字化无线设备向列车发出控制命令，当列车进入测试区段时，列车向中心发出“进入区段”信息。如果列车超过预定速度，则驾驶室显示屏上显示“警告”，必要时可自动刹车。

无线CBTC具有卓越的技术经济优势， 在对既有的点式ATP系统的改造中，采用无线CBTC对其车载设备和轨旁设备进行一定的改造后（主要是增加网络接口和无线控制子系统），可实现既有信号系统与无CBTC的叠加，从而达到既有线路与新的无线CBTC 线路的互联互通（Interoperability，包括列车接口间的控制安全标准、导轨的模型化以及列车控制信息传递协议等），从而大大的节省了改造费用。目前，国际上不少城市开始采用CBTC系统，对现有列车控制系统进行更新。如北京、广州、上海、武汉、沈阳等。

五、结语

随着城市轨道交通信号系统的迅速发展，基于通信技术的列车控制（CBTC）移动闭塞系统代表着当前世界上轨道交通列车运行控制系统的发展趋势，是近年来国际国内推荐使用的一种闭塞制式。（CBTC）移动闭塞系统采用了先进的通信和计算机技术，可以连续控制、监测列车运行。它摆脱了使用轨道电路判别闭塞分区的占用，突破了固定（或准移动）闭塞需要固定的区间分区的局限性 ，较以往系统具有更大的技术优越性。CBTC系统能迅速、准确获得列车实时信息，在保证地铁安全、高效运营的同时，可大大提高旅客服务水平，因此基于通信的列车运行控制系统（CBTC）是轨道交通信号及列车控制的发展方向。

参考文献

[1]吴汶麒.城市轨道交通信号与通信系统[M].北京：中国铁道出版社，1998.

[2]林瑜筠.铁路信号新技术概论（修订版）[M].北京：中国铁道出版社，2007.

[3]赵志熙.车站信号控制系统[M].北京：中国铁道出版社[M]，2005.

[4]刘晓娟，张雁鹏，汤自安.城市轨道交通智能控制系统[M].北京：中国铁道出版社，2005.

多相位交通信号控制器设计 篇4

随着E D A技术的发展, C P L C/F P G A的优点越来越明显。编程通过符合国际标准的硬件描述语言 (VHDL) 来进行电子产品的开发和设计, 使产品有很好的兼容性、可移植性、开发周期短。在实际控制中以多相位控制为主, 具体的相位数根据交叉路口的具体规模和车流量的来决定, 相位不确定。因此采用CPLD实现的交通信号控制器可以实现高速、高密度和现场可编程、保密性好等优点。

本文设计的多相位控制器以CPLD为控制核心, 使用VHDL语言编程, 可以方便的实现不同相位的切换, 和控制信号输出的倒计时显示, 并对结果进行了仿真验证。

1 总体设计

1.1 设计思想

根据模块化、集成化、灵活化的设计原则, 系统尽量使用集成元件。在设计中, 考虑了相位可以根据外部输入进行选择, 通过交叉路口交通流量的分析, 设计中考虑了2相位、3相位以及紧急全红延时, 这三种情况进行设计。主干道绿灯时间, 主干道左转绿灯时间、黄灯时间、支干道绿灯时间以及全红延时时间, 设为变量, 可以根据具体进行调节。系统设置有复位信号, 当复位信号有效时, 系统将进入复位状态, 并载入设定该的参数运行。复位状态为主干道绿灯。当系统进入复位状态后, 此时可以根据相位的选择改变控制相序。

1.2 系统结构

系统采用CPLD实现, 系统基准时钟f0由外部电路提供, 设f0=10MHz。按照设计要求, 可将系统组成分成为四个部分, 即分频电路、主控制电路、主干道灯时减法计数器、支干灯时减法计数器。分频电路对输入的时钟信号f0进行106分频得到的10Hz信号, 用作为主控部分的时钟信号;将主控部分的时钟再进行10分频, 得到的1Hz信号用作减法计数器的时钟信号。主控部分是设计的核心, 由它产生主、支道路的信号控制信号, 各个信号灯的控制信号在时序图上应满足相位转换要求, 并产生倒计时计数器的使能信号。主、支干道灯时减法计数器在使能信号的控制下, 完成减法计数, 最终将输出送译码显示电路。

2 VHDL程序设计与仿真

2.1 从上到下的层次化设计

对于顶层设计模块, 其输入信号为时钟信号的方波和复位信号 (reset) 以及相位选择信号 (interrupt) , 输出信号包括主、支干道绿等、黄灯、红灯控制信号, 以及主干道左传绿灯, 倒计时计数器十位和个位的8421BCD码信号。

对于较低的层次, 按其功能可分为4个单元进行设计, 它们是预分频单元、主控制器单元、主干道灯时到计时单元、支干道灯时倒计时单元等。

2.2 主控制部分的VHDL设计

主控制器模块的功能是在时钟脉冲和复位信号的控制下, 形成主、支干道的绿灯、黄灯、红灯的控制信号。为了提高控制精度, 输入时钟脉冲的周期采用0.1S, 则记数值相应扩大10倍, 程序设计中用到了2个进程, 一个是主控时序进程, 用来实现有限状态机 (6个状态) , 另一个是辅助进程, 用来实现状态译码。主控制器的状态, 相位选择信号用来选择实际运行的相位。当为0时, 系统为三相位, 系统变化的状态为S0、S1、S2、S3、S4、再返回S0;当相位选择为2时, 系统为两相位, 系统变化的状态为、S2、S3、S4、再返回S0;当相位选择为1时, 系统进入全红状态S5;延时15s后又回到S0;当相位选择3时系统又返回为默认状态 (三相位) 。各状态的定义与时序图对应。

2.3 仿真与时序分析

采用CPLD进行多相位交通信号控制器的设计, 设计完成后对各个模块使用MAXPLUSⅡ进行系统的仿真, 仿真的关键是进行仿真设计, 仿真设计的目的是较为全面的验证设计的目标是否达到, 仿真从两个方面考虑:一个方面是验证系统按不同相位设置, 实现可变相位控制的设计思想;另一个方面是验证系统输出量的准确控制和显示。基于上述思路设计仿真波形, 设主干道绿灯40s, 左转绿灯15s, 黄灯5s, 次干道绿灯30s, 并进行仿真, 仿真波形。其中clock1外部时钟f0、mr_kz、mg_kz、mlg_kz、my_kz、br_kz、bg_kz、by_z分别为主干道红灯控制信号, 主干道绿灯控制信号, 主干道左转绿灯等控制信号, 主干道红灯控制信号, 次干道红灯控制信号, 次干道红灯控制信号, 次干道控制信号。

当系统的相位为0时, 系统变化状态为S0、S1、S2、S3、S4、再返回S0;当相位变化为1时, 系统由S0状态进入S5, 延时15S后有范围S5, 如此循环, 当相位变化为3时, 系统返回三相位, 进入S0、S1、S2、S3、S4、返回S0的循环, 当相位变化为2时。系统进入两相位, 变化状态为S0、S2、S3、S4、返回S0的循环。系统相位为三相位时, 当主干道绿灯40s->左转绿灯15s->主干道黄灯5s->主干道红灯35s;与此同时, 次干道红灯60s->次干道绿灯30s->次干道黄灯5s。

3 结语

(1) 分析仿真结果表明, 使用VHDL语言, 以CPLD为核心控制器, 完全可以实现多相位交通信号控制器的设计, 可以实现2相位和3相位的切换, 以及紧急情况全红延时等, 增加系统的灵活性。 (2) 探讨了通过集成电路来完成交通信号灯的控制, 分析了交通控制器的特点, 讲述了用CPLD实现设计的基本方法步骤。

摘要：针对现在交通日益拥挤, 车流量变化比较大的问题, 设计了以CPLD为控制核心的多相位交通信号控制器。采用层次化的设计方法, 使用VHDL语言编制主控部分的程序, 并使用MAXPLUSⅡ进行仿真。仿真的结果表明, 系统可以实现2、3相位交通灯的控制以及到计时功能, 并且各相位的切换可以通过外部输入调节, 增加了系统的灵活性。

关键词：交通信号灯,控制器,多相位,CPLD,VHDL

参考文献

[1]主中苏.PLC在城市道路交通信号控制系统中的应用[J].仪表技术与传感器, 2003 (6) :36～38.

[2]欧伟民.基于单片机的交通信号控制系统[J].湖南大学学报:自然科学版.

第三章 城市交通信号模糊控制理论 篇5

模糊控制理论应用于工业、汽车、家用电器、交通等各个领域，其在交通中的一个重要的应用就是城市交通信号模糊控制。本章在阐述模糊控制原理的基础上，介绍城市交通信号模糊控制的理论基础，为下一章的城市交通信号模糊控制器的设计作理论铺垫。2.1模糊控制基础理论分析 2.1.1模糊控制的特点

模糊控制实际上是一种非线性控制，属于智能控制的范畴。近几十年来模糊控制理论无论是在理论还是技术上都有了很大的进步，模糊控制在实际应用上也已经硕果累累，这主要是由模糊控制的特点决定的：

1、模糊控制既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。

2、模糊控制是一种基于规则的控制。在实际的设计中不需要建立精确的数学模型，因而控制器的设计简单，便于应用。

3、基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指针的不同，容易导致很大差异；但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到这种规律，使控制效果优于常规控制器。

4、模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。

5、许多复杂系统，很难建立模型和控制，因为它们包含不确定性、不精确性、并混杂有非线性和时变性。模糊控制对于那些数学模型难以建立，变化非常显著的对象较适用。

6、是一种反映人类智慧思维的智慧控制。模糊控制采用人类思维中的模糊量，如“高”“中”“低”“大”“小”，控制量由模糊推理导出。这些模糊量和模糊推理是人类通常智慧活动的体现。

7、模糊控制具有语词计算和处理不确定性以及模糊信息的能力。模糊控制本质上是一种基于语言规则的仿人智能控制。由于控制对象仅能提供一些模糊信息，计算机参与这类控制时必须模仿人类能够接受和处理模糊信息，进行模糊控制的本领。2.1.2模糊控制的基本概念

在人们的思维中，有很多没有明确外延的一些概念，即模糊概念，如以人的年龄为对象，那么“年轻”、“中年”、“老年”就没有明确的外延；不同的人有不同的感受与判断；再如炉温的“高温”、“中温”、“低温”也是此类的概念。以上这种概念不能用经典集合加以描述，不能绝对地区别“属于”与“不属于”，而要用模糊集合的概念描述。在本文中用到的模糊控制重要概念有：变量的论语、模糊子集、隶属度、模糊关系与模糊矩阵。

1、论语：被考虑对象的所有元素的全体称为论语，又称全域、全集、有的也称空间，一般用大写字母U表示。

2、模糊子集：给定论语U，U到[0，1]闭区间的任意映射A，A：U→[0，1] →A

都确定U的一个模糊子集A，A就是论语U的模糊子集。

~~

3、隶属度函数：上式中A称为模糊子集的隶属度函数。隶属度函数的表示方法大致有以下三种：

(l)图形表示法(2)表格表示法(3)公式表示法

4、隶属度：A()为对A的隶属度。

~

5、模糊关系：模糊关系R也称模糊控制规则，它描述了元素之间的关联程度，当论域X、~Y都是有限集时，模糊关系可以用模糊矩阵来表示。设X=x1,x2,xn，Y=y1,y2,yn，模糊矩阵R的元素rij表示论域X中第i格元素xi与论域Y中的第j格元素yj对于关系R的~`隶属程度，即RXi，Yjrij。

~2.1.3模糊控制过程及原理分析

模糊控制的控制规律由计算机的程序实现，实现的过程是：计算机采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差E；将误差E作为模糊控制的一个输入量；把E的精确量模糊化变成模糊变数，从而得到E的模糊语言集合的一个子集e~；由e~与控制规则R进行模糊推理，得到控制变量u，其中u=eR，其中u是模糊变量；将模糊~~~~~~变量u转换为精确量，这样通过u可以对被控对象进行控制；循环进行第二次采样，进行第~~二步控制，循环下去，最终实现被控对象的模糊控制。具体的模糊控制原理与过程如下图所示：

模糊控制的核心是模糊控制器，在使用模糊控制器进行模糊控制时必不可少的三步骤为：精确量的模糊化、模糊规则的设计、反模糊化，下面分别分析、介绍这三部分。

（一）精确量的模糊化

精确变量的模糊化过程实际上是定义模糊变量的模糊子集的过程，而定义一个模糊子集就要确定模糊子集隶属函数曲线的形状，确定隶属函数曲线有以下常用的几种方法：

（1）主观经验法：当论域是离散变量时，根据主观人数或个人经验，直接或间接给出隶属的具体值，由此来确定隶属度函数。

（2）分析推理法：当论域连续，根据问题的性质，应用一定的分析与推理，决定选用某些典型的函数作为隶属函数。如三角形函数、梯形函数、高斯函数等。

（3）调查统计法：以调查统计结果所得出的经验曲线作为隶属函数、作为隶属曲线。根据曲线找出相应的函数表达式。

将确定的隶属函数曲线离散化，就得到了有限个点上的隶属度，便构成了一个模糊变数的模糊子集。模糊子集的数量一般选5个或7个为宜。隶属度函数曲线的形状一般有：三角形、梯形、高斯型等，在目前的应用中大部分都是为方便起见采用梯形、三角形隶属度函数。

（二）模糊规则的设计

模糊规则是模糊控制中的重要环节，模糊控制器正是依据这些模糊控制规则来完成最终推理，它用“IF--THEN”的形式描述被控对象的动态特性。目前模糊规则大都是专家经验确定，并且要求模糊控制规则要完整覆盖模糊集合。

常见的模糊控制规则根据模糊控制器的种类不同可分为以下几种：（1）单输入单输出模糊控制器

该种控制器仅有一个输入变量、一个输出变量，设模糊集合A为属于论域X的输入，~~模糊集合B为属于论域Y的输出，其控制规则通常由模糊条件语句

~~If A THEN B

~~~~

If A THEN B ELSE C

~~~~~~其中模糊集合B与C具有相同的论域Y，这种控制反应非线性比例(P)控制规律。

~~~~(2)双输入单输出模糊控制器

设模糊集合E属于论域X的输入，模糊集合EC属于论域Y的输入，两者一同构成模糊控制器的二维输入，属于论域Z的模糊集合U是模糊控制器的一维输出，这类模糊控制器的控制规则通常由模糊条件语句

IF E AND EC THEN U

来表达，是模糊控制中最常用的一种控制规则，它反映非线性比例加微分(PD)控制规律。(3)多输入单输出模糊控制器

假设模糊集合A，B，C„N分别属于各自论域的多维输入，U为属于其论域的单维~~~~~~~~~~~~~~~输出，其控制规则通常由模糊条件语句

IF A AND B AND„AND N THEN U来描述。

~~~~~~~(4)双输入多输出模糊控制器

设模糊集合E属于论语X的输入，模糊集合EC属于论语Y的输入，两者一同构成模糊控制器的二维输入，多维输出为UV„W的模糊控制器。这类控制器的控制规则可由一组模糊条件语句

~~~~~

IF E AND EC THEN U

AND

IF E AND EC THEN V AND

IF E AND EC THEN W

在制定模糊规则时要根据实际情况分别来设计确定合适的控制规则。

(三)模糊判决

通过模糊推理得到的结果只是一个模糊集合，但在实际执行中，需要有一个精确值才能对被控对象进行控制，因此要有一个将模糊集合变成一个最佳代表的精确值的反模糊化这一过程。

该过程有三种方法：最大隶属度函数法、重心法、加权平均法。最大隶属度函数方法简单快捷，但是不考虑输出隶属度函数的形状，只关心其最大隶属度输出值，因此会丢失一些信息；重心法取模糊隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心为模糊推理最终输出值，该方法与最大隶属度法相比具有更平滑的输出推理控制；加权平均是重心法的一种拓展方法，调整系数可以转化为重心法，需要根据实际来确定系数。综合上述，重心法较最大隶属度方法更加平滑，较后者较简单实用，故重心法是目前较理想的逆模糊化方法。

后面设计的模糊控制器使用重心法来解模糊，这里就着重介绍重心法，重心法是根据输出模糊集合隶属度函数曲线与横坐标围城面积的中心相应的输出当作精确值的输出，其公式如下： ~~

~~~~~~~uuuii1nni

iui1ui是对象论域中的元素，ui是论域元素ui对模糊子集的隶属度

2.2城市交通信号模糊控制相关理论分析

城市交信号模糊控制是模糊控制在城市交通控制中的一个具体的应用，它解决了城市交通信号控制建模难、建立的模型难以用算法求解的问题。本节结合具体的交通信号控制问题，利用模糊控制的基础理论分析城市交通信号模糊控制理论。2.2.1城市交通信号模糊控制问题描述

传统的单个信号交叉口控制方式：固定周期和绿信比的固定配时控制、感应控制。固定配时根据以往观测的交通需求，按预先设计的配时方案进行控制，无法根据相应交通需求的随机变化而变化。感应控制在一定程度上克服了固定配时的不足，但在相位绿灯时间内，只要检测到车辆到达就给出一个单位的绿灯延时，直到最大绿灯时间为止。也就是说它只关心有无车辆到达、车辆到达与否，而没有考虑有多少辆车到达，只能考虑一个相位方向的延误情况，而没有真正的总体考虑总延误，因而无法真正响应各个相位的交通需求。

模糊逻辑控制是一种新型的智能控制方式，它综合考虑交叉口车辆到达与排队情况，以交叉口的总延误最小为控制目标，调整控制策略使得交通控制能真正响应交通实时变化的需求。

城市交通信号模糊控制通过设置在各个车道上的车辆检测器检测到各个相位的到达车辆数，计算出各个相位的车辆排队长。通过绿灯相位的入口流量、车辆排队长度来考察绿灯相位的交通情况、红灯相位的车辆排队长度来考虑红灯相位的交通状况，综合考虑红灯、绿

灯相位的交通情况，用城市交通信号模糊控制器做出是否转换信号的判决，通过是否转换交通信号来影响交通流。根据城市交通信号模糊控制的思想：当绿灯相位的车流量很大、排队长度相当长时，有必要延长该相位的绿灯时间，但是是否做出延长绿灯时间的决定还要看红灯相位的交通情况，若红灯相位的排队长度很小时，控制器就会做出延长绿灯时间的判决； 若红灯相位排队长队很长时，综合考虑总的车辆平均延误就不一定会继续延长绿灯时间，到底做出什么样的判决，取决于模糊控制器的设计，模糊推理规则的设定。要得到理想的控制结果就要合理设计城市交通信号模糊控制器、合理设置模糊推理规则。

可以解决的问题可以用以下实际问题来描述：假设一个平面交叉口采用典型的四相位放行控制方式：东西直行为第一相位，东西左转为第二相位，南北直行为第三相位，南北左转为第四相位。

注：

1、由于中国的道路交叉口的右转车流一般不受城市交通信号的控制，所以城市交通信号模糊控制中不考虑右转车流。

2、各个相位的直行、左转车道上设置一组车辆检测器，可以实时检测到各个车道的车流到达、车辆排长度。

根据以上所述，该城市交叉口交通信号控制问题可以描述如下：

控制目标：使通过交叉口的车流量的平均排队长度最短，车辆平均延误最小。城市交通信号模糊控制器综合考虑绿灯相位、红灯相位的交通情况，做出以交叉口的总延误最小为控制目标。

控制变量：信号周期、各相位的绿信比。模糊控制器做出是否延长放行相位的绿灯时间的决定，延长绿灯时间会增加总的绿灯时间，也会改变信号周期，这样就会调整信号的绿信比。

2.2.2城市交通信号模糊控制原理分析

城市交通信号模糊控制器是城市交通模糊控制决策部分，做出是否转换交通信号的决定来影响控制交通流，交通流的变化会使得红灯、绿灯相位的交通状况的变化，城市交通信号模糊控制器会根据实际情况做出相应的是否转换相位的决策，周而复始，进行实时交通控制。

针对以上城市交通信号控制问题，城市交通信号模糊控制的控制思路与策略是这样进行的：

1、给定每个相位的最小绿灯时间与最大绿灯时间，以保证通行相位的车辆通行权、与

等待相位车辆的通行权。

2、假设按最初给定该相位的最小绿灯时间放行第一相位(东西直行)，放行时间到达最短绿灯时间时开始计算该放行相位的入口流量、排队长度、下一个要放行相位的排队长度，通过模糊控制器综合考虑是否继续放行当前相位，模糊控制器做出决策。

3、如果继续放行该相位就在最短绿灯时间的基础上增加一个延长绿时间，否则就放行下一相位。

4、每一相位放行时间到达最大时间时就自动强制转换下一相位。

5、这样循环控制形成周期、绿信比随交通状况实时变化的控制方案。城市交通信号模糊控制把城市交通模糊控制器与交通流生成、交通车辆延误综合考虑的周期循环控制。要进行城市交通信号模糊控制需要几个重要的组成部分：交通流、车辆检测器、模糊控制器、交通延误。计算具体的框架如下图：

交通信号控制 篇6

关键词：云控制器；智能交通信号灯；控制；应用

中图分类号：TP273.5 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 16-0000-01

交通系统是一个十分复杂的体系，它具有随机性、很强的不确定性和非线性的特点，所以倘若在其中建立数学模型是十分困难的。专业人员为了解决现代经济发展所带来的交通问题就提出了将云控制器融入到智能交通信号灯系统控制中。本文就简要介绍了云控制在智能交通信号灯系统控制中的应用。

一、对云控制器的认识

云技术是指用语言表示的定量与定性之间不确定性的转换工具。它的英文全称为Cloud technology，它是基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术和应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术体系结构分为4层分别是：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层。另外，电子云还具有概然性、弥漫性和同时性等特点。

二、智能交通信号灯系统

智能交通信号灯系统主要包括交通信号灯系统、将交通信号灯信息以无线方式发射出来的发射装置和设置在机动车辆上的车载接收装置三部分。

道路交通信号灯作为道路交通信号中的一个重要组成部分，是道路交通系統的十分重要的基本语言。道路交通信号灯主要是由红灯、绿灯、黄灯三部分组成，它们分别有禁止通行、允许通行和警示三种含义。道路交通信号灯又可以分为：机动和非机动车信号灯、人行横道和车道信号灯、方向指示信号灯等。

道路交通信号灯的产生是为了保证道路交通的安全和通畅，加强道路交通的管理，减少交通事故的发生，提高道路的使用率，改善交通状况。道路交通信号灯适用于人流和车流量较大的十字路口和丁字路口等，由道路交通信号控制机来控制，指导车辆和行人安全有序地通行

车载接收装置又包括接收单元、控制单元、语音单元以及显示单元四部分。这四部分之间相互联系，密不可分。

当智能信号灯系统工作时，发射装置会读取交通信号灯中所显示的内容并以较小的功率以无线的方式发送出去，然后再由车载接收装置进行接收，然后接收单元将接收到的无线信号传递给控制单元，由控制单元对信号进行解码，解码结束后，控制单元会将解码出的交通信号通过语音单元发声或通过显示单元显示出来。

三、云控制在智能交通信号灯控制中的应用

（一）控制算法的目标。智能交通信号灯控制系统存在的主要目的是是车辆和人流快速的通过道路路口，不会堵塞交通或等待时间过长。解决车辆和人流流通问题最有效的方法就是控制道路路口的车容量、车速和等待时间。车容量主要是指在道路路口中等待的车辆数量以及排队的长度，过多的车辆数量和过长的排队长度都会导致道路交通的瘫痪；对于提高车速则可以减少车辆在道路路口中停留的时间，提高效率；而依照现实的实际车流量合理的安排交通信号时间则可以合理的分配时间，减少时间的浪费，提高道路路口的行车效率。

（二）基于云理论的控制算法。在云模型的基本算法中，通常会使用期望、熵、超熵这三个基本参数来定义概念，其中这三个参数的数学表示为Ex、En、He，其中Ex表示x云滴在空间U中分布的核心，利用这一概念可以明确的反映出云滴群体的重心；En则是对对象不确定性的一种客观的度量，它可以反映出数据的分散和模糊的程度；He则是对En的不确定性的客观度量，它可以反映出二阶所具有的不确定性。

利用遥感设备可以获得：公交车辆的数量为C，车辆的速度为V，车辆的载重量为P。车辆的汇总结果表示道路信息，将道路流量、路况指标利用云模型进行表示，将具体的统计指标进行转换，使其符合云模型的参数特征，与其相互对应的算法被称之为逆向云发生器，其具体的算法为，首先计算依据各个车辆的速度计算出车辆的平均值，一阶速度的中心矩和速度方差；其次是计算出公交车辆的速度期望即Ex；然后依据公式计算出公交车辆的速度熵；最后是计算公交车辆的超熵。通过这种规律以此类推，就可以得到具体的统计指标的云描述信息。

除了使用逆向云发生器进行控制和计算外，云理论系统还能够提供其他的算法，例如，条件云发生器等，它也是构建智能交通信号灯控制系统的关键因素之一。

基于云控制器在智能信号灯控制系统中的应用，以公交车辆作为例子进行简要的介绍和说明，利用了公交车辆中的智能系统对公交车辆的运行参数进行采集，进而反映了道路的路况数据信息，最后构建成为智能交通信号灯控制系统。将云控制应用于智能交通信号灯控制系统中进行综合路况的信息处理，可以有效的提高信号控制的灵活性以及实时性，最大限度的减少了车辆的平均延误，使整个智能交通信号灯控制系统更具有智能化和自动化。

四、结束语

智能交通信号灯控制系统的提出充分的解决了现代经济发展存在的各种问题，提高了信号控制的灵活性以及实时性，在一定程度上大大地缓解了交通运输的压力，减少了车辆的平均延误，维持了交通秩序，提高了道路路口的车辆通行量和通行的效率，以及道路秩序维持的灵活性。

参考文献：

[1]罗金玲.云控制器在智能交通信号灯控制中的应用研究[J].计算机测量与控制，2011（04）：842-844.

[2]叶尔江·哈力木，曼苏乐，张秀彬.交通信号灯智能控制算法研究[J].微型电脑应用，2012（06）：42-44.

[3]袁阔宇，刘博，曹玉英.浅谈交通信号灯PLC控制系统[J].河南科技，2013（04）：56.

[4]张健.基于ZigBee无线网络技术在智能交通信号灯控制中的应用[J].铜陵学院学报，2013（02）：103-106.

交通信号控制 篇7

计算机仿真技术的快速发展, 为交通控制的模拟仿真和相关技术研究提供了平台。具体来说, 交通仿真技术是研究运用现代计算机技术建立一个能够替代现实的交通系统的计算机模型的过程, 该模型能再现实际交通系统的特性、分析交通系统在各种设定条件下的可能行为, 通过模型仿真试验的结果, 以寻求现实交通问题的最优解, 评价运输设施各类设计方案的效果。它还可以为各种交通产品的设计开发和性能优化提供直接的技术支持, 为交通管理决策层采纳新的交通理念提供帮助。

VRML是虚拟现实建模语言的缩写, 主要应用于Internet上创建虚拟的三维空间。可以创建虚拟的建筑物、城市、山脉、飞船、星球等, 还可以在虚拟世界中添加声音、动画, 使之更加真实生动, 甚至还可以是具有和浏览者的交互性更接近于现实世界的虚拟空间。本文通过单交叉路口的交通特征, 计算出交通信号的控制时间, 然后使用VRML建模语言, 对该交通控制模型进行虚拟仿真。

1 单交叉路口情景描述

某单交叉路口东南西北入口的总车流量分别为600veh、900veh、900veh和1 200veh, 各入口道均有两个车道。设饱和流量s=1 800veh, 采用两相信号控制, 每相信号损失时间为l=4s, 黄灯时间取为ty=3s, 全红时间tR=2s。设计该路口的定时控制配时方案如下:

设东西通行为第1相, 南北通行为第2相, 各相临界车道车流量为:q1=450veh, q2=600veh, 则各相临界车道流量比为:

总损失时间为:L=n× (l+tR) =2× (4+2) =12s

最佳周期为:C0= (1.5L+5) / (1-Y) =55s

绿灯时间为:Tg=C0-ntY-L=37s

各相绿灯时间为:

故定时控制配时方案为:

周期长:20+3+2+25+3+2=55s。

第1相:绿灯20s, 黄灯3s, 全红2s, 红灯32s;

第2相:绿灯25s, 黄灯3s, 全红2s, 红灯27s;

2 VRML仿真

2.1 实现单交叉路口的模拟

正视前方的交叉路口, 感觉就像一个长长的平面铺在大地上, 所以可以考虑用很薄的长方体Box节点来代替单交叉路口。

然后在交叉路口上添加各种交通线, 如黄线、车道线、停车线及斑马线等, 同样是利用薄的窄的长方体Box节点来模拟。

2.2 实现交通信号灯、倒计时牌和指示牌的模拟

实现交通灯需要用一个长方体Box节点和球Sphere节点作模拟。

指示牌可用圆锥Cone节点和Box节点模拟箭头。

复杂的是倒计时牌, 每个数字由7根灯管的亮与不亮来实现。这7根灯管实际上是7个小长方体, 以下是一根灯管的的程序:

为了实现其亮与不亮, 可采用VRML中动画效果。使用TimeSensor节点来驱动动画效果。本仿真中的TimeSensor域中只设置CycleInterval和loop两个域值:CycleInterval, 表示时间传感器一个周期的时间长度, 以秒为单位;loop, 用于指定时间传感器在VRML空间中是否循环输出。

利用Positioninterpolator节点, 来改变灯管的位置, 使其亮时保持在原位置, 不亮时退后在牌里隐藏起来, 这样要计算好每个数字每根灯管的亮与不亮, 这是倒计时牌最复杂的地方。例如一个红绿灯红灯要亮30秒, 绿灯亮20秒, 黄灯亮3秒, 则要把一个周期分成55份, 就在key列表中列出55个时刻值, 根据这55个数字的每根灯管的亮与不亮, 来设置keyvalue对应于key列表的坐标值, 这样可实现每根灯管的动与不动。

对于红绿灯、倒计时牌和指示牌何时为红, 何时为绿, 何时为黄, 这就根据算法设计好的时间利用VRML的动画效果ColorInterpolator节点来实现。每个路口的这三者是一致的, 只有向左拐的路口只要不允许左拐就一直为红色, 将动画的时间安排好就可以实现了。

2.3 实现汽车的模拟

汽车模型用长方模型来代替, 用薄的圆柱模拟车轮。

要让汽车动起来一样要用VRML中的动画效果PositionInterpolator节点实现, 只是为了效果更逼真, 要设计好汽车的出发地点、等待地点、行使和停止。

2.4 实现场景模拟

仿真中的场景, 即天、地、周围的房屋、草地和树木, 是使用贴图的方式实现的。下面是贴图楼房的一段程序:

最后, 设置好模拟的视角, 就可以从各个角度观察单交叉路口的交通状况了, 如图1是俯视单交叉路口的效果。

3 结束语

通过使用VRML对单交叉路口的信号控制进行模拟, 可以直观地展现信号控制的优劣, 以及交通系统中存在的交通问题。因此, VRML这种虚拟现实建模语言为交通仿真提供了很好的平台。

参考文献

[1]TINGKAIWANG, SHANYU TANG AND PEIYUAN PAN.3D urban traffic system simulation based on geo-data[J].IEEE, 2004 (6) .

[2]毛保华, 杨肇夏, 陈海波.道路交通仿真技术与系统研究[J].北方交通大学学报, 2002 (5) .

[3]Wolfgang Krautter, Thomas B leile, Dietrich Manstetten, Thomas SchwabRobert Bosch-GmbH.Traffic Simulation with ARTIST[R].0-7803-4269-0/97//1998IEEE.

交通信号控制系统的研究与设计 篇8

随着经济的发展和城市化水平的提高, 城市交通问题日益突出。如何充分利用现有道路资源, 通过科学合理的交通控制手段, 最大限度的提高交叉口的通过能力、减少延误时间一直是交通工程领域关键的研究课题。在诸多交通控制手段中, 优化信号配时是最直接有效的方法之一。

在这种背景下, 本文选择城市单点交叉口信号控制为研究对象, 对信号周期的确定方法进行深入研究, 并通过Vissim仿真软件, 对新旧控制方案进行比较, 得到相关的结论。

1 交通信号控制基本知识

1.1 常用配时参数

1.1.1 进口道饱和流量

饱和流量, 与交叉口的配时方案和绿灯时间无关, 仅取决于道路条件和车辆状况。根据Webster的相关研究, 车道宽度是决定饱和流量的最主要因素。

1.1.2 流量比

流量比是实际到达流量与饱和流量之比。交叉口处的车道流量比为交叉口进口道的各车道的到达流量与对应车道的饱和流量之比。

1.1.3 有效绿灯时间

在一个信号周期中, 除损失时间外, 其他能用于车辆通行的时间, 即为有效绿灯时间。

1.1.4 信号损失时间

在一个周期内, 所有车辆都无法通行的时间, 即为损失时间, 包括绿灯间隔时间和起动损失时间等。

(1) 绿灯间隔时间

从上一相位的绿灯结束, 到下一相位绿灯开始之间的时间段, 称为绿灯间隔时间。

(2) 起动损失时间

绿灯启亮后, 由于需要一定的反应时间, 停在交叉口停车线处的车辆不可能立刻起动, 相应会浪费一定的绿灯时间。将其和黄灯结束前的损失时间加起来, 统称为起动损失时间。

1.2 控制评价指标

1.2.1 延误时间

对于交叉口来说, 延误一般可分为相位延误和交叉口延误。相位延误是指某个相位的车辆延误;交叉口延误是指所有相位的延误之和。

1.2.2 通行能力

交叉口的通行能力是指不同方向的车流通过平面交叉路口时可能通过的最大车流量。信号交叉口的通行能力与信号配时设计有密切的关系。下面分别介绍相位通行能力和整个交叉口总的通行能力。

1.2.3 停车次数

停车次数是指由于交通信号的约束, 车辆通过交叉口时, 需要停车等待和再启动的次数。

1.2.4 饱和度

交叉口处的饱和度一般是针对进口道而言, 其值为进口道的车流量与能容纳的最大车流量的比值。实践证明, 饱和度限值在0.8~0.9之间, 交叉口就能够较好的运行。但是如果饱和度的限值定得过低, 需要调整交叉口的平面尺寸才能满足一定的交通量要求, 相应要增加建设投资, 这是不经济的措施。

2 交叉口交通控制现状分析

2.1 交叉口结构

笔者对南阳市五山大道—云岛大桥交叉口进行了交通调查, 主要内容有:交叉口的平面尺寸、工作日的早晚高峰期交通流量、信号配时方案等。图一为交叉口的平面结构图。

该交叉口现有四个相位, 第一相位通行的车流为南北左转车辆, 第二相位通行的车流为南北直行车辆, 第三相位通行的车流为东向直左车辆, 第四相位通过的车流为西向直左车辆。

2.2 旧控制方案

将调查得到的各项交通资料进行整理分析, 画出五山大道—云岛大桥交通信号的相位图如图二所示。机动车的量折合换算系数为:小型车的量折合系数为1, 大型车为2, 摩托车为0.2。

2.3 旧控制方案评价

结合计算公式的计算结果, 现有方案的评价结果如表一所示。

3 新的交通信号控制方案设计

3.1 相位设置

根据交通调查的数据及考虑该交叉口的几何现状, 新方案中的相位设置仍保留原有控制方案中的相位设置, 即一共四个相位, 分别为南北左转、南北直行、东向直左和西向直左。

3.2 信号配时优化

3.2.1 相位时间的计算

根据前面相位时的分析, 我们可以得出对交叉口优化只要对信号配时优化。根据公式计算出优化信号配时方案的各个参数, 如表二所示。

根据以上所求的各个相位的绿灯、红灯及黄灯时长, 具体配时方案如图三所示。

3.2.2 控制方案的评价

结合交叉口交通现状及相关的实际因素, 选取通行能力、延误、停车率等3个指标进行评价。

(1) 通行能力

从表三数据可知, 在新方案控制下, 交叉口的通行能力明显得到提高。

(2) 停车率

各个相位的停车率对比数值如表四所示。

从表四中的数据对比可知, 在新方案控制下, 各个相位的停车率都降低, 从而提高了车辆通行效率。

(3) 延误

从表五中可以看出, 优化方案中各个相位的延误与服务水平均达到了B级, 因此, 能够满足交通优化设计方案标准。

4 结束语

交通信号控制可将不同流向的车流在时间上分离, 是现代交通控制的主要方法之一。信号控制的关键在于信号相位和配时方案的确定。本文选取南阳市典型的交叉口———五山大道—云岛大桥交叉口作为研究对象, 通过对该交叉口几何结构、信号配时和交通流量的调查后, 利用经典的Webste算法对其进行分析, 得到新的信号控制方案。然后, 利用Vissim仿真软件, 对新旧控制方案进行比较, 得到新的控制方案在通行能力、延误和停车次数方面都优于现有的方案。

摘要：交通信号控制系统对于交叉口来说至关重要, 是现代城市交通控制和疏导的主要手段。本文选取南阳市的五山大道与云岛大桥组成交叉口为研究对象, 通过对该交叉口的几何结构、信号配时和交通流量进行调查后, 利用信号周期算法Webster方法为该交叉口设计了新的交通信号控制方案。最后, 利用Vissim仿真软件对新旧控制方案进行了比较, 得出新的控制方案在延误、停车率和通行能力方面都优于现在的控制方案。

关键词：信号配时方案,道路交通组织,评价指标,Vissim仿真

参考文献

[1]吴兵, 李晔.交通管理与控制 (第四版) [M].北京:人民交通出版社, 2009.

[2]许伦辉, 罗强.交通流理论习题解集[M].北京:人民交通出版社, 2010.

[3]徐吉谦, 陈学武.交通工程总论[M].北京:人民交通出版社, 2008.

[4]尹宏宾, 徐建闽.道路交通控制技术[M].广州:华南理工大学出版社, 2000.

[5]鲁相林, 楼晓昱, 许佳.交通微观仿真软件VISSIM在交叉口优化中的应用[J].中外公路, 2007, 27 (05) :13-15.

交通信号控制 篇9

1 传统交通信号控制机硬件系统的介绍

在传统的交通信号控制机硬件系统中, 通常有主控模块、驱动模块与独立黄闪控制模块, 主控模块通过通讯接口将控制命令直接发送给驱动模块, 驱动模块再依照控制命令控制信号灯的工作。独立黄闪控制模块监控主控模块和驱动模块的通讯状态, 在通讯状态出现故障时, 独立黄闪控制模块将代替驱动模块驱动所有黄灯进行黄闪工作。下面图1是其硬件逻辑框图:

2 传统交通信号控制机硬件系统的缺点

交通信号控制机输出的信号有红、黄、绿、黄闪等几种信号, 红色代表禁止通行、黄色代表该交叉口将会禁行并提醒广大司机朋友减速慢行、绿色代表通行、黄闪信号除了刚刚提到的黄色信号含义之外还可能说明该路口道路交通信号控制机出现了故障。

纵观国内各个城市, 不文明驾驶现象屡见不鲜, 由于不文明驾驶导致的交通事故也层出不穷。当一个路口的交通信号控制机出现故障时, 根据《GB 25280-2010道路交通信号控制机》国标规定, 交通信号控制机的控制方式必须降级为故障黄闪控制。但由于不文明驾驶现象的存在, 一些城市交叉口如果执行故障黄闪控制, 相冲突两方向的车流必然会无顾及地向路口中间地带行驶, 结果可想而知, 严重时甚至有可能导致交通事故的发生, 因此故障黄闪控制至少在目前阶段是一种不可取的交通信号控制方式。

3 备用控制方案的设计原理

交通信号控制机在正常工作时, 主控模块通过通讯接口将控制命令先发给备用控制模块, 备用控制模块再将收到的控制命令转发给驱动模块, 驱动模块再依照控制命令控制信号灯的工作。独立黄闪控制模块则监控备用控制模块和驱动模块的通讯状态, 也就是在传统交通信号控制机的主控模块和驱动模块之间又增加了一个备用控制模块。当主控模块发生故障时, 备用控制模块则不再转发主控模块下发的控制命令, 而是起用自己的备用方案将自己的控制命令发送给驱动模块, 这样备用控制模块就直接接收驱动模块的控制权。只有当备用控制模块也发生故障时, 独立黄闪控制模块才驱动所有黄灯进行黄闪。一般来说, 备用控制模块的功能相对简单, 系统比较稳定, 相对于复杂的主控模块来说不易出现故障。图2是增加备用控制模块后的交通信号控制机的硬件逻辑图:

新增的备用控制模块主要有以下几个特点:

(1) 能够转发主控模块下发的控制命令给驱动模块;

(2) 能够监控主控模块的工作状态, 当检测到主控模块故障时能够接管驱动板的控制权;

(3) 内部有预先设置好的信号灯控制方案, 当接管驱动模块控制权时, 能够按照设置好的方案下发控制命令, 进而控制驱动模块控制信号灯;

(4) 内部预先设置好的信号灯控制方案应能够修改;

(5) 模块功能简单, 相对主控模块来说, 不易出现故障。

4 备用控制方案的优点

当主控模块故障时, 备用控制模块能够接替主控模块对信号机驱动模块进行简单的方案控制, 不必马上进入故障黄闪控制状态;避免了信号机主控模块发生故障时, 直接使用故障黄闪控制信号灯导致的路口交通拥堵情况出现。

5 结语

由于城市交叉口是一个车辆交叉行驶交汇的特殊区域, 保证该区域交通安全就显的非常重要, 基于此, 对交通信号控制机的要求就非常高。传统的交通信号控制机遇故障就降级为黄闪的交通信号处理方式, 经过实践证明是不能起到一个很好的效果, 有时甚至会引发交通事故的发生。该文提出的备用控制方案方法, 当交通信号控制机遇故障时可以使用一个备用控制方案继续交通信号的控制, 经过实际使用证明, 对交叉口交通有序安全地运行起到了一个非常好的效果。

摘要：交通信号控制机主要是用来控制城市交叉口交通信号灯的, 在传统的软硬件系统设计中, 当主控模块发生故障时, 一般会采取故障黄闪控制来继续维持该交叉口交通信号的临时运行, 但故障黄闪控制在实际应用中经证明是不能对交通起到一个很好地疏导作用。因此该文中, 在交通信号控制机中增加一个备用控制模块, 备用控制模块可以实时监控主控模块的工作状态并且里面预存有备用方案, 当监控到主控模块发生故障时, 可以立即使用备用方案控制代替故障黄闪控制来继续维持交叉口的交通信号正常有序地放行。

关键词：智能交通,道路交通信号控制机,备用控制模块,故障黄闪

参考文献

[1]中华人民共和国国家标准.GB 25280-2010道路交通信号控制机[S].北京:中国标准出版社, 2011.

[2]中华人民共和国国家标准.GB 14887-2011道路交通信号灯[S].北京:中国标准出版社, 2011.

[3]欧洲标准.BS EN 12675:2001交通信号控制器功能安全要求[S].伦敦:BSI, 2001.

交通信号控制 篇10

智能交通信号控制是智能交通系统的一个重要组成部分。从20世纪60年代起,一些学者开始对城市交通信号控制进行研究,如Gartner、Lin等,并提出了一些信号控制算法,例如定时控制、感应控制等。这些研究的主要方法是通过建立交通流的数学模型,运用运筹学和最优控制理论来控制和优化整个交通系统。尽管这些研究已经得到广泛应用,但是由于交通流具有时变性和随机性,很难建立精确的数学模型,使传统的方法难以取得良好的效果。针对这一问题,文献[1]提出运用模糊逻辑解决交通信号控制问题。

近年来,具有自主性、移动性和协作性等特点的智能体(以下简称Agent)为协调和控制复杂的交通系统提供了新的解决途径,基于多Agent的城市交通控制系统已成为一个研究热点。文献[2]中,提出了一种基于递归建模的多Agent协调方法及贝叶斯学习方法并应用于城市交通系统中。马寿峰、李英等[3]在以Q-学习方法实现单路口信号控制的基础上,采用博弈论与社会规则相结合的方法实现了两个路口控制之间的协调。文献[4]在基于视频的交通管理的基础上结合Agent技术提出自适应的信号控制算法,用以解决实时交通流中不可测的扰动。

本文结合现有交通管理问题,运用模糊神经理论和多Agent技术对城市交通信号控制系统进行分析,并在此基础上提出了一个基于Agent的城市交通信号控制系统模型。

1 系统方案

由于城市交通信号控制系统在地理位置上具有分布性,而且系统是动态的,各个路口间的利益存在着冲突,这种特点充分适合于多Agent技术的应用。多Agent技术与城市控制相结合,已成为解决城市交通智能控制问题的一种有效方法。Agent具有自主性、社会性、能动性、自适应性和反应性等属性,并具有通信以及推理与规划、协作、合作和协商等能力。这些特征正是复杂的交通信号控制系统所需要的。多Agent系统(简称MAS)是指由多个Agent组成的一个较为松散的多Agent联合,这些Agent成员之间以协同的方式共同完成任务。Agent成员的活动是自治和独立的,其自身的目标和行为不受其它成员的限制,通过竞争或协调解决各Agent成员的目标和行为之间的矛盾和冲突。MAS作为一个整体,也同样具有单一Agent的属性。

本文提出一个基于多Agent的城市交通信号分布式协调控制方案。根据道路间的功能和空间关系,将城市道路划分为几个区域。每个区域由区域Agent负责其所辖范围内交通信号控制,协调所有信号灯的信号变化,保证局部范围内的交通流畅。同时,它们通过相互通信,协调处理所有相关区域的信号及其变化。其协调方案体现城市交通管理的特点和需求,优先缓解拥塞程度高的区域交通压力,并保持合作水平高区域之间的交通流有序变化。

如图1所示,本文提出的MAS系统采用三层结构。第一层为交叉口Agent,主要负责指定的某个交叉口信号策略的实施以及道路状态信息的收集以及发送,状态信息的收集主要通过视频检测器、传感线圈等方式,以有线或无线通信的方式构成通信网络;第二层为分区控制Agent,负责分区内指定的几个相关路口的信号控制;第三层为区域Agent,负责指定的整个区域的信号控制。

Agent并发询问环境变化(通过感知系统或者低层Agent提供的信息)并进行自主决策。各层Agent根据自己所辖的区域或者管理权限内的所有交叉口集合的状态来制定策略。这些策略包括调整信号的周期、绿信比以及交叉口间协调所需要的信号偏移量等;Agent合作评价用合作水平指标表示,由相关的Agent的合作因子进行推理判定。

2 交通信号协同控制的MAS结构

本文提出的交通信号控制MAS结构如图2所示。

交叉口Agent收集关联路段的状态参数,据此制定相应的信号策略和合作因子。分区内合作因子通过合作推理的方式进行冲突分析和消解。分区Agent根据合作因子、关联路段的状态信息以及交叉口Agent生成的信号策略,通过模糊神经网络的推理得到符合分区整体利益的策略以及合作因子。区域内合作因子同样也通过合作推理方式进行冲突分析和消解。区域Agent根据所辖范围内分区的状态信息、分区Agent的信号策略、分区Agent的合作因子生成区域内的信号策略和合作水平,或与其他区域Agent协调生成区域间的协同策略。

策略库动态存储了各层Agent自主生成的信号策略。决策过程最终通过策略库消解各层Agent的策略冲突,产生最终的信号执行方案。这个冲突消解的过程服从“高层优先”,让高层Agent产生的更符合全局优化的策略,并得到有效实施。同时,由于在低层上产生的合作因子是高层Agent决策推理所需要的输入信息的一部分,所以,低层的决策将直接影响高层,而不会被完全埋没。信号策略产生后,将通过编码解析生成可以执行的信号方案交付实施。

3 模糊神经网络模型

模糊神经网络模型采用神经网络的方法模拟模糊推理机制。分区Agent应用了模糊神经网络模型作为其决策模块。

分区Agent由两部分组成:模糊神经决策模块、进化算法模糊规则产生器,前者由知识库和推理机组成,用于生成分区合作因子及信号策略;后者用于动态优化模糊规则。

如图3所示,分区Agent划分为五层神经网络结构。第一层节点包括交叉口Agent收集的关联路段状态信息(占用率、流量和流量变化率)和交叉口Agent输出的合作因子;第二层节点为第一层节点指标的模糊集,分为三个模糊语言值(“高”、“中”和“低”);第三层通过T-norm的模糊操作来匹配知识库中的模糊规则,匹配过程通过MIN算子来实现,模糊推理合成分区内当前交通负载状态(“高”、“中”和“低”)以及需要的合作水平(“高”、“中”和“低”);第四层节点表示了模糊推理的结果,其中信号策略推理机产生包含各种信号控制策略(信号周期和绿信比的调整方案),合作因子推理机产生包含不同的合作水平;最后一层节点为分区的信号策略和合作因子, 通过S-norm的模糊操作来合成第四层的模糊值结果,解模糊化生成明晰值,该合成的过程是通过MAX算子来实现。如果选中的策略合作水平评价高,那么Agent将动态产生用于合作的信号偏移量。偏移量计算采用与文献[6]中提到的在网格中确定偏移量的算法。

此外,区域Agent的决策模型与分区Agent结构相似。

4 Agent的在线增强学习

Agent模糊神经模型通过多级在线增强学习方法实现Agent的自适应。在线增强学习模块主要由三个过程组成:在线学习过程、学习速率和权重调整过程以及进化算法模糊规则生成过程。

在线学习过程用于生成于模糊控制规则的动态调整。通过比较当前分区的估计状态和以前的状态产生增强信号。增强信号R定义为:

R=λ(Sc-Sp)-(Sc-Sb) (1)

式中,λ是状态变化敏感系数(经验值),SC是当前状态值,Sb是最佳状态值,Sp是过去状态值。其中需要保证增强是效果积极的,因此,要求Sc>Sp并且λ(Sc-Sp)>(Sc-Sb)成立。

Agent的模糊神经模型中每个神经元的连接权值可以通过拓扑权重的更新,或用激活遗忘机制来动态调整。神经元的学习可以依据文献[7,8]提出的算法来进行调整。在学习速度和权重调整过程之后,多级在线学习的最后一步就是依据模型中单个神经元的适应度,利用进化算法优化模糊规则。

模糊规则缺乏准确度,并且隶属度函数需要定期更新以使规则在动态变化的问题域里继续有效。本模型中,模糊规则的动态调整过程采用进化算法在仿真中的在线执行来适应系统可能的变化。进化算法的模糊规则产生器基于Agent收到的增强信号值来产生新的模糊规则。因而随着交通网络的变化和发展,每个Agent的知识表示也在不断变化。进化算法中的个体编码表示决定了模糊神经决策模型中第二层(模糊推理前件)和第三层的模糊推理结果的连接关系,即模糊推理的规则集。

5 结束语

本文在模糊神经理论的基础上,针对交通信号控制问题提出了一个基于多Agent的协同模型。该模型的仿真研究是今后的重要工作,路网的仿真拟采用PARAMICS来实现,通过PARAMICS应用程序接口实时获取道路状态信息,用实验仿真进一步验证模糊神经模型及基于此模型的多Agent协同控制系统。

摘要：应用Agent技术来解决城市交通信号的协同控制问题,采用模糊神经网络的推理机制生成信号的控制策略,并以此提出交通信号协同控制的模糊神经决策模型。该模型采用进化算法进行模糊规则的在线优化。

关键词：多Agent系统,模糊神经模型,进化算法,交通信号控制

参考文献

[1]Li Y,Fan X P.Design of signal controllers for urban intersections based on fuzzy logic and weightings[J].IEEE Proceedings on Intelli-gent Transportation Systems,2003,12.

[2]欧海涛,等.基于多智能体技术的城市智能交通控制系统.电子学报,2000,12.

[3]马寿峰,李英,等.一种基于Agent协调的两路口交通控制方法.系统工程学报,2003,3.

[4]Lawrence Y Deng,et al.The Development of the Adaptive Traffic Sig-nal Control System.Proceedings of the200511th International Confer-ence on Parallel and Distributed Systems,2005.

[5]Min Chee Choy.Cooperative,Hybrid Agent Architecture for Real-Time Traffic Signal Control.IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics—Part A:Systems and Humans,2003,33(5).

[6]McShane W R,Roess R P,Prassas E S.Traffic Engineering.2nd edi-tion,Prentice Hall,Upper Saddle River,N.J.,1990.

[7]Jacobs R A.Increased rates of convergence through learning rate adap-tation.Neural Networks,1988,1:295-307.