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      一種城市單路口交通兩級模糊控制方法

      2010-09-27 01:40:56衛(wèi)小偉
      電子設計工程 2010年1期
      關(guān)鍵詞:非關(guān)鍵車流綠燈

      衛(wèi)小偉 , 常 博

      (1.陜西交通職業(yè)技術(shù)學院 陜西 西安 710018;2.長安大學 電子與控制工程學院,陜西 西安710064;3.長安大學 信息工程學院,陜西 西安 710064)

      一種城市單路口交通兩級模糊控制方法

      衛(wèi)小偉1,2, 常 博1,3

      (1.陜西交通職業(yè)技術(shù)學院 陜西 西安 710018;2.長安大學 電子與控制工程學院,陜西 西安710064;3.長安大學 信息工程學院,陜西 西安 710064)

      依據(jù)單路口4個方向車流信息,提出一種單路口交通兩級模糊控制方法,采用模糊控制技術(shù),無需建立精確的數(shù)學模型,對兩相位的交叉路口,是一種基于車輛等待長度的單點信號交叉口交通實時模糊控制方法。根據(jù)城市交通實際狀況,在考慮每個相位的關(guān)鍵車流和非關(guān)鍵車流的車輛到達交叉口信息的基礎上,提出更有效的單路口交通實時模糊控制方法,并對該控制器進行仿真研究,仿真結(jié)果達到預期要求。

      交通網(wǎng)絡;單路口;兩級模糊控制

      解決交通問題最直接最有效方法是提高交通運行能力。但不可能無限制地修建道路。因此必須利用各種高新技術(shù)解決各種道路交通問題。Pappis和Mamdani曾將模糊控制方法用于單交叉口的交通控制,仿真結(jié)果表明比傳統(tǒng)的控制方法平均減少車輛延誤7%左右。徐冬玲等[1]把模糊控制用于單路口信號燈控制,并用神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)模糊控制,仿真表明控制結(jié)果合理、迅速。但從其控制規(guī)律來看,仍未擺脫感應式控制方式。由于城市道路的交叉路口通常有4個進口,就單車道而言,也有4股車流,若進口道為雙車道或3車道,則通過交叉路口的車流便多于4股。顯而易見,Pappis法研究的是理想化的十字交叉路口,這實際應用很少,因此,有必要加以改進[2]。這里據(jù)城市交通實際狀況,在考慮每個相位的關(guān)鍵車流和非關(guān)鍵車流的車輛到達交叉口的信息的基礎上,提出更為有效的單路口交通多級模糊控制方法的系統(tǒng)設計方案。

      1 單路口交通兩級模糊控制

      所謂的單路口交通控制即是選擇適當?shù)男盘柵鋾r(或綠燈時間),使交叉口車輛平均延誤時間盡可能小。單路口交通控制系統(tǒng)受2個相位的4個方向車流到達率的影響,即該系統(tǒng)含多個系統(tǒng)變量。因此,單路口交通控制系統(tǒng)是一個典型的多變量模糊控制系統(tǒng)。由于模糊控制規(guī)則的條數(shù)是系統(tǒng)變量個數(shù)的指數(shù)函數(shù),當系統(tǒng)變量個數(shù)較大時,要構(gòu)造常規(guī)的基于規(guī)則的模糊控制器十分不易[3]。為此,引入兩級模糊控制結(jié)構(gòu)。把對系統(tǒng)性能影響最大的變量視為一級變量,對系統(tǒng)性能影響次之的變量視為二級變量。選擇對單路口交通控制系統(tǒng)控制效果影響最大的兩相位的關(guān)鍵車流的車輛到達數(shù)和綠燈延長時間作為一級變量,由其組成一級模糊控制器;選擇兩相位的非關(guān)鍵車流的車輛到達數(shù)和綠燈延長時間修正量作為二級變量,并組成二級模糊控制器。

      以圖1路口示意圖所示,設十字路口的進口道路均為單車道,有4股車流,每條道路進口裝有一個信號檢測器,分別檢測4個方向的車輛到達信息,且在整個周期保持該信息。由綠燈變?yōu)榧t燈過程中有3 s的黃燈時間,綠燈在黃燈點亮1.5 s后熄滅。檢測器和停車線間保持足夠距離,能在后續(xù)的11.5 s內(nèi)的4個方向的車輛到達情況傳送至控制器[4]。

      再假定各方向的車流到達率如圖1所示,其中由北向南、由東向西的車流為兩個相位的關(guān)鍵車流。根據(jù)檢測器檢測到的兩關(guān)鍵車流的車輛到達信息,由模糊控制可得到信號燈延長時間初值e s。

      圖1 路口示意圖

      由圖1看到:由南向北、由西向東車流為兩個相位的非關(guān)鍵車流。若南北方向綠燈,由西向東方向來車比由南向北方向的來車多,當信號燈延長e s,則東西向車輛延誤較大。為了使通過交叉口的車輛總延誤盡量減小,應適當減少南北向綠

      燈時間。若東西向為綠燈,而在e s內(nèi),東西向車輛還未通行,則應適當增加東西向綠燈時間,以減少擁擠現(xiàn)象。

      單路口多級模糊控制過程:根據(jù)4個檢測器檢測到的各方向車輛到達信息,確定兩相位的關(guān)鍵車流和非關(guān)鍵車流。對兩相位的關(guān)鍵車流的車輛到達情況實施模糊控制,即經(jīng)過模糊化、模糊控制規(guī)則、模糊判決得到有通行權(quán)相位的綠燈延長時間初值e;對兩相位的非關(guān)鍵車流的車輛到達情況實施模糊控制,得到綠燈延長時間的修正時間Δe。從而得到控制策略 E,即綠燈延長時間(e+Δe)(這里 0≤e+Δe≤10 s)。 單路口交通多級模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

      圖2 單路口交通多級模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

      圖2中,綠燈基本延長時間e由Pappis法確定,即確定構(gòu)成的論域上的模糊關(guān)系;綠燈附加延長時間Δe由有通行權(quán)方向的非關(guān)鍵車流確定[5]。

      2 模糊控制器的設計

      采用兩個模糊控制器進行設計,每個模糊控制器由模糊化、模糊控制規(guī)則、模糊判決3部分組成,如圖3所示。

      圖3 模糊控制器結(jié)構(gòu)

      2.1 一級模糊控制器的設計

      一級模糊控制器控制的變量是綠燈延長時間。綠燈時,每10 s控制一次,最多控制5次。本控制器基本思想類似于Pappis和 Mamdani的設計[6]。 其中,模糊輸入量為 T(時間),Q(等候車輛數(shù)),A(到達車輛數(shù));而模糊輸出量為E(綠燈延長時間)??刂埔?guī)則共25條,每次控制使用5條規(guī)則,每個規(guī)則是T,Q,A和E間的模糊關(guān)系。按最大-最小運算,計算(t,a,q,e)的隸屬度。 t為考慮后面第 t s;a 為在后續(xù) t s中,如交通燈不變,則有a輛車通過;q為在后面t s中,如交通燈不變,有q輛車等候;e為交通燈再保持e=t不變。

      模糊判決采用最大隸屬度原則,即選擇使隸屬度u最大的綠燈延長時間e為該模糊控制器的輸出。

      2.2 二級模糊控制器的設計

      該控制器的控制變量是由綠燈延長時間的修正量Δe。綠燈時每10 s控制一次。

      模糊輸入量:Q1(無通行權(quán)相位的非關(guān)鍵車流的等候車輛數(shù)),Qe(有通行權(quán)相位的關(guān)鍵車流在綠燈延長時間e后尚未走完的車輛數(shù));模糊輸出量:Δe(綠燈延長時間修正量)。以上模糊集采用語言變量定義。

      二級模糊控制器輸入紅燈相位非關(guān)鍵車流的等候車輛數(shù),綠燈相位關(guān)鍵車流在一級模糊控制器的輸出綠燈延長時間e后的等候車輛數(shù)的模糊量,通過模糊控制規(guī)則,就可得到一個模糊控制策略。模糊輸出Δe的模糊量采用最大隸屬度原則反模糊化,得到Δe的精確值。

      3 仿真實例

      假定某信號燈控制的交叉路口,設該路口4個入口的路段均為單車道,路口各方向車輛的到達是隨機的,車輛的到達率為0~0.4輛/s,每10 s為一時間間隔,10 s內(nèi)車流服從均勻分布,路口車輛的最大離開率取1.0輛/s。隨機產(chǎn)生東西和南北方向的車輛在10 s內(nèi)到達分布,即10 s中每秒到達的車輛數(shù),計算各方向前n s內(nèi)通過停車線的車輛數(shù)或等候車輛數(shù)(n=1,2,…,10)。假定某車流紅燈轉(zhuǎn)變?yōu)榫G燈后車流以1輛/s的速率離開停車線,計算車輛延誤,設:

      紅燈相位的車輛總延誤:

      式中,Q1G,Q2G分別表示前綠燈時間紅燈相位兩個方向未走完的車輛數(shù);,分別表示紅燈相位兩方向在紅燈第n1s內(nèi)的車輛到達數(shù);n表示該周期內(nèi)紅燈時間。

      綠燈相位的車輛總延誤:

      式中,Q1R,Q2R分別表示綠燈相位兩方向在前紅燈時間等候的車輛數(shù);,分別表示綠燈相位兩方向在綠燈第n2s內(nèi)車輛到達數(shù);n表示該周期內(nèi)綠燈時間;當時,z1=1,否則,z1=0;當時,z2=1,否則,z2=0。

      由式(1)和式(2)計算第 i個周期車輛總延誤 Di,從而計算m個周期每輛車平均延誤:

      式中,A為m個周期內(nèi)4個方向到達車輛總數(shù)。

      本文將單路口交通信號燈兩級模糊控制方法進行仿真實驗并與Papppis法相比較,比較結(jié)果如表1所示。

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      由表1可以看出兩級模糊控制方法車輛的總平均延誤為3.7 s/輛,而Pappis法的控制結(jié)果為總平均延誤3.88 s/輛,兩級模糊控制方法平均減少延誤 4.5%,可見該方法優(yōu)于Pappis法。單路口多級模糊控制的仿真程序如圖4所示。

      圖4 仿真程序

      4 結(jié)束語

      本文提出的多級模糊控制方法適用于各種車流大小隨機變化的單路口的交通控制,仿真結(jié)果表明該方法有效。由于控制器的輸入都是單路口實時數(shù)據(jù),無需預測車流,具有較好的實時性。模糊控制便于結(jié)合人的思維和經(jīng)驗,并能同時在實時性和精度兩方面較好滿足控制要求,因而,該方法將會是一種適于城市交通控制的控制方法[7-9]。

      [1]翟潤平,周彤梅.道路交通控制原理及應用[M].北京:中國人民公安大學出版社,2002.

      [2]伍建國.平面交叉口控制策略及仿真系統(tǒng)研究[D].西安:長安大學,2000.

      [3]陳小鋒.城市交通信號動態(tài)優(yōu)化控制技術(shù)研究[D].西安:西北工業(yè)大學,2003.

      [4]馬文閣.基于模糊控制的單交叉口信號控制方法與算法研究[D].大連:大連海事大學,2008.

      [5]Pappis C P,Mamdani E H.A fuzzy logic controller for a traffic junct-ion[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cyber-netics, 1977(7): 707-717.

      [6]徐冬玲.交通系統(tǒng)的模糊控制及其神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)[J].信息與控制,1992,21 (2):74-78.

      [7]衛(wèi)小偉,巨永鋒.智能交通系統(tǒng)及其在城市道路安全中的應用[J].電子設計工程,2009,17(10):63-65.

      [8]何 鵬,劉小飛.基于移動通信的城市停車誘導信息系統(tǒng)設計[J].電子設計工程,2009,17(9):33-35.

      [9]隋曉鋒,甄國涌.車載視頻監(jiān)控記錄系統(tǒng)的設計[J].電子設計工程,2009,17(5):52-54.

      A method of two-level fuzzy control for urban traffic single intersection

      WEI Xiao-wei1,2, CHANG Bo1,3
      (1.Shaanxi College of Communication&Technology,Xi’an710018,China;2.School of Electronic&Control Engineering,Chang′an University,Xi’an710064 ,China;3.School of Information Engineering,Chang′an University,Xi’an710064,China)

      Based on traffic information of single-junction of the four directions,a single-junction traffic two-level fuzzy control method is proposed.The method uses fuzzy control technology,and does not need to establish a precise mathematical model.For two-phase cross-junction,the method is a real-time fuzzy control method that is based on the length of vehicles to wait on a single point of intersection traffic signals.Based on the actual situation of urban transport,at the same time critical and non-critical traffic flow of vehicles arrived at the intersection of information considered,a more effective real-time singlejunction traffic control method is proposed.The fuzzy controller is simulated,and the results are quite satisfactory.

      transport network; single-junction; two-level fuzzy control

      U491

      A

      1674-6236(2010)01-0081-03

      2009-06-21 稿件編號:200906076

      衛(wèi)小偉(1975—),男,陜西西安人,博士研究生,講師。研究方向:交通智能控制。

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