趙偉彬 梁麗君 林舒暖

摘 要：本文建立了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法的交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)解決固定交通燈相位周期問題，重點(diǎn)研究一種基于遺傳算法的交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)，根據(jù)當(dāng)前路口車流量的大小來(lái)控制信號(hào)燈相位時(shí)間。最主要的關(guān)鍵點(diǎn)，通過優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，根據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)到的車流量信息，將遺傳算法應(yīng)用到交通燈控制中，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制。

關(guān)鍵詞：交通信號(hào)燈控制系統(tǒng);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);自適應(yīng)控制

一、交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

對(duì)于能夠自行靈活調(diào)整的交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)，我們先是利用目前普遍存在的“電子警察”對(duì)道路中車流量的信息進(jìn)行收集檢測(cè)處理，再在遺傳算法的基礎(chǔ)上，對(duì)交通信號(hào)燈的時(shí)間周期依據(jù)車流量擁堵和暢通程度進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整更新，使每個(gè)路口的車輛都能以最少紅燈等待時(shí)間快速通過。同時(shí)，也提出一種對(duì)待道路口存在特殊車輛時(shí)能優(yōu)先放行特殊車輛的方法。

1.車流量的檢測(cè)

視頻車輛檢測(cè)法是另一種形式的車輛檢測(cè)手段，該技術(shù)運(yùn)用了模式識(shí)別的相關(guān)原理。路邊攝像機(jī)捕獲主要的交通監(jiān)控視頻，十字路口部分將視頻回送到當(dāng)?shù)氐慕煌ǚ?wù)中心，交通服務(wù)中心負(fù)責(zé)分析收到的監(jiān)控視頻，獲得所需的流量參數(shù)和事件等信息。十字路口的車流量檢測(cè)可依據(jù)攝像頭捕捉到的信息進(jìn)行收集，其采集信息流程可如圖1所示。

2.數(shù)據(jù)采集

依據(jù)衛(wèi)星通信與信號(hào)輸出，利用地磁、加速度傳感器，紅外線傳感器、勢(shì)能面掃描、2D3D圖像分析等技術(shù)，且由高清攝像頭快速捕捉信息，即可把車流量、路面狀況信息輸送給數(shù)據(jù)翻譯。本系統(tǒng)利用該模塊應(yīng)用于車流量信息采集模塊、路面信息分析模塊、天氣采集模塊。其中，采集到的天氣數(shù)據(jù)以濕度與可見度分析技術(shù)為基礎(chǔ)。

3.數(shù)據(jù)翻譯

對(duì)采集到的車流量、路面狀況、天氣信息進(jìn)行解碼和轉(zhuǎn)碼。

4.數(shù)據(jù)壓縮

將信息進(jìn)一步通過數(shù)據(jù)壓縮模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，經(jīng)過壓縮的信息傳送到中央系統(tǒng)。

5.中央處理器

在中央系統(tǒng)控制范圍內(nèi)對(duì)以下車流量，路況以及對(duì)特殊車輛情況進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并輸送至交通信號(hào)燈和語(yǔ)音播報(bào)系統(tǒng);通過Hadoop數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和衛(wèi)星通信與傳輸，中央系統(tǒng)能通過分布式深度學(xué)習(xí)，包括自我回饋學(xué)習(xí)、再學(xué)習(xí)、長(zhǎng)記憶到聚類，繼而轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)集群對(duì)篩選過后的數(shù)據(jù)再次處理，不斷更新，執(zhí)行并不斷優(yōu)化整個(gè)系統(tǒng)。

6.交通信號(hào)燈終端

通過交通信號(hào)燈周期控制系統(tǒng)顯示交通信號(hào)燈時(shí)間以及狀態(tài)通過語(yǔ)音播報(bào)系統(tǒng)輸送給用戶，同時(shí)在經(jīng)過中央系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理后，將服務(wù)器IP輸送至客戶端。輸出服務(wù)器IP信息至交通控制（交通指揮中心）、警務(wù)部門、應(yīng)急部門（醫(yī)院、消防等）、公路維修部門等可擴(kuò)展控制客戶端，各個(gè)客戶端可根據(jù)輸出的數(shù)據(jù)信息解決相關(guān)問題。

二、基于遺傳算法的信號(hào)燈自適應(yīng)控制

自適應(yīng)控制可以看作是智能控制，它能根據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)到的車流量信息，為優(yōu)化方向，實(shí)現(xiàn)控制方法的智能化。當(dāng)交叉口趨于飽和，路口擁堵，路口交通狀況復(fù)雜多變時(shí)，釆用固定周期或單點(diǎn)控制已經(jīng)不能滿足復(fù)雜多變的交通流。此時(shí)執(zhí)行基于基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制方法，即交通信號(hào)燈能根據(jù)交通流實(shí)時(shí)的分配信號(hào)燈時(shí)間。本研究采用道路各相位在一個(gè)周期內(nèi)滯留的車輛數(shù)來(lái)作為識(shí)別判據(jù)，將遺傳算法應(yīng)用到交通燈控制中，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制。

遺傳算法的優(yōu)化目標(biāo)是讓一個(gè)周期內(nèi)各相位滯留車輛數(shù)的總和最小。以第一相位為例，總周期為T，車輛到達(dá)率（車輛單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)的數(shù)量）為ri，離開率（車輛單位時(shí)間內(nèi)離開的數(shù)量）為mi，相位1的綠時(shí)為ti，那么相位1在周期T內(nèi)滯留的車輛數(shù)為：

從以上分析可知，為了使路口的通行能力最大，要使目標(biāo)函數(shù)S的取值最小。各相位的到達(dá)率和離開率是一個(gè)常數(shù)。所以S是以時(shí)間為自變量的目標(biāo)函數(shù)。遺傳法一般是求解一個(gè)問題的最大值，所以設(shè)置遺傳算法中的適應(yīng)度函數(shù)為f=D-S即有

其中D是一人為設(shè)定的常數(shù)。

遺傳算法采用24位二進(jìn)制對(duì)個(gè)體進(jìn)行編碼，個(gè)體中的每6位為一個(gè)相位的時(shí)間。第一相位配時(shí)為第23位到18位，第二相位配時(shí)為第17位到12位，第三相位配時(shí)為第11到第6位，第四相位配時(shí)為第5到第0位。

三、交通燈系統(tǒng)的控制方案

在某些道路交叉口，我們經(jīng)?？梢钥吹侥硞€(gè)方向的車流量大而其他方向的車流量少，甚至在某一時(shí)段里的車流量為零，但是這一方向仍有綠燈時(shí)間的配置，造成了間的浪費(fèi)。感應(yīng)控制的思想是在道路不算擁堵的情況下，即飽和度λ在[0，0.8）[2]這個(gè)區(qū)間時(shí)，文中把主、次干道車流量是否相差大這一標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷是固定周期模式還是單點(diǎn)控制。設(shè)主干道的車流量為m，次干道的車流量為n，若n≤m/3則視為主、次干道車流量相差大，否則不大。當(dāng)飽和度大于0.8時(shí)，道路開始變得擁堵，采用簡(jiǎn)單的感應(yīng)控制方法已經(jīng)滿足不了復(fù)雜多變的交通流，所以此時(shí)執(zhí)行基于遺傳算法的自適應(yīng)控制是能較好應(yīng)對(duì)交通堵塞問題的。

上述只是對(duì)一般情況進(jìn)行了設(shè)計(jì)，并沒有考慮一些特殊的交通需求，但對(duì)特殊情況的考慮也成為了對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)成功與否的一項(xiàng)重要指標(biāo)。在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中，當(dāng)特殊車輛需強(qiáng)行通過路口一般需闖紅燈，這樣在沒有交警做交通管制的情況下容易造成交通事故。針對(duì)這一情況，當(dāng)檢測(cè)到這類特殊車輛經(jīng)過時(shí)，系統(tǒng)做出了如下的設(shè)計(jì)方案：

該設(shè)計(jì)在距路口 80 ～ 100 m 的地方設(shè)置了一個(gè)檢測(cè)點(diǎn)，當(dāng)檢測(cè)到有此類車通過時(shí)，根據(jù)當(dāng)時(shí)車輛的平均通行速度，計(jì)算得到路口的時(shí)長(zhǎng)為 t s。

（ 1） 當(dāng)檢測(cè)到該類型的車通過時(shí)，并且此路口為綠燈時(shí)，如果現(xiàn)有的綠燈時(shí)長(zhǎng)大于 t +8 s，則維持原有的綠燈時(shí)長(zhǎng)，否則調(diào)整綠燈的時(shí)長(zhǎng)為 t +8 s。

（ 2） 當(dāng)檢測(cè)到該類型的車通過時(shí)，并且此路口為紅燈時(shí)，則檢測(cè)另一車道綠燈的時(shí)長(zhǎng)，如果時(shí)長(zhǎng)小于10 s 則不作調(diào)整，如果時(shí)長(zhǎng)大于 10 s 則將橫向路口的時(shí)長(zhǎng)調(diào)整為 10 s 倒計(jì)時(shí)（ 這樣做的目的是為了能夠給過馬路的行人一個(gè)最低的反應(yīng)時(shí)間，以防造成交通事故）。

當(dāng)攝像頭測(cè)車有特殊車輛存在時(shí)，立馬中斷非特殊車輛交通信號(hào)燈時(shí)間周期系統(tǒng)，轉(zhuǎn)而進(jìn)入特殊車輛識(shí)別并計(jì)算最快通行時(shí)間的模式，使特殊車輛所在路口開啟“綠波帶”，讓特殊車輛立即優(yōu)先放行。

四、結(jié)論

本次課題著重研究了一種可控的智能交通信息系統(tǒng)，對(duì)現(xiàn)階段存在的交通管理上的問題進(jìn)行了研究。利用遺傳算法把固定的交通信號(hào)燈周期靈活轉(zhuǎn)換為可根據(jù)車流量大小自我調(diào)整時(shí)間長(zhǎng)短，設(shè)計(jì)出一種智能且能節(jié)約時(shí)間成本的自適應(yīng)交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)，既有效解決了交通堵塞問題，又很大程度上節(jié)約了稀缺的交通資源。同時(shí)，我們基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了研究，目的在于使交通控制系統(tǒng)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)和信息分析，達(dá)到優(yōu)化使整個(gè)控制系統(tǒng)決策。總而言之，本文通過研究交通信息控制系統(tǒng)，希望通過我們的研究能夠不斷完善和擴(kuò)展我們的交通控制，為交通安全提供更可靠的保障。

基金項(xiàng)目

廣州航海學(xué)院2018年創(chuàng)新強(qiáng)校項(xiàng)目 （F321455） 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)智能紅綠燈控制系統(tǒng)的研究