【正文】 雖然本文提出的控制方法只是針對(duì)一個(gè)單個(gè)的交叉口的交通燈控制方案，但卻開辟了一個(gè)新的思路，對(duì)于更為龐大而復(fù)雜的交通系統(tǒng)的自動(dòng)控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)城市交通系統(tǒng)智能化有著極為重要的參考價(jià)值。最重要的是讓自己知道了應(yīng)該怎樣把理論和實(shí)際情況相結(jié)合，使之在現(xiàn)實(shí)生活中得到最大的利用，為人們帶來(lái)更多的好處。 在畢業(yè)論文選題之后，知道本次自己做的論文跟現(xiàn)實(shí)生活緊密相連，甚至在生活中起到了很大的作用，當(dāng)自己確定要設(shè)計(jì)一個(gè)關(guān)于交叉路口交通燈的智能控制系統(tǒng)時(shí)，首先要明確自己的思路和想法，通過(guò)利用模糊控制算法在 MATLAB 環(huán)境下進(jìn)行仿真，并通過(guò)與交通燈的定時(shí)控制相比較，最后驗(yàn)證該方法的可行性。對(duì)于參數(shù)不確定系統(tǒng),更便于分析不同參數(shù)對(duì)控制結(jié)果的影響,以尋找更優(yōu)的控制效果。多相位模糊控制器適用于單路口多車道的交通控制。 46 為保證結(jié)論的可靠性,將模糊控制與定時(shí)方案作了多次仿真比較,每次仿真為 10 個(gè)周期,結(jié)果見表 3。min,g39。 評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算本課題通過(guò)以交叉路口的平均車輛延誤作為評(píng)價(jià)指標(biāo),以此衡量模糊控制器的控制性能。我們可以利用可視化圖形工具或命令行函數(shù)來(lái)輸入建立模糊邏輯推理系統(tǒng)，甚至還可以用聚類或自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)等技術(shù)來(lái)自動(dòng)生成符合需要的模糊推理系統(tǒng)。 43 MATLAB 模糊邏輯工具箱介紹MATLAB 模糊邏輯工具箱是數(shù)字計(jì)算機(jī)環(huán)境下的函數(shù)集成體，可以利用它所提供的工具在 MATLAB 框架下設(shè)計(jì)﹑建立以及測(cè)試模糊推理系統(tǒng)，結(jié)合Simulink，還可以對(duì)模糊系統(tǒng)進(jìn)行模擬仿真，也可以編寫?yīng)毩⒌?C 語(yǔ)言程序來(lái)調(diào)用 MATLAB 中所設(shè)計(jì)的模糊系統(tǒng)。MATLAB 可以進(jìn)行矩陣運(yùn)算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)算法、創(chuàng)建用戶界面、連接其他編程語(yǔ)言的程序等，主要應(yīng)用于工程計(jì)算、控制設(shè)計(jì)、信號(hào)處理與通訊、圖像處理、信號(hào)檢測(cè)、金融建模設(shè)計(jì)與分析等領(lǐng)域。 qp=i1。 %調(diào)用綠燈延時(shí)模糊推理模塊，該模塊己經(jīng)編輯并形成文件，輸入為直行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度和左行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度。下面是關(guān)于直行時(shí)生成的多相位模糊響應(yīng)表的函數(shù), 是直行相模糊控制器。 模糊響應(yīng)表的生成根據(jù)輸入變量和輸出變量的隸屬度函數(shù)﹑模糊控制規(guī)則,由模糊邏輯運(yùn)算可離線算出模糊關(guān)系矩陣 R。min,g39。根據(jù)每一條規(guī)則,都ijSijE可以求出相應(yīng)的模糊關(guān)系 ：ijR （33）ijijijQS??其中（i=1,∧,5） 所以控制規(guī)則對(duì)應(yīng)的模糊關(guān)系為 R （34）51ijjiRY? 39 圖 15 模糊控制具體對(duì)應(yīng)關(guān)系形式在 MATLAB 環(huán)境下，該模糊控制通過(guò)上面建立的輸入、輸出的模糊子集所得到的模糊邏輯關(guān)系的三位圖形如下： 40 圖 16 模糊邏輯關(guān)系三維顯示圖 模糊推理及反模糊化的方法根據(jù)模糊推理合成規(guī)則運(yùn)算,得出相應(yīng)的控制量變化的模糊集 E， （35）()EQSR??=即： （36）()(,)[()()],ERQSexyexyxSE???????“o”是合成運(yùn)算符。 37 圖 13 輸出變量各模糊子集的隸屬函數(shù) 確定模糊控制規(guī)則確定控制規(guī)則的原則是：當(dāng)?shù)却?duì)列長(zhǎng)或很長(zhǎng)時(shí),增加綠燈時(shí)間,選取的輸出以放行、減少車輛等待為主；而當(dāng)?shù)却?duì)列較短時(shí),選取的控制量以防止綠燈時(shí)間浪費(fèi)為出發(fā)點(diǎn)。圖 12 左（右）行隊(duì)長(zhǎng)模糊子集的隸屬函數(shù)綠燈時(shí)長(zhǎng) e∈[gmin,gmax],設(shè)定配時(shí) m 可取,控制器的輸出 Δe=em,其實(shí)際變化范圍為[（gmingmax）/2,（gmaxgmin）/2]。在論域 Q 上的定義的五個(gè)模糊子集為{很短,短,中,長(zhǎng),很長(zhǎng)},簡(jiǎn)記為{VS,S,M,L,VL}。Qp 和 Qs 有以下三種組合：（右行,直行） 、 （直行,左行）、 （左行,右行）,分別對(duì)應(yīng)右行相、直行相、左行相的控制。這種方法擺脫了控制對(duì)象輸入、輸出物理量的精確描述,用自然語(yǔ)言描述專家控制策略,以機(jī)器模擬人的模糊思維對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)有效控制。當(dāng)南北方向人行道禁止，東西方向人行道通行；南北方向亮紅燈，東西方向直行亮綠燈時(shí)，由相位 2 完成。在此處有一感應(yīng)器，其裝置在車道中部，當(dāng)車輛通過(guò)時(shí)，感應(yīng)器就能感應(yīng)到，由此而記錄一輛車經(jīng)過(guò)。具體地說(shuō),每一相交通信號(hào)的配時(shí)是由該相位的主隊(duì)列和后繼相的主隊(duì)列兩者決定的?？紤]某個(gè)周期 T,在 T 內(nèi)第 i 相位末時(shí)（第 i 相將由綠轉(zhuǎn)紅）任一車輛等待隊(duì)列長(zhǎng)度設(shè)為 ,則：()jki （31）(1)1()(),jkjkjk jkqiCii gi?????????， 紅 燈 綠 燈式中 為周期 T 內(nèi)第（i1）相位末時(shí) jk 車道的車輛等待隊(duì)列長(zhǎng)jki度。右行車流沒(méi)有單獨(dú)的相位控制,通常跟隨直行和左轉(zhuǎn)相位行駛。一個(gè)設(shè)在距第一個(gè)檢測(cè)器 D 處,用于檢測(cè)車輛到達(dá)數(shù)，距離 D 一般為 80～100m。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明控制效果優(yōu)于定時(shí)控制。本文提出根據(jù)當(dāng)前相和后繼相的車輛等待長(zhǎng)度確定單路口多相位信號(hào)配時(shí)的方法。單交叉路口交通控制就是確定交叉路口紅綠燈的信號(hào)配時(shí),使通過(guò)交叉口的車輛延誤盡可能小。但在實(shí)際模糊控制中，必須要有一個(gè)確定值才能控制或驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)。模糊控制規(guī)則語(yǔ)句構(gòu)成了描述眾多被控過(guò)程的模糊模型。以下為模糊控制器的設(shè)計(jì)步驟：1）模糊控制器的結(jié)構(gòu)單變量二維模糊控制器是最常見的結(jié)構(gòu)形式。要直接設(shè)計(jì)一個(gè)多變量模糊控制器是相當(dāng)困難的，可利用模糊控制器 27 本身的解耦特點(diǎn)，通過(guò)模糊關(guān)系方程求解，在控制器結(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)解耦，即將一個(gè)多輸入多輸出（MIMO）的模糊控制器，分解成若干個(gè)多輸入單輸出（MISO）的模糊控制器，這樣可采用單變量模糊控制器方法設(shè)計(jì)。三維 模糊控制器d/dtd/dtEECCECE圖 6 三維模糊控制器模糊控制系統(tǒng)所選用的模糊控制器維數(shù)越高，系統(tǒng)的控制精度也就越高。這種一維模糊控制器往往被用于一階被控對(duì)象。在模糊控制系統(tǒng)中也可類似地劃分為單變量模糊控制和多變量模糊控制。（Defuzzyinterface）推理結(jié)果的獲得，表示模糊控制的規(guī)則推理功能已經(jīng)完成。規(guī)則條數(shù)和模糊變量的模糊子集劃分有關(guān)，劃分越細(xì)，規(guī)則條數(shù)越多，但并不代表規(guī)則庫(kù)的準(zhǔn)確度越高，規(guī)則庫(kù)的“準(zhǔn)確性”還與專家知識(shí)的準(zhǔn)確度有關(guān)。例如，某模糊控制系統(tǒng)輸入變量為（誤差）和（誤差變化） ，它們對(duì)應(yīng)的語(yǔ)言變量為 E 和 EC，可給出一組模糊規(guī)則：R1: IF E is NB and EC is NB then U is PBR2: IF E is NB and EC is NS then U is PM 24 通常把 if…部分稱為“前提部” ，而 then…部分稱為“結(jié)論部” ，其基本結(jié)構(gòu)可歸納為 If A and B then C,其中 A 為論域 U 上的一個(gè)模糊子集，B 是論域 V 上的一個(gè)模糊子集。在規(guī)則推理的模糊關(guān)系方程求解過(guò)程中，向推理機(jī)提供數(shù)據(jù)。??mkkv10)(???miiikv10 22 模糊控制器模糊控制器,也稱為模糊邏輯控制器（Fuzzy Logic Controller—FLC）,由于所采用的模糊控制規(guī)則是由模糊理論中模糊條件語(yǔ)句來(lái)描述的，因此模糊控制器是一種語(yǔ)言型控制器，故也稱為模糊語(yǔ)言控制器（Fuzzy Language Controller—FLC） 。當(dāng)系數(shù) k 所取的隸屬度 時(shí)，就轉(zhuǎn)化為重心法。重心法是取隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)圍成面積的重心為模糊推理的最終輸出值，即:(222)對(duì)于具有 m 個(gè)輸出量化級(jí)數(shù)的離散域情況：)(max0vv??v???Nivv10)(maxvvVvi ?????Vvd)(0? 21 (223)與最大隸屬度法相比較，重心法具有更平滑的輸出推理控制。因此，難免會(huì)丟失許多信息。但在實(shí)際模糊控制中，必須要有一個(gè)確定的值才能控制或驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)?；谀：评硪?guī)則，根據(jù)模糊關(guān)系 R，可求得給定輸入 和 對(duì)應(yīng)的輸1AB出 為：1C (219)211()TAB?=將模糊關(guān)系 R 看成一個(gè)模糊變換器。則表示為模糊推理語(yǔ)句。所表示的概念是模糊的。根據(jù)其語(yǔ)義和構(gòu)成的語(yǔ)法規(guī)則不同，可分為以下幾種類型：1）模糊陳述句：語(yǔ)句本身具有模糊性，又稱為模糊命題。雖然在許多工業(yè)系統(tǒng)中無(wú)法通過(guò)使用一般的控制理論來(lái)做正確的控制，但是熟練的操作員能在沒(méi)有數(shù)學(xué)模式的情況下，能夠成功地控制這些系統(tǒng)；因此，記錄操作員的操作模式，并將其整理為 if….then 的型式，可構(gòu)成一組控制規(guī)則。模糊控制規(guī)則的來(lái)源可通過(guò)下列的各種方式：1)專家豐富的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)：在前面曾經(jīng)提到過(guò)模糊控制也稱為控制上的專家系統(tǒng)，專家豐富的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)是設(shè)計(jì)上有力的線索。?????????cxbcxxbaxf00),(c])b,[atrimf(xb])[a,zmf(x 16 對(duì)模糊集 A 的隸屬度 = (217)2）主觀經(jīng)驗(yàn)法當(dāng)論域?yàn)殡x散型的論域時(shí)，可根據(jù)主觀認(rèn)識(shí)，結(jié)合個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和方法，經(jīng)過(guò)一定的分析和推理，直接給出隸屬度。目前為止還沒(méi)有形成一種比較完善的方法來(lái)確定隸屬度函數(shù)，現(xiàn)在主要是采用經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)的方法。 Matlab 表示為：xcbaxf 21),(???])b,[agelmf(x??????????dxcdbxxcbaxf010),( d])c,b[atrpmf(x,)(1),(cxaecxf??? 15 5)三角形隸屬度函數(shù)三角形曲線的形狀由三個(gè)參數(shù) a，b，c 確定：(216) 其中參數(shù) a 和 c 確定三角形的底邊的兩個(gè)點(diǎn)，而參數(shù) b 確定三角形的頂點(diǎn)。1）高斯型隸屬度函數(shù)高斯型隸屬函數(shù)由兩個(gè)參數(shù) ? 和 c 確定： (212)2()(,)xfxce??其中參數(shù) b 通常為正，參數(shù) c 主要用于確定曲線的中心。因此找到一種統(tǒng)一的隸屬度函數(shù)計(jì)算方法是不現(xiàn)實(shí)的。在經(jīng)典集合中，??)(,)(xMaxBAc???)()()( xxxBABAc ?????)(,1)(xMinxBAc????????? ??? )(1)(1)()( xxxx BAc ??????)()(xxBAc? )(xBA??????? 13 特征函數(shù)只能取 0 和 1 兩個(gè)數(shù)值，然而在模糊集合中，它的特征函數(shù)的取值范圍可以擴(kuò)大到[0,1]區(qū)間的任意連續(xù)值。當(dāng) γ=0 時(shí)， ，相當(dāng)于 A∩B 時(shí)的算子。采用隸屬函數(shù)的取大（MAX）取?。∕IN）進(jìn)行模糊集合的并、交邏輯運(yùn)算是目前最常用的方法。模糊集合是通過(guò)隸屬函數(shù)描述的，隸屬度的概念是模糊集合理論的基礎(chǔ)。5）模糊控制的魯棒性和適應(yīng)性好。很明顯這些規(guī)則容易被一般人所接受和理解。這些模糊量和模糊推理是人類通常智能活動(dòng)的體現(xiàn)。模糊控制理論的特點(diǎn)主要變現(xiàn)在：：1）模糊控制無(wú)需被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型。經(jīng)過(guò)模糊推理，必然得到一個(gè)模糊的輸出量集合。然后又由專家經(jīng)驗(yàn)制訂模糊控制規(guī)則，并進(jìn)行模糊推理。實(shí)施模糊控制要經(jīng)過(guò) 3 個(gè)過(guò)程,即:1)將輸入的機(jī)器、精確量經(jīng)輸入隸屬函數(shù)映射成模糊輸入變量(模糊化) ；2)用模糊規(guī)則對(duì)模糊輸入變量推理,并得到模糊控制變量(模糊推理) ；3)用輸入隸屬函數(shù)將模糊控制變量轉(zhuǎn)換成能進(jìn)行實(shí)際控制的精確控制。模糊控制理論的提出是控制思想的一次深刻的變革，它標(biāo)志著人工智能發(fā)展到了一個(gè)新的階段。對(duì)于這些系統(tǒng)卻具有大量的以定性的形式表示的極其重要的先驗(yàn)信息，以及僅僅用語(yǔ)言規(guī)定的性能指標(biāo)。同時(shí)，模糊控制對(duì)于利用模糊集合控制理論建立數(shù)學(xué)模型和設(shè)計(jì)控制器的方法也出現(xiàn)了。近年來(lái),我國(guó)的許多研究學(xué)者以及研究機(jī)構(gòu)在交通建模與交通控制方面作了大量的研究工作,并將許多研究成果應(yīng)用于交通控制系統(tǒng)中,建立了一些比較優(yōu)秀的交通控制系統(tǒng)。 AHS: Advanced Cruise Assist Highway System。且已經(jīng)在洛杉磯等地方開始開發(fā)了 ITS 在洛杉磯市對(duì)交通道路的自動(dòng)的交通檢測(cè)和控制,通過(guò)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)來(lái)監(jiān)控全市的交通運(yùn)行狀況和系統(tǒng)本身的性能；在道路上所設(shè)置的感應(yīng)線圈可以檢測(cè)出車輛的行駛速度和車流量以及車輛對(duì)道路的占用情況,并且能在短時(shí)間內(nèi)對(duì)一些情況進(jìn)行數(shù)據(jù)修改；交通信號(hào)可通過(guò)計(jì)算機(jī)針對(duì)實(shí)際的交通狀況來(lái)進(jìn)行