【正文】 一，無論是發(fā)達國家還是發(fā)展中國家，都毫無例外地承受著不斷惡化的交通的困擾，交通問題己經(jīng)成為影響世界經(jīng)濟發(fā)展的主要因素。城市交通信號燈采用紅、黃、綠三種顏色，對到達交叉口的交通流實施控制。為了更好的提高平面交叉口的通行能力，解決交通擁擠和交通延誤問題，近年來，國內(nèi)外專家學(xué)者致力于開發(fā)新的交通信號燈的控制方法，模糊控制是較新的研究方向之一。 課題的主要研究內(nèi)容本文主要是研究一種新的交通信號控制系統(tǒng)，并把智能控制引入交通控制中，本系統(tǒng)不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型，具有良好的實時性和穩(wěn)定性，是一種很有前途的控制方法。從實際意義上來說，交叉路口的智能控制不僅可以提高交叉路口的道路通行能力，而且可以解決交通延誤和交通擁擠等問題。第 3 章首先進行了整體方案設(shè)計，接著介紹了模糊控制理論的一些基本概念，最后進行具體的各部分的設(shè)計。3 / 38第二章 交通控制系統(tǒng)概述 交通控制系統(tǒng)概述世界上最早的信號燈出現(xiàn)在 1868 年英國倫敦 Westminster 街口，它具有紅綠兩種顏色。1926 年在英國又出現(xiàn)了第一座自動交通信號機。在眾多的交通信號控制系統(tǒng)中，比較成功的有 TRANSYT、SCOOT、SCATS、RHODES 等。最初版本是由英國道路運輸研究所（TRRL）于 1968 年研究成功。建立交通仿真模型的目的是用數(shù)學(xué)方法模擬車流在交通網(wǎng)絡(luò)上的運行狀況，研究配時參數(shù)的改變對交通流的影響，以便客觀的評價任意一組配時方案的優(yōu)劣。經(jīng)過 30 多年的不斷發(fā)展，已成為區(qū)域交通控制方案優(yōu)化設(shè)計的強有力工具，因而被世界許多城市使用。TRANSYT 也存在不足之處：一是 TRANSYT 的計算量太大，當網(wǎng)絡(luò)較大時，這一問題更加突出；二是 TRANSYT 的優(yōu)化問題本質(zhì)上是一個數(shù)學(xué)規(guī)劃問題，如何找出全局最優(yōu)解理論上還沒有徹底解決，仍需不斷探索；三是作為一種離線優(yōu)化方法，TRANSYT 需要大量的網(wǎng)絡(luò)幾何尺寸和交通流信息，需要大量的人力和時間來采集數(shù)據(jù)。它把信號周期、綠信比和相位差作為各自獨立的參數(shù)分別進行優(yōu)選，優(yōu)選算法以飽和度和綜合流量為主要依據(jù)。SCOOT 系統(tǒng)是 20 世紀 70 年代初英國運輸和道路研究所與 3 家公司聯(lián)合在TRANSYT 基礎(chǔ)上研究出的一種自適應(yīng)控制系統(tǒng)。SCOOT 是一種對交通信號網(wǎng)絡(luò)實行實時協(xié)調(diào)控制的自適應(yīng)控制系統(tǒng)，采用小步長漸進尋優(yōu)方法，無需過大的計算量。RHODES 系統(tǒng)是由美國亞利桑那州立大學(xué)近年來開發(fā)成功的，它充分利用通信、控制、系統(tǒng)工程、運籌學(xué)和數(shù)值計算等方面的最新技術(shù)，通過預(yù)測模型預(yù)先獲得交通流的必要信息，并對其提前做出有效的響應(yīng)，經(jīng)過現(xiàn)場測試證明該系統(tǒng)對半擁擠的交通網(wǎng)絡(luò)比較有效。智能交通系統(tǒng)（ITS）是為了改善交通系統(tǒng)的運行情況，提高交通效率及安全性，減少交通事故，降低環(huán)境污染，綜合運用先進的信息通信、網(wǎng)絡(luò)、自動控制、交通工程等技術(shù)，建立起來的一個智能、安全、便捷、高效、環(huán)保的綜合交通體系。智能信號燈控制是其中的一個重要分支，是城市交通控制和疏導(dǎo)的主要手段。對于傳統(tǒng)的信號燈控制系統(tǒng)，控制周期固定，不能根據(jù)實際的交通流狀況隨時調(diào)整各方向上信號燈的時間，從而經(jīng)常造成很多不必要的時間等待和資源浪費，這是現(xiàn)今交通問題日趨嚴重的原因之一。 交通信號控制類型 城市交通信號控制有多種方式，其分類也有很多種。點控方式適用于相鄰路口間距離較遠，線控無多大效果或者因各相位交通需求變動顯著，其交叉口的周期長和綠號比的獨立控制比線控更有效的情況。我們知道交通流具有連續(xù)運動的特點，若交通干線上幾個距離較近的交叉口其控制信號不相關(guān)時，從上游駛出的車輛又可能在下游又遇紅燈。這時若把這些交叉口的信號機在時間上聯(lián)接起來進行協(xié)調(diào)控制，則可以形成一條綠波帶，減少了干線上車輛的停車次數(shù)和行車延誤。線控適用于交叉口間距離較小，交通干線流量5 / 38較大的情況，因為這時車流不會離散，控制效果好。線控根據(jù)控制目標的不同而有相應(yīng)的信號配時算法，比較有代表性的有最大綠波算法 MDWB、最小化總延誤和停車次數(shù)算法 MINDS。面控方式是線控方式的擴展。面控系統(tǒng)由中央控制機、子區(qū)控制機、路口控制機三級組成。面控系統(tǒng)適用于城市中若干條干道相互交錯環(huán)繞的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，這時若采用線控不能達到預(yù)期效果。其中加拿大多倫多的 UTC 系統(tǒng)、英國早期的 TRANSYT 系統(tǒng)部屬于前者，而英國的 SCOOT 系統(tǒng)、澳大利亞的 SCAT 系統(tǒng)及我國上海 80 年代開發(fā)的 STACS 系統(tǒng)部屬于后者。未來的交通信號控制仍然是點、線、面控制并存的形式。對于大型城市，大多將采用網(wǎng)絡(luò)控制方式。本文就以城市道路平面交叉路口為對象，進行交通信號智能控制方面的研究和設(shè)計。某一時刻，燈控路口的各個方向各信號燈狀態(tài)所組成的一組確定的燈色狀態(tài)稱為步，不同的燈色狀態(tài)構(gòu)成不同的步。一般地，步長的最小單位為1s。一個循環(huán)內(nèi)各步步長之和稱為信號周期，簡稱周期。(4) 排隊長度某一相位紅燈期間等待在停止線前的車輛數(shù)被稱為排隊長度。目前，常用的信號控制效果的評價指標有：延誤時間、平均隊長、通行能力。平均排隊隊長：信號一個周期內(nèi)各條車道排隊的最長長度平均值。 城市平面道路交叉口的類型在城市道路中有大量的平面交叉路口，它們是交通流的匯集點和分流點。按照交叉口的形狀，一般可分為十字形、X 形、T 形、Y 形和多交叉形，如圖 21 所示： 圖 21 平面交叉口的類型示意 圖十字形交叉口 X 形交叉口 T 形交叉口Y 形交叉口 多路口形交叉口7 / 38各類交叉口中，T 形路口和 Y 形路口的通行效率不高，多交叉形路口交通組織復(fù)雜，所以應(yīng)盡量避免使用，平面十字交叉路口為主要的實用類型。隨著現(xiàn)代城市的發(fā)展，交通流量的增加，現(xiàn)在的大中城市都以六車道居多，本方案即以六車道為控制對象，其模型結(jié)構(gòu)如圖 31 所示： 控制原理和控制步驟 智能交通信號的控制實質(zhì)上就是模擬一個有經(jīng)驗的交通警察面對復(fù)雜的交通情況如何有效的指揮各車道車輛通行的行為，也就是根據(jù)正在通行的相位各車道上車輛的多少與下一相位上排隊等待的車輛的多少進行比較，判斷是否將通行權(quán)轉(zhuǎn)給下一相位?？墒怯捎谖覈蠖鄶?shù)城市里并沒有過街天橋或地下通道，為了保證行人安全通行，本文把右轉(zhuǎn)相位加以考慮，將路口的信號相位設(shè)為 8 個相位，具體設(shè)定如圖 32 所示。經(jīng)過長期對十字交通路口車流情況的觀察，本文提出的控制原理概括如下：在一般情況下，主要進行主相位 4 的順序轉(zhuǎn)換，但在轉(zhuǎn)換過程中，若滿足輔相位 5 或 8 的換相條件時，系統(tǒng)應(yīng)轉(zhuǎn)向輔相位執(zhí)行，其輔相位觸發(fā)條件為：正在通行的直行兩個行使方向中，一個方向車輛平均長度為零，另一個方向車輛平均長度為中等以上。Step2:當系統(tǒng)執(zhí)行完初始綠燈時間 Gs 時，輸入檢測到的交通流實時數(shù)據(jù)，通過運算，確定系統(tǒng)下一步工作； 如果滿足輔相位 5 或 6 的觸發(fā)條件（包括 Step1 中系統(tǒng)檢測到的數(shù)據(jù)） ，則轉(zhuǎn)到 Step3；否則： 判斷是否放行相位 2，如放行，則轉(zhuǎn)到 Step3；否則： 由得到的相位 1 的 T，?如果 T+ TGm,則令 Gs= T 并送系統(tǒng)執(zhí)行，同時令 T+ T=T，執(zhí)行結(jié)束? ?后，轉(zhuǎn) Step2；如果 T+ T Gm，則令 Gs= Gm T 并送系統(tǒng)執(zhí)行，執(zhí)行結(jié)束后，轉(zhuǎn) Step4；Step3：系統(tǒng)根據(jù)檢測到的交通流數(shù)據(jù)，得出相位 5 或 6 的初始綠燈時間Gs，對相位 5 或 6 開始放行，執(zhí)行結(jié)束后，轉(zhuǎn)下一步；Step4：系統(tǒng)根據(jù)檢測到的交通流數(shù)據(jù)，得出相位 2 的初始綠燈時間 Gs，對相位 2 開始放行，執(zhí)行結(jié)束后，判斷是否繼續(xù)延長綠燈時間，如需要延長，則用與 相似的方法進行，如不需要，則轉(zhuǎn)下一步；Step5：對主相位 4，輔相位 8 的相序轉(zhuǎn)換方法與上述類同，因篇幅有限，不再贅述。 （2）在一般情況下，系統(tǒng)主要在 4 個主信號相位之間進行轉(zhuǎn)換，輔相位是當前相位判斷輔相位轉(zhuǎn)換器 轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換主相位轉(zhuǎn)換器當前相位下一相位下一相位直行相位 是否非直行相位交通流否 是圖 33 相位轉(zhuǎn)換決策流程圖主相位的補充，從而提高了系統(tǒng)相位的靈活性。 交通信號模糊控制的理論基礎(chǔ) 模糊和模糊控制的概念在現(xiàn)實生活中一些概念是有明確意義的，比如說“建筑物” 、 “一個” 、 “機器”等，對于這些明確的概念，在數(shù)學(xué)中可以用經(jīng)典集合來表示。再比如，某人說“今天的溫度真高” ，但對于另一個人來說，氣溫很舒適， “今天的氣溫不算高” 。面對這類大量存在于客觀實際的模糊現(xiàn)象，人們使用經(jīng)典數(shù)學(xué)來描述遭遇了實質(zhì)性的困難。1968～1973 年間又先后提出語言變量、模糊條件語句和模糊算法等概念和方法，使得某些以往只能用自然語言的條件語句形式描述的手動控制規(guī)則可采用模糊條件語句形式來描述，從而使這些規(guī)則成為在計算機上可以實現(xiàn)的算法。目前，模糊理論已經(jīng)在自動控制、人工智能、圖像識別、氣象研究等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。模糊控制是模糊理論在控制領(lǐng)域的應(yīng)用，是智能控制的主要方法之一。這里的語言規(guī)則在模糊系統(tǒng)中就是所謂的 IFTHEN 規(guī)則。由于模糊控制無需知道被控對象的數(shù)學(xué)模型，所以在控制具有不確定性和具有強非線性對象時，較經(jīng)典控制方法有著無法比擬的優(yōu)勢。 模糊集合和隸屬函數(shù)一般地，給定一個論域，把具有某種確定性質(zhì)且彼此可以區(qū)別的對象組成的一個整體稱為集合。即論域中的任一??11 / 38元素，要么屬于某個集合，要么不屬于該集合，決不會出現(xiàn)含混不清的情況。Zadeh 創(chuàng)立的模糊集合為解釋這種模糊概念提供了可能。模糊集合定義為：給定論域 X 中的一個模糊集 A，是指對任意 x X，都為?其指定個數(shù) μA(x) [0,1]與之對應(yīng)，這個數(shù)稱為 x 對 A 的隸屬度。由模糊集合的定義可知，論域 X 上的模糊子集 A 完全由隸屬函數(shù) μA(x)來表征。 μA(x)的值越接近 1，表示 x 從屬于 A 的程度越大；反之， μA(x)的值越接近 0，則表示x 從屬于 A 的程度越小。因此，可以這樣概括清晰集合和模糊集合間的互變關(guān)系，即模糊集合是清晰集合在概念上的拓展，清晰集合是模糊集合的一種特殊形式。 模糊關(guān)系(1) 普通二元關(guān)系和關(guān)系矩陣關(guān)系是集合理論中的一個重要概念，是描述客觀事物之間聯(lián)系的數(shù)學(xué)模型。該子集具有某種特定性質(zhì)，反映了 X、Y 元素之間的某種特定關(guān)系。關(guān)系 R 的特征函數(shù)為： CR(x, y) = (31)?????yx),(01關(guān)系 R 可以用矩陣來表示，稱為關(guān)系矩陣，其中元素 rij 基于特征函數(shù)的定義，與序偶(x i, yj ) R 對應(yīng)的記為 1，與序偶(x i,yj) R 對應(yīng)的記為 0。模糊關(guān)系是普通關(guān)系的擴展，普通關(guān)系只是表示事物間是否存在關(guān)聯(lián)，而模糊關(guān)系是描述事物間對于某一模糊概念上的關(guān)聯(lián)程度。模糊關(guān)系 R 由其隸屬函數(shù)181。當論域 XY 為有限情況下，模糊關(guān)系可以寫成矩陣形式。對于任意兩個模糊矩陣 R = (Rij)，(I =1,2,…m。 k =1,2,…l)，則模糊矩陣的交、并、合成運算為：模糊矩陣交：R