交通信号的两级模糊逻辑控制方法基于交通紧迫程度

文摘

城市交叉口交通信号控制是一个重要的方法来提高道路网络的效率,缓解交通拥堵。本文研究在一个十字路口交通信号模糊控制方法。一个两级交通信号控制方法提出了基于交通紧迫程度根据单一的两级模糊推理的十字路口。在第一阶段,计算交通紧迫程度对所有红色阶段使用交通紧急评估模块并选择红灯相位与大型交通紧急开关的下一阶段。在第二阶段,绿色延迟当前的绿色阶段是由模糊推理基于车辆的数量目前的绿色阶段和下一个绿色的阶段。平均车辆延误是用来评估模糊信号控制器的性能。最后,比较了与pretimed控制器和模糊逻辑控制器不考虑红相的紧迫性。仿真结果表明该方法的性能。

1。介绍

城市交通的监测和控制是在许多国家成为一个主要的问题。数量不断增加的车辆在路上,交通监控权力必须找到新的方法或措施克服这样的问题。

大多数路口交通路口交通控制是完成pretimed信号控制或traffic-actuated控制。Pretimed控制是基于预设信号计时,因此停止响应实时交通需求的波动。Traffic-actuated控制提出了一种改进pretimed控制,但它对实时交通需求的能力有限。十字路口的驱动控制,性能通常与沉重的交通状况恶化,停止车辆的比例一般高。自适应控制器的设计是为了解决这些不足,因为他们有能力做出实时调整信号设置响应实时观察和预测交通需求。

提出了几种方法的自适应信号控制系统的设计和实现。的主要研究重点是应用模糊逻辑控制十字路口。模糊逻辑是在1968年由德(1]。模糊逻辑是基于人类知识和经验的数学表示。它原因大约或一定程度的真或假。模糊系统是一个经典的人工智能技术在许多领域使用模糊逻辑来解决问题。它已被成功应用在许多控制系统,如机器人控制、交通信号管理、工业控制、家用电器,传统建模技术和控制器通常不提供令人满意的系统性能(2- - - - - -6]。

有许多早期的应用模糊逻辑交通信号控制。冠毛和Mamdani使用模糊逻辑控制隔离的双向交叉路口,没有将车辆运动(7]。Niittymaki和Turunen提供了一个if - then模糊控制算法基于Lukasiewicz等价路口孤立的人行横道(8]。遍野等人建立了一个两阶段交叉路口信号定时控制方法基于neurofuzzy网络(9]。Mehan提供了四通孤立交叉口信号模糊逻辑控制器。这种模型适合混合交通,包括高比例的摩托车(10]。侯等人建立了一个模糊控制模型的红绿灯倒计时的能力。它实现了一个self-adapted交叉口信号控制模糊控制器基于流的概念定量模糊交通流量(11]。Pranevicius和Kraujalis提出了一个基于模糊逻辑的交通信号控制方法对孤立大放异彩的十字路口。当前绿色信号可以扩展或终止,以应对不断变化的交通状况(12]。

所有上述研究综述报道更好的性能的模糊逻辑控制器相比pretimed和驱动控制器。然而,回顾研究了交通相序列不考虑红的紧迫性的阶段。本研究的主要目的是设计一个模糊控制器基于逻辑信号考虑红相的紧迫性与通过四通孤立的十字路口,左转车辆运动。模糊控制器基于逻辑的信号不仅会决定是否延长或终止当前绿色阶段也决定哪些红色阶段将设置为绿色阶段。平均车辆延误将用于评估模糊信号控制器的性能。比较pretimed控制器和模糊逻辑控制器不考虑红相的紧迫性。

2。模糊逻辑信号控制方法基于交通紧迫程度

本文研究一个孤立的通过和四车道交叉路口左转车辆运动(图1)。四个阶段的预设改变顺序如图2。

2.1。车辆到达的分布

车辆到达分布是一个离散的随机分布,也称为计数分布。它反映了一个随机车辆数量在一段固定的时间在给定的位置。常见的车辆到达分布是泊松分布和二项分布。在本文中,我们假定一个十字路口的车辆从四面八方到来是随机和服从泊松分布。车辆到达率是0 ~ 0.4每秒。

泊松分布的功能如下(13]: 在哪里车辆的概率是在计算时间间隔内;是单位时间内平均到达率;是每个计数间隔的持续时间。

集,在那里是车辆计数间隔期间的平均数量。函数(1)可以改写如下:

2.2。车辆的平均延误

在本文中,车辆的平均延误十字路口的交通信号控制性能评估。如果平均车辆延误较小,交通信号控制效果更好。车辆延误模型的计算如下所示。排队车辆的数量在红灯阶段可以计算如下: 在哪里交通时间;是代表红色象征阶段;是红灯相位的排队车辆;是一个红灯相位的分支;是在红灯的时间间隔;是一个符号代表绿色阶段;排队车辆的数量在红灯相位分支当前绿色信号结束时;到达的车辆在红灯相位的分支在时间间隔;是红色的数量相分支。,忽略了右转交通。

车辆总延误红灯相位可以计算如下: 在哪里是红灯红灯的时间阶段。

排队车辆的数量秒绿灯期间可以计算如下: 在哪里饱和流;到达车辆的数量在绿灯相位分支在时间间隔;到达车辆的数量在绿灯相位分支在最后一次红灯阶段;是绿灯的车辆流动阶段。在这篇文章中,有四个阶段路口右转流无关。考虑到。的值可以显示是否有排队车辆在当前绿灯相位分支。如果,然后;否则,。

绿灯相位的总车辆延迟可以计算如下: 在哪里在绿灯相位绿灯时间。

总车辆延迟周期可以计算如下:

平均车辆延误可以计算如下: 在哪里是周期的数量;的总量是到达在一个十字路口车辆从四面八方所有的周期。

2.3。模糊逻辑信号控制原理基于红流量阶段的紧迫性

摘要模糊基于逻辑的信号控制器不仅会决定是否延长或终止当前绿色阶段也决定哪些红色阶段将设置为绿色阶段。也就是说,相序是不确定的。但必须保证每个阶段一个信号周期中唯一的一次。模糊控制器基于交通紧迫程度如图3。

核心基于逻辑的交通信号模糊控制算法包括以下步骤。

步骤1。设置一个最小绿灯时间为每个阶段根据实际的交通状况。

步骤2。将最小绿灯时间设置为当前的绿色阶段。

步骤3。计算交通紧迫程度对所有红色阶段使用交通紧急评估模块。

步骤4。选择红灯相位与大型交通紧急开关的下一阶段。

第5步。获取当前绿色相位绿灯时间延迟通过模糊推理基于车辆数量的当前的绿色阶段和下一个绿色的阶段。

步骤6。切换到下一个绿色的阶段;跳到步骤2并继续。

3所示。设计模糊控制器基于逻辑信号的基于交通紧迫程度

模糊控制器基于逻辑信号基于交通紧迫包括以下两个模块。(我)交通紧急程度评价模块红光阶段:计算所有的红色交通紧急程度阶段使用交通紧急评估模块。选择红灯相位与大型交通紧急开关的下一阶段。(2)决定模块:获取当前绿色相位绿灯时间延迟通过模糊推理根据车辆当前的绿色阶段和下一个绿色的阶段。

3.1。交通紧急程度评价模块为红灯阶段

有两个步骤红光阶段交通紧迫程度评估模块。计算交通紧急程度的红色阶段使用交通紧急评估模块。选择红灯相位与大型交通紧急开关的下一阶段。

有两个输入变量和一个输出变量交通紧迫程度评估模块。当前的输入变量包括车辆数量红光阶段和红灯的时间自上次开了绿灯。输出变量是交通当前所有红灯相位的紧迫性。的隶属度函数,,定义如下。

的领域是。它分为五个模糊子集{非常短,短、中、长,很长的},简称{VS, S, M, L,六世}。的隶属函数如图4。的领域是。它分为五个模糊子集{非常短,短、中、长,很长的},简称{VS, S, M, L,六世}。的隶属函数如图5。的领域是。它分为五个模糊子集{很小,小、中、大,非常大的},简称{VS, S, M, B, VB}。的隶属函数如图6。

红灯相位模糊规则的紧迫程度评价模块如表所示1。在表1第一行和第一列的元素是“大战”,代表一个模糊规则。示例规则如下:如果VS},是VS}VS}。

这种模糊规则可以通过自然语言描述如下:“如果队列的数量目前红光阶段很短,光当前红光阶段持续时间很短,所以当前红灯相位的紧迫度非常小。”

3.2。决定模块当前绿灯相位的延迟时间

在决策模块,目前绿色相位绿灯时间延迟可以根据车辆的数量获得当前绿色阶段和下一个绿色的阶段。有两个输入变量和一个输出变量为决策模块。输入变量包括和。是当前绿灯相位的车辆数量,然后呢是红灯相位的车辆数量大交通的紧迫性。输出变量是当前绿灯相位的延迟时间。

的领域是。它分为五个模糊子集{非常短,短、中、长,很长的},简称{VS, S, M, L,六世}。的领域是。它分为五个模糊子集{非常短,短、中、长,很长的},简称{VS, S, M, L,六世}。的领域是。它分为五个模糊子集{非常短,短、中、长,很长的},简称{VS, S, M, L,六世}。决定模块的模糊规则对当前绿灯相位的延迟时间如表所示2。在表2第一行第二列的元素是“大战”,代表一个模糊规则。示例规则如下:如果年代},是VS}VS}。

这种模糊规则可以通过自然语言描述如下:“如果队列当前绿灯相位非常短和队列的下一个绿灯阶段短,所以当前绿灯相位的延迟时间是非常小的。”

4所示。仿真分析

平均车辆延误被用来评估模糊信号控制器的性能。比较了pretimed控制器和模糊逻辑控制器不考虑红相的紧迫性。

为了比较,相同条件下必须设置在模拟。的最小绿灯时间和延迟时间设置如下。(我)东西方的最小绿灯时间连续阶段和南北阶段被设置为20秒。(2)东西方左转相位的最小绿灯时间被设置为15秒。(3)绿灯,绿灯相位的最大延迟是设置为30秒。(iv)如果随机车辆到达交叉路口和交通流量不大,车辆到达服从泊松分布。所以,十字路口的车辆到达率设置为0 ~ 0.4每秒。(v)假设车辆离开速率是每秒一辆车离开等待团队,当一个阶段从红色到绿灯。(vi)设置仿真时间1小时。

摘要车辆到达率分为三种类型,包括低交通流量、交通流,和高交通流量。每个阶段车辆速度的范围如下:0 ~ 0.15汽车每秒每秒0.15 ~ 0.3的车,每秒0.3 ~ 0.4的车。pretimed的平均延时控制,模糊控制,模糊控制与交通紧迫程度如表所示3(低交通流的仿真结果),表4(中间交通流的仿真结果),表5(高交通流仿真结果)。

从表3,4,5,我们可以分析的平均延迟pretimed控制、模糊控制、模糊控制和交通紧急程度,在三种流量类型。仿真结果如下。(我)低交通流,模糊控制的平均车辆延误和交通紧迫程度减少45.6%相比,pretimed控制相比,模糊控制,推导出了5.4%。(2)中间交通流量、平均车辆延误交通紧急程度的模糊控制相比减少48.8% pretimed控制相比,模糊控制,推导出了8.2%。(3)在高交通流量、平均车辆延误具有交通紧急程度的模糊控制相比减少了30.6% pretimed控制相比,模糊控制,推导出了2.36%。

从仿真结果的对比,模糊控制的控制效果交通紧迫程度比pretimed控制和常见的模糊控制。绿灯相位的顺序可以调整一些特殊的交通流的模糊交通控制与交通紧急程度。

5。结论

本文分析了现有模糊控制器的不足,提出改善模糊控制的策略基于交通紧迫程度。首先,为了确定最大程度的紧迫性红色阶段,交通紧急程度的红色阶段进行评估在当前绿色阶段。当前绿色的绿灯延时阶段是由模糊推理的数量根据车辆当前的绿色阶段和下一个绿色的阶段。该算法考虑交通因素,客观地反映了每个阶段的十字路口交通需求紧急程度。最后,比较了与pretimed控制器和模糊逻辑控制器和模糊交通控制考虑红相的紧迫性。从仿真结果的对比,模糊控制的性能对交通紧迫程度比pretimed控制和常见的模糊控制方法。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金(批准号61273180),山东省自然科学基金,中国(格兰特ZR2009GQ013号、ZR2011FQ005 ZR2011FL010),山东省高等教育科学和技术的项目计划,中国(J14LN74),以及国际合作项目由山东省级教育部门2012年优秀的讲师,中国。

引用

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