城市道路錯綜復(fù)雜，相互交錯，交通燈是城市交通的重要指揮系統(tǒng)。交通信號燈作為管制交通流量、提高道路通行能力的有效手段，對減少交通事故有明顯效果。但是車流量是隨時變化的，而傳統(tǒng)的交通燈模式采用的是定時控制，反而容易造成交通堵塞。因此我們需要根據(jù)不同的交通路況設(shè)置通行時間，本文采用模糊控制算法，設(shè)計了一種智能交通燈監(jiān)控系統(tǒng)。

1、總體方案

交通燈監(jiān)控系統(tǒng)是一個分布式、集散型、網(wǎng)絡(luò)化的監(jiān)控系統(tǒng)，包括監(jiān)控中心和若干個智能監(jiān)測終端，能對獨立分布的交通燈進行集中監(jiān)控和維護管理。每個路口看成一個監(jiān)控終端，都設(shè)有一個采集器和一個GPRS模塊，而每個方向上都裝有一個控制器?？刂破饔脕碇苯涌刂平煌舻臓顟B(tài)、時間顯示屏以及獲得各車道車輛信息;采集器用來獲取下屬的每個控制器的數(shù)據(jù)以及發(fā)送控制命令。采集器將采集到的數(shù)據(jù)通過GPRS網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到監(jiān)控中心，在監(jiān)控中心對數(shù)據(jù)進行分析，進而實現(xiàn)對路況的監(jiān)控。在此采用模糊控制算法對車輛數(shù)據(jù)進行分析，實現(xiàn)對紅綠燈的控制。

2、模糊控制算法設(shè)計

模糊控制是將人們的長期經(jīng)驗作為控制策略，并將它轉(zhuǎn)化成機器可識別的自然語言，進而實現(xiàn)自動控制。在文中，將人對交通指揮策略語言轉(zhuǎn)化為機器語言所描述的控制算法，使得該算法能夠模擬人的思維對各個車道的時間分配問題進行很好地分析，從而實現(xiàn)紅綠燈時間的可變控制。對一個十字路口來說一個周期分為四個相位，如圖1所示（①：東至西，西至東，西至南，東至北;②：西至北，東至南;③：南至北，北至南，南至東，北至西;④：北至東，南至西）。

圖1 ?十字路口

2.1、輸入和輸出變量定義

模糊控制的語言變量是對于輸入變量和輸出變量而言的，它們是自然語言形式，而不是數(shù)值形式給出的變量，選擇當(dāng)前相位等待車輛平均數(shù)和下一相位車輛等待平均數(shù)為輸入變量，當(dāng)前相位綠燈延時時間為輸出語言變量，這樣，就選擇了一個雙輸入單輸出的二維模糊控制器，如圖2所示。

圖2 雙輸入單輸出模型

圖中，X1：當(dāng)前相位總車輛數(shù)/車道數(shù)（取整）;

X2：下一相位總車輛數(shù)/車道數(shù)（取整）;

Y：當(dāng)前相位綠燈顯示時間。

2.2、變量設(shè)置

（1）輸入量：X1和X2。

等待的車輛平均數(shù)目的基本論域確定為［0，Qmax］，Qmax是能接受的最大等待車輛平均數(shù)目，根據(jù)實際情況和路況來定，這里選擇40。論域是語言變量的量化檔數(shù)，將等待車輛平均數(shù)的論域確定為{-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5}，輸入語言量的基本論域與離散域轉(zhuǎn)換對照表如表1所示。

表1輸入車輛平均數(shù)目的基本論域與離散域轉(zhuǎn)換對照表

（2）輸出量：Y，當(dāng)前相位綠燈延時時間。

將綠燈延時時間的基本論域確定為［Gmin，Gmax］，Gmin是可以接受的最小綠燈延時時間，Gmax是可以接受的最大綠燈延時時間，在這里設(shè)定Gmin=0s，Gmax=60s。將綠燈延時時間的論域確定為{0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12}。因為輸出量延時時間是連續(xù)的，所以有比例因子K=60/12=5，通過比例因子進行反模糊化，從而得到精確的延時時間：

延時時間=K×模糊集數(shù)據(jù)

2.3、隸屬函數(shù)

在文中X和Y的語言變量都選取7個語言值，“很少”—“NB”，“較少”—“NM”，“少”—“NS”，“正常”—“ZE”，“多”—“PS”，“較多”—“PM”，“很多”—“PB”。

根據(jù)隸屬函數(shù)，可以建立相應(yīng)語言變量的賦值表。隸屬函數(shù)的確定一般是根據(jù)經(jīng)驗或統(tǒng)計進行確定，也可以由專家、權(quán)威給出。表2、表3給出輸入和輸出量各自語言變量的賦值表。

表2 ?輸入量X的語言變量賦值表

表3 ?輸出量Y的語言變量賦值表

2.4、模糊推理

由于模糊規(guī)則條數(shù)越多，推理速度就越慢，所以只考慮各相位平均車輛數(shù)，這并不會影響實際控制效果。因為采用二維模糊控制器，所以使用如下控制規(guī)則：

IF ? ? A ? ? AND ? ?B ? ? ? ?THEN ? ? ? ?C

可知一共有49條控制規(guī)則。由此得到模糊控制規(guī)則表，如表4。每條控制規(guī)則都對應(yīng)一種算法，得到模糊關(guān)系Ri，所有的并起來得到總的模糊關(guān)系R，則：

C=（A×B）★R

表4 ?控制規(guī)則表

2.5、模糊決策

常用的判決方法有三種：最大隸屬度法，中位數(shù)法，加權(quán)平均數(shù)法。在此選用加權(quán)平均數(shù)法。要選擇適當(dāng)?shù)臋?quán)系數(shù)，一般的時候取隸屬度作為權(quán)系數(shù)。所以它的公式為：

其中，Ki為權(quán)系數(shù)，在這為隸屬度，Yi為論域中的元素。由此就可以得到輸出量，進一步經(jīng)過反模糊化，得到精確的輸出量。

2.6、總結(jié)

為了方便，通過以上各步驟，先離線建立查詢表，將其存放在計算機中，即模糊化、模糊推理、清晰化等過程通過編程先實現(xiàn)，進而建立控制查詢表，在實時時直接通過查詢表就可得到相應(yīng)輸出量。這樣在實時控制過程中，模糊控制過程便轉(zhuǎn)化為計算量不大的對查詢表進行查詢的過程，因此，以查找查詢表形式實現(xiàn)的模糊控制具有良好的實時性，滿足現(xiàn)場控制的要求。

為了使道路交通更為順暢，應(yīng)當(dāng)采用黃閃，并且燈的循環(huán)周期不能過長，以免司機出現(xiàn)等待疲勞的情況。數(shù)據(jù)的采集一般在黃閃時進行，在黃閃結(jié)束前下放延時命令。

3、模擬實驗

交叉路口車速應(yīng)當(dāng)減慢，綠燈期間車輛過道口的速度約為10～15km/h，道口取為15m。設(shè)當(dāng)前情況如表5所示

表5 ?當(dāng)前情況

采用固定配時：周期為2分鐘，每個相位配時30秒，則綠燈期間每個車道最多能過25輛車。一個周期結(jié)束時，各相位平均車輛數(shù)如表6所示。

采用模糊控制：周期為2分鐘，查表得：①相位綠燈時間為42s;②相位綠燈時間為18s;③相位綠燈時間為42s;④相位綠燈時間為18s。一周期結(jié)束后，各相位平均車輛數(shù)如表6所示。

表6 ?一周期后各相位情況相位

由表6可知：采用固定配時車流量大的車道容易發(fā)生堵車現(xiàn)象，而車流量小的車道所分配的時間又沒有得到充分的利用，降低了交叉路口的通行效率。采用模糊控制，動態(tài)配時，各相位在一個周期之后與原始狀態(tài)相差較小，減小了車流量大的車道的車輛數(shù)，避免堵車傾向;對車流量較小的車道來說，充分利用所分配的時間，總的來說時間的利用率得到提高，從而加大了交叉路口的通行效率。

4、結(jié)束語

模糊控制在交通燈控制系統(tǒng)中的使用解決了如何根據(jù)交通狀況調(diào)整交通燈的狀態(tài)問題，從而實現(xiàn)交通的可變控制，保持道路的通行效率，它比固定配時更能有效地控制交通。