基于模糊邏輯理論的智能交通信號燈控制系統(tǒng)

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基于模糊邏輯理論的智能交通信號燈控制系統(tǒng)

交通信號燈作為交通系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵裝置，其對解決交通擁堵現(xiàn)象的形成起著重要作用，如在沒有其它方向來車的情況下，行駛中的車輛仍需要等待交通信號燈。針對上述問題提出一種解決方案，即基于模糊邏輯理論設(shè)計(jì)一個(gè)交通信號燈控制器，使其能夠根據(jù)實(shí)時(shí)變化的交通情況做出最佳的決定。

建立了上下文圖和參數(shù)圖。上下文圖用以將所有可能實(shí)現(xiàn)智能交通信號燈控制系統(tǒng)的裝置、方法、目標(biāo)和限制條件等列出，尋找出它們之間的關(guān)系。參數(shù)圖用來定義智能交通信號燈控制系統(tǒng)的輸入和輸出，通過列出可能的干擾因素確?？刂葡到y(tǒng)的質(zhì)量和魯棒性。研究指出，由于模糊邏輯能模仿人腦的不確定性概念判斷、推理思維方式，對于模型未知或不能確定的描述系統(tǒng)，應(yīng)用模糊理論進(jìn)行推理，模擬人腦方式，實(shí)行模糊綜合判斷，推理解決常規(guī)方法難以解決的問題，且該理論也廣泛應(yīng)用在許多實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，如地鐵加速控制系統(tǒng)、防抱死制動(dòng)系統(tǒng)及空調(diào)恒溫調(diào)節(jié)系統(tǒng)等。因此，選擇模糊邏輯理論作為一種人工智能技術(shù)用于智能交通信號燈控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。利用Matlab軟件中的模糊邏輯工具箱實(shí)現(xiàn)模糊邏輯算法。給出模糊邏輯控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖以及系統(tǒng)的輸入和輸出。對該控制系統(tǒng)進(jìn)行測試，利用Simulink創(chuàng)建一個(gè)智能交通信號燈模型和一個(gè)典型的交通流量模型，其中智能交通信號燈模型被定義為傳統(tǒng)固定時(shí)間算法和模糊邏輯理論的融合，將每條道路上紅/黃/綠燈循環(huán)周期內(nèi)通過的車輛數(shù)目作為輸入，每一條道路所占比例作為輸出，乘以總的紅/黃/綠燈時(shí)間。驗(yàn)證時(shí)，將黃燈時(shí)間設(shè)定為5s，考慮一個(gè)十字路口，A、B兩個(gè)道路。第1個(gè)場景模擬A道路11輛車、B道路34輛車，則控制器優(yōu)先考慮B道路，B道路的綠燈時(shí)間加長。第2個(gè)場景模擬A道路與B道路通過相同數(shù)目的車，如預(yù)期一樣兩條道路沒有任何優(yōu)先級，綠燈時(shí)長相同。第3個(gè)場景模擬A道路29輛車、B道路10輛車，則控制器優(yōu)先考慮A道路，A道路的綠燈時(shí)間加長。

基于模糊邏輯理論創(chuàng)建一個(gè)模糊控制器，能夠根據(jù)道路交通情況實(shí)時(shí)控制交通燈，為每條道路提供最佳的信號燈時(shí)間。但要實(shí)現(xiàn)該智能交通燈還需要解決車輛探測技術(shù)問題，以及專用傳感器系統(tǒng)的安裝與維護(hù)所帶來成本的大幅增加。目前，常用的車輛探測技術(shù)是通過測量地面上導(dǎo)線電感的變化來進(jìn)行判斷，另外還有使用激光、雷達(dá)甚至空氣流量傳感器進(jìn)行探測，傳感器仍然是智能交通推廣的一個(gè)很大的障礙。

Alessandro Cezar Pinto et al. SAE 2014-36-0359.

編譯：王祥