曹海峰, 葉朝輝

(清華大學 自動化系，北京 100084)

交通信號配時方案實時仿真系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

曹海峰, 葉朝輝

(清華大學 自動化系，北京 100084)

為了使交通信號配時方案及時反映道路交通流量的變化，以達到最優(yōu)的控制效果，設(shè)計并實現(xiàn)一種用于交通信號配時方案實時仿真系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于ARM Cortex—A8處理器，集成在信號控制器內(nèi)部，分布于各交叉路口。在設(shè)計應(yīng)用軟件時以單路口四相位交通流為例進行分析，并以平均延誤時間為評價指標進行建模，運用遺傳算法對當前交通流下各方案進行仿真，評估出最優(yōu)配時方案。通過實際驗證，該系統(tǒng)通過實時仿真能夠給出交通控制信號最優(yōu)方案，減少車輛的平均延誤時間。

配時方案； 實時仿真； 遺傳算法

0 引 言

道路交叉口交通信號配時方案不合理是造成交通擁堵的主要因素之一，因此,對配時方案進行優(yōu)化一直是國內(nèi)外研究的焦點。目前對交通信號優(yōu)化的研究方法主要有3種：1)直接使用商用交通信號控制系統(tǒng)內(nèi)集成的優(yōu)化軟件進行研究；2)使用專業(yè)的交通信號配時設(shè)計軟件根據(jù)交通法規(guī)等設(shè)定，計算得出結(jié)果(如延誤時間等)；3)利用VISSIM等交通仿真軟件，使用PC機搭建硬件在環(huán)仿真平臺，如文獻[1～3]。這些研究方法存在以下問題：主流的商用交通信號控制系統(tǒng)(如SCOOT系統(tǒng))通常并不提供科學研究的外部接口；而各種專業(yè)交通仿真軟件給出的最優(yōu)配時方案，應(yīng)用到現(xiàn)場信號控制器后通常還需要手動調(diào)節(jié)；硬件在環(huán)仿真研究使用專業(yè)的交通仿真軟件較為多見，但離實用還有些距離。

針對現(xiàn)有研究方法的不足，結(jié)合工程項目的實際需求，本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于ARM Cortex—A8處理器的單路口交通配時方案實時仿真系統(tǒng)(以下稱為信號優(yōu)化系統(tǒng))。該系統(tǒng)軟硬件均為自主開發(fā)，且集成在信號控制器內(nèi)部，能夠根據(jù)路況信息對單路口的配時方案實時進行優(yōu)化。本文設(shè)計的系統(tǒng)側(cè)重單路口配時方案的優(yōu)化，而交通信號控制系統(tǒng)的中心控制單元側(cè)重區(qū)域協(xié)調(diào)優(yōu)化功能，二者相結(jié)合實現(xiàn)單路口和區(qū)域的兩級優(yōu)化。

1 系統(tǒng)整體設(shè)計

現(xiàn)有交通信號控制系統(tǒng)一般由中心控制系統(tǒng)和分布于路口的各信號控制器組成，中心控制系統(tǒng)需要從各信號器獲取交通流數(shù)據(jù)以便完成配時方案優(yōu)化。這種方式對網(wǎng)絡(luò)的實時性要求高，而且計算量大、中心控制系統(tǒng)運行壓力較大。為了使優(yōu)化系統(tǒng)能夠?qū)煌髁康淖兓杆僮鞒龇磻?yīng),需要建立信號優(yōu)化系統(tǒng)與信號控制器之間的實時通信。本文采取將信號優(yōu)化系統(tǒng)集成到信號控制器內(nèi)部的方式，以便獲取實時數(shù)據(jù)后就地處理，系統(tǒng)方案如圖1所示。中心控制系統(tǒng)與信號控制器通過以太網(wǎng)相連，用于下發(fā)配置文件等數(shù)據(jù)?？刂茊卧切盘柨刂破鞯暮诵?，負責協(xié)調(diào)信號控制器內(nèi)部所有功能板的工作，并通過車輛檢測板獲取實時的車輛檢測數(shù)據(jù)。信號優(yōu)化系統(tǒng)與控制單元通過以太網(wǎng)連接，實時獲取車輛檢測器的數(shù)據(jù)和配時方案，經(jīng)優(yōu)化后存入數(shù)據(jù)庫。交通工程師在現(xiàn)場調(diào)整配時方案時，需要以實時優(yōu)化的結(jié)果作為依據(jù)，用戶通過便攜式設(shè)備連接本系統(tǒng)的以太網(wǎng)口，利用Web訪問優(yōu)化的結(jié)果。

圖1 信號優(yōu)化系統(tǒng)方案Fig 1 Solution of signal optimization system

2 系統(tǒng)的硬件設(shè)計與實現(xiàn)

綜合工作環(huán)境、功耗、集成度以及安全性等因素，本文選用ARM處理器構(gòu)建信號優(yōu)化系統(tǒng)的硬件平臺。ARM處理器采用Freescale公司推出的工業(yè)級應(yīng)用處理器IMX534A，該芯片具有兩級高速緩存，運行速度高達800MHz，集成了CAN,MAC和SATA等控制器，具有低功耗、發(fā)熱量低的特點，基本滿足系統(tǒng)長時間運行的需要。硬件平臺由底板和核心板組成，硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。核心板為嵌入式最小系統(tǒng)，包括ARM處理器、DDR3內(nèi)存及SD卡等基本組件；底板包括各種通信接口、電源轉(zhuǎn)換等模塊。

圖2 硬件平臺結(jié)構(gòu)Fig 2 Structure of hardware platform

有關(guān)ARM硬件設(shè)計的文獻比較多，本文不再贅述，僅對硬件開發(fā)過程中的關(guān)鍵點進行簡單的說明：1)保證高速信號完整性：核心板布局的走線包括處理器與DDR3,SATA等數(shù)據(jù)線，為保證信號完整性，核心板采用8層PCB板。疊層按照4，5為電源層，2，7為地層，1，3，6，8為信號層設(shè)計?？紤]走線的阻抗控制要求(單端信號50 Ω,差分信號100 Ω)，1,8層銅箔厚度指定為3/8oz，內(nèi)層默認為1/2oz厚度，這些設(shè)置對于核心板的穩(wěn)定工作至關(guān)重要。

多以太網(wǎng)口的實現(xiàn):IMX534A自帶一個以太網(wǎng)控制器，而信號優(yōu)化系統(tǒng)需要用到3個以太網(wǎng)口：一個連接信號控制器，一個連接交通工程師的便攜式設(shè)備，另外一個將來擴展使用。一般多網(wǎng)口實現(xiàn)采用交換芯片的方案較為多見，開發(fā)過程較為復雜。本文采用2片DM9000A復用16 bits數(shù)據(jù)總線與ARM處理器通用I/O管腳相連，分配以不同的片選和中斷管腳，通過操作系統(tǒng)進行調(diào)度，如圖3所示。

圖3 DM9000A實現(xiàn)多網(wǎng)口原理Fig 3 Principle of realization of DM9000A multi Ethernet interfaces

3 系統(tǒng)的軟件設(shè)計與實現(xiàn)

3.1 應(yīng)用軟件框架

軟件運行流程如圖4所示，主線程開始首先啟用UDP客戶端線程，建立連接后,根據(jù)通信協(xié)議按照順序依次發(fā)送相位、配時、階段查詢命令，將信號控制器返回的數(shù)據(jù)進行預處理，主要工作是對路口模型的各參數(shù)進行確定。信號優(yōu)化系統(tǒng)每秒鐘通過UDP查詢車輛檢測器的信息，仿真結(jié)束給出最優(yōu)的信號配時方案并寫入SQLite數(shù)據(jù)庫，最后啟用Web service服務(wù)，提供訪問數(shù)據(jù)庫的函數(shù)調(diào)用。本軟件使用Python語言開發(fā)，程序?qū)崿F(xiàn)起來并不太復雜，下面詳細介紹路口建模和評價指標的建立。

圖4 軟件流程圖Fig 4 Software flow chart

3.2 路口交通流分析與建模

交通流如圖5所示，各方向都存在直行、左轉(zhuǎn)彎、右轉(zhuǎn)彎車流。假設(shè)右轉(zhuǎn)彎車流不受控，4個相位依次是：e2,w2；e3,w3；n2,s2；n3,s3。

圖5 十字路口交通流Fig 5 Traffic flow of intersection

假設(shè)左轉(zhuǎn)車輛和右轉(zhuǎn)車輛在進入路口后不發(fā)生變換車道行為,當處于任意相位綠燈(t1,t2,t3,t4)時,各交通流存在放行(pij=1)、不放行(pij=0)2種狀態(tài)，則車流向量(e2,e3,s2,s3,w2,w3,n2,n3)為

(1)

提取一條車流作為分析對象，如圖6所示，檢測器d1,d2為分別為近檢測器和遠檢測器,能夠獲取離開和進入該車道的車輛。

圖6 單車道交通流情況Fig 6 Traffic flow of single-lane

選擇車輛平均延誤時間作為交通信號控制效果的評價指標，則在一個交通信號控制周期內(nèi)路口車輛的總延時為

(2)

其中，Qi為上一個交通信號周期執(zhí)行完各個交通流滯留的車輛數(shù)。qjn為第j車道在第n秒進來的車輛數(shù)量,由圖5中的檢測器d2實時上報。lj為各交通流離開率,取上一周期檢測器d1的統(tǒng)計數(shù)據(jù)cout與放行時間的比值

(3)

α取0或者1，當車流不處于放行狀態(tài)或者放行時間結(jié)束車道仍滯留車輛時,α取1;否則,取0

(4)

(5)

3.3 遺傳算法求解最優(yōu)值

要評估眾多配時方案平均延誤時間哪個最小，實質(zhì)就是求解函數(shù)式(5)的極小值問題。對于這樣的復雜和非線性問題，遺傳算法是一種特別高效的隨機全局搜索最優(yōu)解的方法，其核心思想是優(yōu)勢個體有更大的概率獲得繁衍的機會，把優(yōu)勢基因遺傳給下一代。本文中把每一個配時方案作為個體，現(xiàn)有的配時方案和按約束條件隨機產(chǎn)生的配時方案構(gòu)成種群。按照文獻[5]介紹的方法評價個體的優(yōu)劣，構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)如下

(6)

式中a為常數(shù)，使得func>0。

圖7 遺傳算法流程Fig 7 Process of genetic algorithm

4 實驗結(jié)果與分析

以北京市五道口地區(qū)中關(guān)村東路與成府路交叉口數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)驗證。該路口情況如下：4個直行方向均為雙車道，左轉(zhuǎn)方向為單車道，右轉(zhuǎn)車輛不受紅綠燈控制。驗證時間為上午9:30，隨機生成了30個配時方案構(gòu)成初始種群, 遺傳算法的參數(shù)設(shè)置如下：最大進化代數(shù)為100，交叉概率為80 %，變異概率為5 %。記錄下每一代中平均延誤時間最小的配時方案，如圖8所示。從圖中可以看出:第一代中最好的方案平均延誤時間約37.2 s，經(jīng)過50代左右的進化平均延誤時間下降到33.7 s，曲線呈階梯狀下降。在下降過程中有數(shù)段水平線，表明在這些位置最優(yōu)方案的平均延誤時間沒有發(fā)生變化。出現(xiàn)這樣的情況可能有2個原因：一是本文在遺傳算法的交叉階段稍稍做了些調(diào)整，父代中最好的個體進入下一代參與下一代的繁殖，因此,該個體在下一代仍有可能是最好的；二是不同的配時方案也可能具有相同的平均延誤時間。計算顯示,即使當前周期選擇的是初始種群中最優(yōu)方案，經(jīng)過優(yōu)化的配時方案后仍能將平均延誤時間降低 。

圖8 遺傳算法對配時方案的優(yōu)化Fig 8 Optimization of timing plan by genetic algorithm

5 結(jié)束語

本文提出一種交通信號配時方案實時仿真系統(tǒng)，與現(xiàn)有研究方法不同，該系統(tǒng)安裝在信號控制器內(nèi)，運用獨立開發(fā)的仿真優(yōu)化軟件對實時交通流進行處理，通過遺傳算法仿真出最適合當前交通流的配時方案。但還存在一些問題，比如:上述仿真模型是在假設(shè)車輛不換道且車輛是勻速進入和離開的理想情況建立的，與實際情況有一定的差異，這些問題需要在以后研究中加以解決。

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Design and implementation of real-time simulation system for traffic signal timing plan

CAO Hai-feng, YE Zhao-hui

(Department of Automation,Tsinghua University,Beijing 100084,China)

In order to reflect the change of traffic flow timely and achieve the optimal control effect,a real-time simulation system for traffic signal timing plan based on ARM Cortex—A8 is designed and realized.It is integrated in signal controller distributed in each intersection.In design of application software,analyze an intersection with four-phase traffic flow;and take average time delay as evaluation index for modeling and use genetic algorithms to simulate each scheme under current traffic flow,and evaluate optimal timing scheme.It is verified by practice that the system can give the optimal solution timely and decrease average time delay of vehicle.

timing plan; real-time simulation; genetic algorithm

10.13873/J.1000—9787(2014)12—0091—03

2014—04—15

TP 273

A

1000—9787(2014)12—0091—03

曹海峰(1979-)，男，江蘇徐州人，碩士研究生，主要研究方向為嵌入式技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用。