鄧瓊?cè)A,孫 琦

(無錫市政設(shè)計(jì)研究院有限公司,江蘇無錫 214072)

一種基于模糊邏輯的單交叉口信號控制方法

鄧瓊?cè)A,孫 琦

(無錫市政設(shè)計(jì)研究院有限公司,江蘇無錫 214072)

提出了一種單交叉口模糊信號控制方法,選取排隊(duì)長度作為模糊控制器輸入量,建立模糊控制規(guī)則庫,并建立了車輛的延誤模型。最后進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真,在多種車輛到達(dá)率的情況下,比較了模糊控制與傳統(tǒng)的感應(yīng)控制及定時(shí)控制的車輛平均延誤,仿真結(jié)果表明,提出的控制方法能有效減少車輛在交叉口的延誤,控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)的控制方法。

交通信號控制；模糊控制；交叉口

0 引言

交叉口的信號控制是城市交通控制的關(guān)鍵。傳統(tǒng)信號控制的缺陷是對不可預(yù)測的交通需求波動不能做出快速反應(yīng)［1-2］；感應(yīng)控制克服了定時(shí)控制的不足,在一定程度上能夠適應(yīng)交通需求的隨機(jī)變化［3］。但傳統(tǒng)感應(yīng)控制所采用的延時(shí)算法依然是建立在精確數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的,當(dāng)交通狀況復(fù)雜時(shí)表現(xiàn)為在綠燈時(shí)間的利用率偏低。

模糊控制不需要建立精確數(shù)學(xué)模型,而是以接近人的思維方式進(jìn)行推理,因此具有更好的適應(yīng)性。1977年希臘學(xué)者Pappis CP和英國模糊控制專家Mamdani E H. A［4］首次提出單路口交通信號燈模糊控制方法,此后國內(nèi)外學(xué)者相繼做了大量的研究。文獻(xiàn)［5］提出了基于多相位的控制方案,但實(shí)際中交叉路口的各個(gè)方向的車流分布的不均勻性，會在一定程度上造成空間和時(shí)間上的浪費(fèi)；基于這種情況，文獻(xiàn)［6-7］又提出了變相位、變周期的控制方案,但這與駕駛員的心理及駕駛習(xí)慣有沖突,存在安全隱患。為解決以上不足,本文設(shè)計(jì)了一種模糊控制方法,通過計(jì)算機(jī)仿真,與定時(shí)控制、感應(yīng)控制等方案進(jìn)行了比較。仿真結(jié)果表明,本文提出的方法能夠有效減少車輛在交叉口的延誤。

1 模糊控制器的設(shè)計(jì)

以圖1所示的交叉口為研究對象,實(shí)行的是兩相位的信號控制。

模糊控制器的設(shè)計(jì)過程如下：

(1)確定輸入及輸出變量

有經(jīng)驗(yàn)的交警往往根據(jù)排隊(duì)長度來決定如何

圖1 交叉口示意圖

(2)確定基本論域、論域及轉(zhuǎn)換關(guān)系

本文選取當(dāng)前相位排隊(duì)車輛數(shù)基本論域確定為(0,36)；對應(yīng)的論域確定為｛-6,-5,-4,-3,-2, -1,0,1,2,3,4,5,6｝。選定綠燈時(shí)間的基本論域：(16,56)。對應(yīng)的論域?yàn)椋?,1,2,3,4,5,6,7,8｝。

根據(jù)線形插值可以確定模糊論域中的排隊(duì)值w與真實(shí)值m之間的對應(yīng)關(guān)系為：w=k×(m-b)；經(jīng)插值運(yùn)算得k=0.33,b=18。

綠燈時(shí)間真實(shí)值m與模糊論域中的值w之間的關(guān)系：m= w/R；經(jīng)運(yùn)算可得R=0.2。

(3)選取語言變量值

從交警指揮交通的思維出發(fā),本文選擇了“很長(VL)”,“長(L)”,“較長(RL)”,“中等(M)”,“較短(RS)”,“短(S)”,和“很短(VS)”等七個(gè)語言值來描述語言變量。

(4)定義語言變量的隸屬函數(shù)

本文采用三角形隸屬函數(shù),輸入變量QR的隸屬函數(shù)見圖2。

圖2 隸屬函數(shù)圖

輸入變量QG及輸出變量GG的隸屬函數(shù)與QR類似,不再重復(fù)給出。

(5)模糊規(guī)則的建立

充分借鑒交警經(jīng)驗(yàn)及前人研究成果的基礎(chǔ)上,本文所建立的模糊控制規(guī)則庫見表1,規(guī)則曲面見圖3。

表1 模糊規(guī)則庫

圖3 模糊規(guī)則曲面圖

2 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

本文通過計(jì)算機(jī)仿真,對比分析定時(shí)控制、感應(yīng)控制及本文提出的模糊控制三種控制算法下,車輛通過交叉口的平均延誤。

使用MATLAB的模糊工具箱設(shè)計(jì)本文所提出的模糊控制算法,編程建立交叉口的延誤模型,在運(yùn)行過程中每個(gè)相位的結(jié)束時(shí)刻計(jì)算該相位的延誤,同時(shí)調(diào)用模糊控制算法,實(shí)時(shí)輸出下一相位的綠燈時(shí)間。

2.1 試驗(yàn)假設(shè)

綜合考慮實(shí)際交通特性及編程的需要,本試驗(yàn)基于以下假設(shè)條件：

(1)以每5個(gè)周期(大約5 min)為一個(gè)仿真時(shí)間段,在該時(shí)間段內(nèi)車輛按照固定的到達(dá)率均勻到達(dá)；

(2)取每仿真時(shí)間段中各個(gè)周期的車輛延誤的平均值作為該到達(dá)率下的延誤；

(3)平行對比試驗(yàn)分別選擇基于F. Webster算法的定時(shí)控制及文獻(xiàn)［3］提出的優(yōu)化感應(yīng)控制。

2.2 延誤模型的建立

假定初始排隊(duì)為零,先放行2相位G(0單位：s),則1相位紅燈時(shí)間G0結(jié)束時(shí)的排隊(duì)為L1=K1G0；對應(yīng)2相位的排隊(duì)L1=0。由L1、L2可以得出1相位的綠燈輸出時(shí)間G1。第一個(gè)周期結(jié)束時(shí), 1相位的排隊(duì)長度X1=K1T-KLG1(若X1＜0,則令X1=0),延誤為周期T內(nèi)到達(dá)的車輛減去離去的車輛：對2相位做類似分析：當(dāng)其紅燈時(shí)間G(1也即1相位的綠燈時(shí)間)結(jié)束時(shí),紅燈方向的排隊(duì)長度L1=K2G2,對應(yīng)1相位的排隊(duì)L2=X1；由L1、L2可以得出1相位的綠燈輸出時(shí)間G2,同理X2=K2T-KLG(2若X2＜0,則令X2=0)；延誤

不妨設(shè)第N(N=2,3,4…)個(gè)周期開始時(shí)1相位(紅燈相位)的初始排隊(duì)為X1,紅燈時(shí)間Gn-1結(jié)束時(shí)相位1方向的排隊(duì)L1=X1+Gn-1此時(shí)2相位(綠燈相位)的排隊(duì)長度為L2=X2,由L1、L2能得出Gn,見圖4。

圖4 第N個(gè)周期1相位的延誤

由圖4可知,當(dāng)?shù)贜個(gè)周期結(jié)束時(shí),1相位的排隊(duì)X1=X1+K1T-KLGn；此時(shí)的延誤D1=(2X1+K1T) T/2-KLG2n/2；［周期T=Gn-1+Gn］。

類似地,可以建立第N個(gè)周期2相位的延誤模型。

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本實(shí)驗(yàn)共仿真了從0.01(輛/s)到0.25(輛/s)各種到達(dá)率下不同算法的控制效果。

針對不同的到達(dá)率,分別進(jìn)行了5個(gè)周期的仿真,然后取其平均值作為圖5中縱軸的數(shù)據(jù)。從圖5可以看出,在各種到達(dá)率情況下模糊控制的車輛平均延誤均小于定時(shí)控制及感應(yīng)控制,隨著車輛到達(dá)率的增加,這種優(yōu)勢越來越明顯。

圖5 延誤比較柱狀圖

全部仿真結(jié)果數(shù)據(jù)見圖6。從圖6可以進(jìn)一步看出：當(dāng)車輛到達(dá)率較低時(shí),模糊控制與感應(yīng)控制下的車輛延誤相差不大,都明顯小于定時(shí)控制；當(dāng)?shù)竭_(dá)率大于0.22(輛/s)時(shí)感應(yīng)控制及定時(shí)控制的延誤都迅速增大,而模糊控制增幅相對較小。這是因?yàn)楸疚奶岢龅哪：刂扑惴ㄊ窃诿總€(gè)相位結(jié)束時(shí)根據(jù)檢測到的排隊(duì)長度實(shí)時(shí)輸出下一相位的最佳綠燈時(shí)間,具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。而定時(shí)控制算法是一種基于歷史數(shù)據(jù)的算法,對交通量波動較大的情況難以適應(yīng)。感應(yīng)控制的原理是在每相位末,如果檢測到有車輛,則給予一定的綠燈延時(shí),當(dāng)交通車輛趨于飽和時(shí),延時(shí)策略的效果會變差。

圖6 延誤比較曲線圖

3 結(jié)論

本文提出了一種基于模糊邏輯的單交叉口信號控制方法,仿真結(jié)果表明,與定時(shí)控制及感應(yīng)控制相比,該方法能有效減少車輛在交叉口的延誤,適用于交通量變化大、飽和度較高的交叉口。

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U491.5+1

A

1009-7716(2015)09-0009-003

2015-04-23

鄧瓊?cè)A(1988-),女,湖南武岡人,工程師,從事交通規(guī)劃與管理研究工作。分配通行權(quán),因此本文選取當(dāng)前紅燈相位及其沖突相位的排隊(duì)長度作為輸入變量,當(dāng)前紅燈相位的下一綠燈時(shí)間為輸出變量。