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“私人订制”的交通灯控制方法

     在之前的文章中小编有跟大家介绍过可是出行变得更加畅通的智能交通灯,但这种智能交通灯到底是通过何种方法实现智能控制的呢?小编小时候一直以为有一种职业叫做“交通灯控制员”,他们一定坐在交通灯附近,控制着交通灯的变化,现在也是当成笑话讲一讲。第一次接触交通灯控制是本科学习PLC时,知道了交通灯各种颜色的变换可以通过PLC程序进行控制。可是现在越来越严重的交通压力,这种固定时间的交通灯已经不能满足交通的需求,只有更为智能的控制系统才可以维持顺畅的道路运行。那么下面跟着小编来了解一种智能控制方法吧。

     这种控制方法可以通过图像处理模块得出路口车辆排队长度信息,这一参数将作为交通灯智能控制模块的调控依据。现今交通灯的控制由传统的两相位向多相位发展,由定时控制向智能控制发展,由单交叉路口向区域协调控制发展,因此,单交叉路口多相位智能控制将成为今后的发展方向,其控制效果的好坏也直接影响了区域协调控制的效果。

     单交叉路口多相位模糊控制器系统组成如下图所示:

     单交叉路口多相位模糊控制算法步骤如下所示:

     1.初始化,分别指定各相位的最短绿灯时间Gimin和最大绿灯时间Gimax 指定某一相位(例如南北直行相位)为初始相位;

     2.给该相位设定绿灯时间Gi=Gimin

     3.在G,结束前3秒测得放行车道车队长度li,及下一个相位车道上的车队长度li+1

     4.若li为0,或累积绿灯时间Gi=Gimax,或li< V且△l= li+1-li,大于某一给足值e,则将绿灯跳转到下一相位,重复2;否则,继续;

     5.根据li及△li值的大小和预先定义的模糊规则(根据交警经验)来确定绿灯延长时间△G。设延长的绿灯时间为△G,若△G+Gi≥Gimax,则△G= Gimax- Gi,否则△G不变;可重复3。

     在这个系统中,x,y皆为连续实数,X,Y是车辆排队长度检测模块得到的;x,y是经输入变量量化后的模糊论域。一般情况下,模糊论域是对物理论域进行一个比例变换得到。输入到模糊控制推理机的数据应该是模糊量,但采集的数据输入皆为清晰值,因此需要先将输入模糊控制器的向量分量通过模糊化(D/F)变换,映射到模糊子集上变换成模糊量,方能进行模糊推理的工作。

     利用这种控制算法可以动态地调节交通压力,从而更好地缓解城市交通压力。智能红绿灯系统由智能交通指挥中心、地感线圈、监控探头、红绿灯四个部分构成,地感线圈埋在红绿灯下面,当车辆驶过路面时,动感线圈会自动计数,将数字信息传达到指挥中心,指挥中心再根据车流量指导信号灯,以达到信号灯自动调时的目的。这种红绿灯是没有时间显示的,这是与传统的实时控制红绿灯的很大的一个区别。红绿灯“自适应”,将会在车流量大的时候自动延长通行时间,对缓解交通压力有很大的帮助。

      智能红绿灯系统将把路况信息及时反馈到指挥中心,如果发生交通事故或其他交通堵塞,信号灯将自动调整,以缓解因堵塞带来的交通压力。交警也将及时了解实时信息,及时做出判断和采取处理决策,对交通事故进行迅速处理。不仅如此,智能红绿灯系统中的监控探头将会对闯红绿灯的违规行为进行记录,通过抓拍和录像的手段收集驾驶者违规信息。

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