早期使用的交通信号灯是固定配时的调控方式,无法随着车流量的变动而调整绿灯时间,这降低绿灯的使用效益,增大了车辆在交叉口的延误。堵车现象频繁发生,给市民工作生活带来了极大不便,国民经济受到影响。这时候提高道路通行效率,特别是交叉路口的车辆通行效率就显得尤为重要。
智能交通系统的核心是交通信号灯的智能控制算法,根据实时交通流的大小,配置信号周期及各种色灯的闪亮时间, 以在所有道口的全体车辆等待时间最短为目标。
本文主要以MATLAB的模糊数据工具箱和GUI界面设计模块为基础,结合现有的关于智能交通信号灯控制系统的理论,进行对智能交通系统的实时配时算法的设计和实现。
软件工具:MATLAB 文献参考:https://wenku.baidu.com/view/8c814b04844769eae009ed5e.html
关于实时配时模型设计的理论知识,这里就不再 赘述了,通过上方给出的文献,也可以在知网上搜寻其他文献,来了解下理论内容。接下来,主要将智能交通信号灯控制系统的核心部分(即实时配时算法),用MATLAB工具进行设计和实现。
本小节主要内容就是使用MATLAB的模糊数据工具箱,建立基于排队长度和长度差的模糊控制规则、控制算法。 搭建好的模糊控制算法,如下图所示:
其中Road01是代表其中一条路上检测到的车辆(关于如何检测车辆数目,可以用视觉识别系统,路面传感器设置等多种方式,由于不是本文的重点内容,本文就不再赘述了);Road02是代表两条路上车辆数目的差值。 1)模糊模型具体的步骤建立,参考下方链接: https://mp.csdn.net/mdeditor/89057028# 2)基于模糊数据模型,用MATLAB中的simulink仿真模块建立一个Model,可以看出两个输入与输出的关系。也就是说,输入一条道路上的车辆数目以及两条道路车辆的差值,那么便可以得到,该道路上的绿灯需要时间,于此同时,另一个道路的红灯时间与此路口绿灯时间一致。 关于Simulink中建立Model的具体步骤,参考下方链接: https://blog.csdn.net/weixin_43958974/article/details/89057396
根据以上步骤得出的绿灯延时模糊控制规则,可以用MATLAB拟合和绘制出相对应的模糊控制平面。
关于离散二元曲面的拟合,参考如下链接: https://blog.csdn.net/weixin_43958974/article/details/89057727
1)Road01与Road02为输入值,它们分别代表着十字路口两条路况下检测到的路况数目。 既可以手动输入,两条路况车辆的数目进行模拟计算其中一条路口绿灯延时情况。也可以点击输入,自动为Road01和Road02两者进行赋值随机数,并且由于路况车辆数目是随机的,并且根据统计学规律,该随机数是服从泊松分布的,因此,该界面可以自动为两者赋值泊松分布随机数的(泊松分布参数可以根据统计进行修改,暂时分别设定为20与5方便智能交通信号灯系统的模拟)。如下图所示:
2)为Road01与Road02赋值后,点击确定,图框内会模拟绿灯,并且在其下方,根据所建立的模糊数据模型计算得到绿灯的延时时间。此时的时间保留为双精度的。
3)点击倒计时,右侧的时间会开始以整型数据的形式,进行倒计时。
并且,在倒计时完成之后,会变为红灯。
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