交叉口智能信号控制.ppt

0
引言
1）发展历程
0
引言
2）交通信号控制系统的分类
点控方式
线控方式 面控方式
定时式脱机系统 自适应控制系统 智能控制系统
0
引言
3）信号控制方法应用现状
目前，在全球范围广泛采用的交通信号控制系统包括澳大利亚的SCATS系统和英国 的SCOOT系统。SCATS属于方案选择式控制系统， 每个交叉口配时方案根据子系统 的整体需要进行选择， 现在上海运行着该系统； SCOOT属于方案生成式实时自适 应控制系统， 采用小步长渐进寻优的方法， 连续实时地调整绿信比、 周期和时 差3个参数， 北京已引进该系统。
1） 单路口两相位的模糊控制
▪ 1977年，Pappis等人 设计了一种单路口两相位模糊逻辑控制器，计算机仿真结果 证实了该方法的有效性。
▪ 这是最早将模糊逻辑用于交通控制的例子。 ▪ 下面从延误模型、模糊算法和模糊控制几方面进行介绍。
1 单路口智能信号控制
（1） 延误模型
▪ 考虑两相位控制的十字路口，东西向为一个相位，南北向为 一个相位。
0
引言
国内其他城市 交通控制系统
应用情况
1
单路口智能信号控制
1 单路口智能信号控制
▪ 定时控制：根据以往观测到的交通需求，按预先设定的配 时方案进行控制，因此它对交通需求的随机变化是无法响 应的。
▪ 感应控制方法缺陷：感应控制只能检测是否有车辆到达而 不关心有多少辆车到达，因此，它无法真正响应各相位的 交通需求，也就不能使车辆的总延误最小。
▪ 例如：设某相位最短绿时为10s，最大绿时为40s，单位绿 延时为5s，则在5s绿延时结束前，如果只有一辆车到达， 仍须给出5s的单位绿延时，极端情况下重复上述过程直到 最大绿时，共放行了11辆车，而在此期间，下一相位车道 却有15辆车等待绿灯，很显然总的车辆延误没有达到最小。
1 单路口智能信号控制
现代道路交通管理理论及应用
交叉口智能信号控制
指导教师：徐良杰教授
小组成员：安树科、邹权、韩冬成
THE MAIN CONTENTS
交叉口智能信号控制
01
0 引言
03
基于智能体的信号交叉口 控制
02
单路口智能信号控制
04
总结与展望
0
引言
随着经济的快速发展， 人民生活水平的不 断提高， 社会对城市交通提出了更高的要求， 制 约城市道路通行能力的瓶颈———道路交叉口， 也 越来越受到人们的重视。 提高交叉口通行能力和降 低延误的最有效的方法之一就是交通信号控制。 信 号控制研究范围涉及相位分配的确定、 性能函数的 选取、 控制参数的确定和配时方案的生成及配套的 硬件设备选取等多个领域。
▪
即在以后的8s中，如现在的信号
灯不变，则有4辆车通过临界点；
▪
即在即在以后的8s中，如现在的信
号灯不变，则有5辆车等候；
▪
即信号灯的当前状态再保持8s。
1 单路口智能信号控制
▪ 根据第二次控制中的第1条规则，我们有
1 单路口智能信号控制
▪ 类似地求得其余4条控制规则的隶属度分别为
1 单路口智能信号控制
▪ 令s为饱和流量，则绿灯相位开始后第n(s)内，未清完 的车辆排队长度为
▪ 式中 为前一个红灯期间等候的车辆数。 ▪ 上式括号里ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ数为正时，z取1，否则z为0。 ▪ 则绿灯期间车辆总的等待时间为
▪ 因此，一个周期内，一个方向上的车辆总延误为
▪
－有效红灯时间R(s)内的延误
▪
－有效绿灯时间R(s)内的延误
▪ 如果表 最后一行所有的值均小于0.5，则不进 行延时，系统的状态（即相位）要立刻转换。
▪ 如果表中的最后一行有两个或两个以上相同的 最大值，则取更长的那个延长时间。
“很少”等。 ▪ E表示“延长时间”的模糊输入变量。
1 单路口智能信号控制
▪ 时间A和延长时间E的赋值表
1 单路口智能信号控制
▪ 到达数A的赋值表
1 单路口智能信号控制 ▪ 等候车辆数Q的赋值表
1 单路口智能信号控制
▪ 引入两种新的运算规则，设 A 为实轴 R1 {xi}上的 ~ 模糊子集，A (xi ) 是其隶属度函数且 x0是使 A(xi ) ~
▪ 设准备实施控制时已有5辆车等候（东西方向），则下一个 10s开始后各秒到达和等候的车辆累积数分别为
1 单路口智能信号控制
▪ 引入以下模糊变量： ▪ T表示“时间”的模糊输入变量，其取值为：“很短”、“短”、
“中等”等。 ▪ A表示“到达数”的模糊输入变量，此处指到达正在通行的车道上
的车辆数。其取值为：“很多”、“极少”等。 ▪ Q表示“等候车辆数”的模糊输入变量，其取值为：“任意”、
▪ 按照上述方法，分别取 ei 1,,10 ，则可得 到控制决策表，如下表所示。由于“延长10s” 所对应的隶属度0.8为最大，故决定控制器应 保持当前状态10s不变。
▪ 每次控制均按上述过程进行。如果模糊决策后 要延长的时间小于10s，则系统将在延时结束 后进行状态转换，然后在下一个相位进行模糊 推理。
达到最大的 R1 中的元素，则 mt( A) 和 lt( A) 为定义在
U上的模糊集，且有
~
▪ 很明显 ▪ 模糊集“任意（any）”，在整个论域上都为1
1 单路口智能信号控制
（3） 模糊控制
▪ 下面根据一些具体数据说明如何进行模 糊控制。以第2次控制（即在绿灯第27s 时）为例，并设
▪
即考虑下一个10s的第8s；
▪ 平均每辆车的延误模型为
1 单路口智能信号控制
（2） 模糊算法
▪ 该算法主要控制绿灯的延时时间，分别在绿灯的第7s、 17s、27s、37s和47s实施控制。在路口停车线前S(m) 处设置车辆检测器
1 单路口智能信号控制
▪ 若测得车辆 的速度为 ,则其从检测器到临界点所花费的 时间为
▪ 例如：南北方向绿灯持续到第17s准备实施控制时，设在下 一个10s 中，相继每一个时间单位1s横穿临界点（南北方 向）的车辆数 与等候的车辆数 （东西方向）已由检 测器得到，分别为
▪ 假定各方向到达的车辆是随机的，且到达的车辆数服从均匀
分布。两个方向的饱和流量均为3600veh/h ，无转向车流。
设
如果在第n(s)内有一辆车到达
否则
▪ 则红灯相位开始后第n(s)内的车辆排队长度为
▪ 式中，p表示前一个绿灯期间未清完的车辆数。则红灯期间 排队车辆总的等待时间为
1 单路口智能信号控制