基于十字路口的道路碎部点自动连线方法探讨
基于PLC实现道路十字路口交通灯模糊控制系统
基于PLC实现道路十字路口交通灯模糊控制系统1 引言传统的十字路口交通控制灯，通常是事先经过交通流量的调查，运用统计的方法将两个方向红绿灯的延时预先设置好，然后实际的变化却是未知的，所以常常出现绿灯方向几乎没有什么车辆，而红灯方向却排着长队等候通过的调度失控。
本文据此提出模糊智能交通路口指挥调度控制系统。
2 交通十字路口传感器的设置在十字路口的四个方向（e、s、w、n）的近端j（斑马线附近）和远端y（距斑马线约100米处）各设置一个传感器，分别统计通过该处的车辆数。
如图1所示。
图1 传感器的设置近端的传感器用于记录绿灯期间通过路口的车辆数（记为x）；远端的传感器用于记录红灯期间进入路口排队等候的车辆数（记为y）。
为了简化运算，可以将两个相对的方向（n与s、w与e）的x、y值合并为一组，分别取两个方向之最大者。
3 模糊控制器的设计本模糊控制系统设计的核心是模糊控制器的设计，设计模糊控制器主要是求取模糊控制表。
3.1 系统分析确定控制器的输入变量和输出变量以及它们的数值变化范围。
输入变量为x、y，输出变量为t。
绿灯期间车辆通过路口的速度不超过20公里/小时，则在15秒时间内通过的最大车辆数约为15辆。
则x的变化范围为0～15。
当远端和近端传感器之间距离约为100米时，考虑一般车辆车身长度连同两车辆间距平均5米左右，所以100米内可能停留等待的车辆数最多可达到100/5=20辆，于是红灯方向排队等待的车辆数y变化范围为0～20。
本系统的输出就是两个方向的红黄绿灯，还有斑马线处人行横道的红绿灯以及按前进方向分得更细的绿灯相互间关系及两个方向的输出关系最终归结到对当前绿灯的延时t。
根据现场测试，输出变量t的变化范围为15～60。
3.2 模糊化方法的选择与确定为了实现模糊控制，需要将绿灯时间分为两部分：其一是固定的1o秒作为路口车辆状态参数的采集时间t1；其二是根据两个方向车辆流量变化进行模糊决策的延时t2。
基于路口的VANETs路由道路连通性预测方法综述
1 引论 相较于MANETs（Mobile Ad hoc Networks, MANETs），VANETs （Vehicular Ad hoc Networks，VANETs）因本身移动车辆作为网络节点的特殊性，有两点不同。
首先，车辆移动速度快，网络拓扑结构也随之变化频繁。
再者，车辆之间的信号通讯会受到城市中道路间距离以及建筑物影响，节点间信息只能沿道路传输。
故MANETs 中的众多成熟的无线网络路由算法无法有效的应用到VANETs 的特殊环境[1-3]中。
于是一种基于城市交通路口的自组织路由机制展现了优势，其主要工作机制如下：当数据包在直路上传送时，其还沿用无线自组织网络路由经典的贪婪转发策略向前发送数据包，当数据包到达路口区域的车辆节点时，再根据实际情况来决策路由线路，即沿哪条道路继续传送数据包。
道路路由决策主要判定因素有如下两点：其一，下一路口距离目的节点的实际距离长短；其二，未来道路网络连通性或数据包传输延迟时间的大小。
目前的交通车辆普遍装备了卫星定位系统(GPS)和城市电子地图，可以来完成到目的节点实际距离的计算。
所以，如何预测道路的连通性成为了VANETs 路由协议的一个重点问题。
2 道路连通性预测方法 对于道路连通性预测计算主要分为两大类，一是通过获取第三方(如谷歌地图)提供的实时路况信息（如车流量、平均车速），再结合道路数据（如长度、曲度）建立道路连通性模型，计算连通性概率和传输延迟时间，进而选择路由线路；二是通过车辆间定时的“hello”信息交换，得到当前道路的实时网络拓扑，以此来选择路由线路。
以下将介绍VANETs 经典路由协议中的道路连通性预测方法。
2.1 VADD VADD [4]在路口节点进行路由决策时，其采用第三方提供的道路车辆密度和车辆平均速度等信息建立道路数据包延迟时间预测模型，公式如下。
当车辆平均间距小于R 时，延迟时间被视为数据包多跳传输所需的时间可以忽略不计；当大于R 时，要考虑某时刻没有后继节点进而当前节点车辆暂时携带数据包继续行驶的情况，即对于平均车速快、车辆密度高的道路，其延迟时间也相对较小。
自动驾驶十字路口解决方案
自动驾驶十字路口解决方案智能城市出行与交通枢纽，能够改善交通流量，减少污染，并向驶近的网联车辆和行人发送潜在危险信息。
一．大陆集团版智能十字路口创新：该枢纽有两条智能十字路口，配备了大陆的短程与远程传感器，以及探测司机走错道的系统。
该枢纽正在收集非个人识别系统，创建基础设施到一切（I2X）通信技术所需的环境模型。
除了传感器，枢纽还配备了路边单元与电控单元，可以计算进入或离开某一区域的车辆数量，从而向利益相关的车辆传达可用停车位数量。
通过连接到交通灯控制器，可以更好地优化交通，减少交通拥堵和空转车辆的排放。
走错道驾驶员探测系统（WWD），依赖雷达传感器，用传感器、网联汽车系统以及一个热图算法。
该自学习系统能够自动定义道路和行进方向，然后通过推送通知给移动设备或网联车辆发送警报。
1.智能十字路口大陆公司希望运用其在汽车行业多年的经验，让十字路口更加智能化。
多年来，大陆公司的传感器已经部署在许多车辆平台上，为自适应巡航、盲点检测、前方碰撞预警、变道辅助等功能提供支持。
目前，该交通枢纽正在收集非个人识别系统，如行人、车辆或其他与十字路口相关活动的位置和移动模式，以创建一个基础设施到一切（I2X）通信技术所需的环境模型。
该环境模型提供有关交通参与者（如车辆和弱势道路使用者）、交通基础设施、静态物体和连接到网联车辆的整个道路状况的信息。
除了传感器，奥本山智能城市出行与交通枢纽还配备了路边单元与电控单元，以处理数据，运行环境模型和功能。
此种组合可以带来很多好处，如计算进入或离开某一区域的车辆数量，从而向利益相关的车辆传达可用停车位的数量。
通过连接到交通灯控制器，可以更好地优化交通流量，不止减少交通拥堵，还可以减少空转车辆的排放。
该解决方案可以向驶近的车辆发送有隐藏危险的警报，通过额外分析和人工智能技术，可以预测行人的意图，即使车辆有通行权时，也可帮助提醒驾驶员注意行人有过马路的意图。
2.探测走错道的驾驶员此外，走错道驾驶员探测系统（WWD）可以警告附近处于危险中驾驶员，正在往错误方向行驶，专为部署在高速公路上而设计。
上海某交叉路口信号配时改进设计
上海某交叉路口信号配时改进设计
任洪娟;马其华;程义
【期刊名称】《上海工程技术大学学报》
【年(卷),期】2009(023)004
【摘要】上海某交叉口首先运用"冲突点法"进行信号配时设计,然后针对该路口的实际情况,提出了一种新的交通组织方案:在不进行大面积施工的情况下,增设独立的左转车道,使原先的二相位信号控制转变为四相位信号控制,从资源上增加路口通行能力.评价结果表明,该方案切实有效,可为提高城市道路交叉口通行能力、缓解交通拥堵提供参考.
【总页数】4页(P317-320)
【作者】任洪娟;马其华;程义
【作者单位】上海工程技术大学汽车工程学院,上海,201620;上海工程技术大学汽车工程学院,上海,201620;上海工程技术大学汽车工程学院,上海,201620
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.基于T型交叉口相位设计及信号配时的路口优化研究 [J], 杜熠鹏
2.BRT主动优先交叉口信号配时方法改进设计 [J], 盛明茴;晏秋
3.交叉口信号配时优化方法的改进设计 [J], 常争艳;郭富平;贾志绚
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红;陈彦宇
5.我国交叉路口设计的不足与改进 [J], 邹传平;肖静;郑冬喜
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交通十字路口的PLC模糊控制
交通十字路口的PLC模糊控制作者：章喆来源：《电子世界》2012年第20期【摘要】随着城市化进程的逐步加快，城市交通问题已经成为中国各大城市共同面对的难题。
交通系统是一个随机性、模糊性和不确定性较强的复杂系统，采用不依赖精确数学模型的模糊控制方法设计交通控制系统，能较好地解决目前城市交通问题。
另外可编程序控制器作为自动化系统的重要组成部分，可以较好的实现交通十字路口的模糊控制。
基于PLC交通十字路口的模糊控制是以近端传感器和远端传感器记录的车辆数为输入量，以延时时间为输出量，采用离散量化等级的方法表示隶属度函数，最终通过最大隶属度法求取精确的控制量。
本设计针对单个十字路口交通灯，以PLC为核心控制元件，构造合适的模糊控制器，根据实时交通状况决定延时时间，有效的解决交通流量不均衡、不稳定带来的问题。
【关键词】模糊控制；交通灯；可编程序控制器；最大隶属度随着城市化进程的逐步加快，城市交通问题已经成为中国各大城市共同面对的难题。
越来越多的现象表明，城市交通拥挤往往突出表现在城市道路交叉口处，很多平面交叉口的通行能力不足相关路段的平均通行能力的50%。
因此，道路资源充分利用与否的关键是交叉口资源的利用，它作为城市交通控制系统的研究，引起了国内外众多研究机构的关注[1]。
传统的十字路口交通灯控制，通常的做法是事先经过车辆流量的调查，运用统计的方法将两个方向红绿灯的延时预先设置好。
然而，实际上车辆流量的变化往往是随机的、模糊的、不确定的，有的路口在不同的时段甚至可能产生很大的差异。
即使是经过长期运行，仍然会发生这样的现象：绿灯方向几乎没有什么车辆，而红灯方向却排着长队等候通过。
这种流量变化的偶然性是无法建立准确模型的，统计的方法已不能适应迅猛发展的交通现状，更为现实的需求是有一种能够根据实时交通状况决定信号周期的系统。
为此，采用不依赖精确数学模型的模糊控制方法设计交通灯控制系统，能较好解决以上问题[2]。
另外随着众多高科技技术在日常生活的普遍应用，城市空中各种电磁干扰日益严重，为保证交通控制的可靠、稳定，选择能够在恶劣的电磁干扰环境下正常工作的PLC是必要的[3]。
十字路口的交通流模型及其应用
十字路口的交通流模型及其应用戴钟保，李雅芳，林海欣，胡伟斌【摘 要】摘 要 探究了基于元胞自动机的交通流模型，以Brockfeld等人对NaSch和BML耦合模型的优化模型为基础，引入Takayasu-Takayasu慢启动规则，建立了二维元胞自动机的十字路口交通流模型，对有信号灯控制的十字路口交通流模型进行配时研究，进一步设计了高架桥模型，并通过仿真实验论证了信号灯周期时长对十字路口交通环境存在显著性影响，而高架桥模型能够有效地提高车辆平均通行速度，降低平均耗时，改善道路通行能力.【期刊名称】汕头大学学报（自然科学版）【年(卷),期】2018(033)001【总页数】8【关键词】关键词 交通工程；交通流模型；元胞自动机；信号控制0 引言交通运输问题向来是国家民生及经济发展的重要组成部分，虽然道路越修越宽，越建越多，但交通拥堵和道路通行效率低的问题依旧困扰着人们.元胞自动机自20世纪80年代被提出之后，于20世纪90年代得到迅猛发展.作为一种新的交通流动力模型，元胞自动机基于离散的时空和状态变量，一方面易于计算机编程操作，能够灵活地修改交通规则条件，另一方面保留了交通系统复杂的非线性行为和其他物理特征.1992年Nagel和Schreckenberg提出了著名的NaSch模型[1]，该模型虽规则简单却可以模拟出很多的交通现象.随后很多学者在其模型的基础上扩展开了许多新模型，从而更好模拟交通路况.城市交通流模型是近来交通流模型的重要课题，而对于十字路口的瓶颈研究是城市交通流模型的重点，其中十字路口信号灯的合理配时是解决交通堵塞的重要方向之一.在对十字路口交通流模型的研究当中，基于有无信号灯的控制可分为两大研究方向.在无信号灯控制的十字路口研究当中，2002年Ruskin等人[2]将可接受车头距概念引入无信号灯控制的十字路口交通模型；2008年王俊骅等人[3]对无信号灯控制人行横道的人车冲突进行了定量的分析；2010年袁绍欣等人[4]提出了基于混杂Petri网的车流通行模型，描述了无信号十字路口车流通行的基本特征.在对有信号控制的交叉路口研究中，2001年Brockfeld等人[5]将信号灯信号控制增添进NaSch和BML耦合模型中，有效避免了系统进入完全堵塞的状态，研究了信号周期对车辆在十字路口通行能力的影响；同年我国学者杨晓光等人[6]对包含行人、非机动车和机动车在内的混合十字路口网络进行分析，提出了行人专用控制信号设置的新模型；2006年葛宏伟[7]探究了不同类型公交站点车辆停靠站点与其他交通流之间的相互作用和影响机制，建立了对应的公交站点车辆停靠延误模型及公交停靠对其他交通流延误和道路通行能力的影响模型.本文在以上学者的工作基础上，采用基于Brockfeld等人对NaSch和BML耦合模型的优化模型，并进一步引入了Takayasu-Takayasu慢启动规则[8]，建立二维元胞自动机的十字路口交通流模型，以广东省汕头市大学路西港路口为实际案例，分别设计了不同周期时长的信号灯周期模型及高架桥模型，并通过仿真实验论证了信号灯周期时长对十字路口交通环境存在显著影响，而高架桥模型能够有效地提高车辆平均通行速度，降低平均耗时，改善道路通行能力，进行了模拟仿真研究，并通过实地考察，确定了西港路口各项交通状况，用Matlab软件进行仿真计算.1 模型和演化规则该模型为多车道十字路口交通流模型，在不考虑非机动车和行人的情况下，假设所有车辆具有相同的长度和宽度，这样模型简单同样能够反映十字路口模型的交通流特性.运用元胞自动机模型将道路视为离散化的格点，由n（n≥3）条长为L的东西双向车道m（m≥3）条长为L的南北双向车道组成，交叉路口为东西双向车道与南北双向车道的交叉处，交叉路口处车辆可以直行和左转，在各个方向十字路口前设置右转匝道，并在十字路口各个方向的十字路口处设置信号灯，各路口交通信号灯实行同步转换，右转匝道车辆不受交通信号灯控制，模型如图1所示.横向车道用X表示，纵向车道用Y表示，X1车道上车辆由东向西行走，X2车道上车辆由西向东行走，Y1车道上的车辆由北向南行走，Y2车道上车辆由南向北行走.图1为以Y2车道上车辆的运行示意图，A，B，C分别表示三个车道，在交叉路口前分别设置左转车辆与右转车辆的特殊换道区域I和II，采取特殊换道规则，两个特殊换道区域分别对应的元胞长度为L1和L2，除去交叉路口与特殊换道区域外，其他区域采取对称的双车道换道规则.斜线部分表示右转匝道，竖线部分表示左转匝道，交叉路口前为停止线.每一时刻，车道上的每个元胞可以被一辆车辆占据或为空，存在三种车辆，分别为左转，直行和右转车辆，最大速度根据不同区域取不同的值，在特殊区域与及交叉路口，所有车辆的最大速度为，其他区域车辆的最大速度为，其中，整个模型采取开口边界条件.下面介绍车辆的运行规则和换道规则.1.1 车辆换道规则在整个模型中车辆分别采取两种换道规则，分别为对称的双车道换道规则和特殊换道规则.首先介绍对称的双车道换道规则：其中dn表示当前车辆与前车之间的空元胞数，dn，other，dn，back分别表示当前车辆与目标车道上的前车和后车之间的空元胞数.换道规则中为换道动机，表示车辆在当前车道不能按照期望的最大速度行驶，而目标车道的行驶条件比当前车道好.dn，back＞dsafe为安全条件，保证换道后不与目标车道上的后车发生碰撞，这里dsafe取值为.当车辆满足换道动机和安全条件时，会以一定的概率Pchange进行换道，以rand＜Pchange表示.当车辆处于特殊换道区域时，当车辆运行至区域I时，对于车道A上的直行车辆与及车道B和车道C上的左转车辆，车辆采用主动换道规则为：dn，back≥dsafe.主动换道表示只要目标车道存在空间并且满足安全条件，车辆就会换道.在停车线前车道B和车道C的左转车辆必须换到车道A，车道A上直行车辆必须在停止线前一个元胞换到车道B，否则停车等待.当车辆运行至区域II时，对于车道A和车道B上的右转车辆，车辆同样采用主动换道规则，对于车道C上的右转车辆采用主动换道规则进入右转匝道.在区域II与区域I的分割线前，车道上右转还没进入右转匝道的右转车辆必须停车等待.1.2 车辆运行规则下面以一个路口的相位来说明车辆运行规则：（1）绿灯时步T1，进入该十字交叉路口的左转车辆按照图中所示的左转匝道运行，对于右转匝道的右转车辆均按图1所示的右转匝道运行，其余车辆按NaSch模型演化；（2）红灯时步T2，该路口内欲进入十字路口的左转车辆和直行车辆在十字路口前停止演化，其余车辆按NaSch模型演化.对于右转匝道的右转车辆均按图1所示的右转匝道运行，不受信号灯控制.（3）黄灯时步T3，对于已经进入交叉路口的车辆继续按照原来的运行规则运行，未进入交叉路口的车辆则在停止线前停车等待，其余车辆按NaSch模型演化，其他路口均为红灯时步.2 仿真实验实验以汕头市大学路西港路口为实例.大学路西港路口是进出中心城区的交通要道，东北-西南双向为四车道，西北-东南双向为三车道，单车道道路宽4 m，各个方向道路建有右转匝道，中间绿化带道宽2 m，人行道宽约12 m，中心路口限速40 km/h，道路最高速度为60 km/h，最低限速为20 km/h.为能够较好地模拟交通堵塞现象，同时考虑到程序界面可视化限制，将该十字路口做网格化处理，规格为81×81，每个网格代表4 m×4 m的正方形空间.暂不考虑不同汽车的尺寸，视每辆汽车能且仅能容纳于一个网格；将最低限速20 km/h转化为程序参数，即为1格/0.72 s，每一步长为0.72 s.以40 km/h速度为车辆在十字路口和特殊换道区域的最高限速，将该速度转化为模型标准速度即为2单位元胞/单位时间（，其余位置车辆的最大速度为3单位元胞/单位时间（V2max＝3），两个特殊换道区域L1和L2长度均为5单位元胞.整个路口红绿灯周期为229单位时长，左转绿灯时长和直行绿灯时长相一致，黄灯时长均为3单位时间，其中西南方向绿灯时长为75单位时长，东南方向为94单位时长，东北方向为41单位时长，西北方向为19单位时长，各方向绿灯时长占比为3.8∶4.7∶2.2∶1.0，模型演化时间为30 min.设计好初始十字路口仿真模型后，仅通过相关道路规则的调整，即可完成对应的初始信号灯周期模型、人工调节信号灯周期模型、智能信号灯周期模型和高架桥模型.初始信号灯周期模型即为实地考察的大学路西港路口交通路况；人工调节信号灯周期模型是在初始信号灯周期模型的基础上，通过多次实验观察各个路口的交通拥堵情况，依据经验调整最优的信号灯周期，即在各个路口黄灯时间步不变的情况下，在相对拥堵的路口相对应地增加绿灯时间步，其他车流量相对较少的路口相应地减少绿灯时间步；智能信号灯周期模型是通过检测各个路口在十字路口前的单车道平均车辆数目，并经由慢启动概率的调整后作为各个路口的绿灯时间步；高架桥模型则是以目前西港路口规划蓝图为基础，以工程建设时间划分共有两期工程：一期工程仅在西南方向与东北方向建有直行高架桥，其他路口依旧存有信号灯控制系统，二期工程会在各路口均建有高架桥，不存在信号灯控制系统，各道路相当于独立的单车道模型；本文高架桥模型特指一期工程下的高架桥模型.下文进一步通过仿真实验，分析实验结果，以此探究不同模型对道路交通的影响.3 模拟结果与分析为进行计算模拟，定义如下有关交通流性质的量[9]：平均耗时指一辆车从等候进入道路开始，至到达所需出口为止所耗费的时间的数学期望，用表示；交通流流量指单位步长内通过观测点的车辆数，以表示；平均通行速度以调和平均速度为准，定义为；车道上车流密度可通过交通流流量与平均通行速度算出，.这里tn为每辆车到达出口所耗费时间，N为观测时间内通过观测点的车辆数目，T为观测时间，vi为第i辆车的速度.下面首先通过比较上述四个交通流性质的量，确定更加接近现实的随机慢化概率与慢启动概率.随后分别对上述四个交通流模型进行交通低谷期、平时期和高峰期仿真实验，实验以十次仿真取平均值的方式，记录下不同模型各个时期下的车辆密度、平均通行速度、交通流流量和平均耗时，为了进一步分析关于交通信号灯对交通流性质的量的影响，对比前三个模型随着各个路口出车概率的增长平均耗时的变化趋势，从而更加直观地观察本文对于探讨交通信号灯配时问题的重要性.最后论证了高架桥的合理性.3.1 确定随机慢化概率与慢启动概率为了更加真实地模拟现实的路况，进一步通过实地考察，确定了西港路口各项交通状况.同一周期内各个路口在低谷期、平时和高峰期出现车辆的概率见表1，各个方向的车直行、左拐和右拐的概率见表2.随机慢化概率和慢启动概率依赖于十字路口的交通实际情况，可通过实地考察道路通行状况，而后通过调整参数来确定相关概率.随机慢化概率体现于驾驶员面对行驶过程中的各种不确定因素（例如道路条件、驾驶员心理变化等），为保障行车安全而降低行驶速度.慢启动概率则反映了静止车辆的启动延缓效应.以对随机慢化概率的确定为例，通过仿真实验发现：随机慢化概率和平均通行速度、交通流流量、平均耗时存在显著的相关关系；平均通行速度和交通流流量随着随机慢化概率的提高而降低，而平均耗时随着随机慢化概率的提高而提高，而这与我们直观观念相契合：随机慢化概率的提高会加重道路拥堵程度，降低道路通行效率.当前，由于汕头市大学路西港路口的交通状况比较混乱，不遵守交通规则的行人和车辆较多，尤其是摩托车的随意通行，每天早晚高峰期经常出现进堵塞现象，道路通行效率较低.基于实地考察发现，通过仿真模型对参数的调整发现，以随机慢化的概率0.25，慢启动的概率0.5能够较好模拟出西港路口实情况更为合理.3.2 信号灯周期配时问题对交通流的影响在未调节信号灯时长和建立高架桥之前，西港路口一天中的低谷期、平时和高峰期的车辆密度、平均通行速度、交通流流量和平均耗时见表3.从表3可知，车辆从低谷期到平时期再到高峰期显著增多，车辆密度、交通流流量和平均耗时增大，而车辆平均通行速度下降，展现了路口交通状况的急剧变化.其中平均耗时这个指标是体现交通效率最为显著的指标，下面对平均耗时进行着重分析.图2的模拟结果是不同模型各个路口出车概率与平均耗时的关系.由于模型的各个路口的出车概率不同，图中的出车概率等级分别表示一组出车概率，即各个方向的出车概率.图2中以出车概率等级为3表示低谷期的出车概率，出车概率等级越高，相对应的各个方向的出车概率越大，各个路口出车概率大小的增长趋势由表1的数据决定.从图中可以看到，三个模型平均耗时的变化趋势基本相同，符合现实情况，这是由于随着出车概率的增大，道路内的车辆数量不断增大，导致车辆在信号灯路口前等待时间增多和交通环境趋于复杂所带来的随机慢化现象的增多，致使车辆在道路内的通行时间增多.根据平均耗时与出车概率等级的演化规律可以将出车概率大致分为三个区域.下面为方便表述，出车概率等级用P来表示.当P＜3时，在较低的出车概率下，人工调整信号灯周期模型为最优模型，智能信号灯周期模型并不适用，由于出车概率比较小时，道路上车辆数目较少，本文设置的智能信号灯由于各个路口的信号灯转换速度快，因此反而会导致车辆的通行效率降低.当3≤P≤5时，三个模型的车辆平均耗时相对比较平稳，这表明在此区间，随着车辆数目的增多，道路上车辆的通行效率保持稳定.同时由P＝5时相对应的平均耗时可以看出智能信号灯周期模型相对于其他两个模型的优越性.当P＞5时，三个模型的车辆平均耗时与出车概率等级大致成正比.随着出车概率的增长，即道路上车辆密度的增加，道路上的车辆开始拥堵，智能信号灯周期模型与初始信号灯周期模型的平均耗时之间的差距开始减少，但相对于人工调整信号灯周期模型与初始信号灯周期模型之间平均耗时的关系，智能信号灯周期模型对于改善道路上车辆通行的效率还是比较明显.3.3 论证高架桥模型的合理性在城市发展后呈现的交通拥挤，同时又因建筑物密集导致难以拓宽的街道，造成了很多交通状况问题；以建造高架桥来疏散交通密度，提高运输速率成为大部分决策者的选择.目前在大学路口修建金凤路的直行高架桥，其他路口包括金凤路左转车道依旧存有信号灯控制系统.在此，我们模拟正在修建的金凤路直行高架桥，通过分析该模型与初始信号灯周期模型、人工调节信号灯周期模型、智能信号灯周期模型的关系，探究修建高架桥的可行性.图3为高架桥模型与其他模型在平均耗时的关系图，高架桥模型在不同出车概率等级下的平均耗时均优于或等于其他模型的平均耗时.当P＜5时，即车流量在低谷期与平时之前的时候，相比较于其他三个模型，说明在该区间下的高架桥模型能够保证道路的畅通，不存在道路拥堵现象；当 5≤P＜8时，高架桥模型同智能信号灯周期模型为最优模型，同时也表明智能红绿灯可以很大程度上缓解平时期的道路堵塞现象；当P≥8时，高架桥模型下的平均耗时显著低于智能信号灯周期模型及其他模型，相比较于智能信号灯周期模型，在道路上车流量大的时候，能够更大程度上改善高峰期道路上的拥堵现象.高架桥模型相比初始信号灯周期模型、人工调节信号灯周期模型和智能信号灯周期模型具有更优良性能，能够极大地提高道路通行能力，降低平均耗时，故在大学路口修建高架桥，以期改善交通拥堵现状的方案具备一定的可行性和优越性.但在出车概率非高峰期下，仅通过调整信号灯周期，初始道路便能改善道路通行状况至高架桥模型的水平，说明信号灯周期时长对十字路口交通环境存在显著性影响.4 结论本文探究了基于元胞自动机的十字路口交通流模型，采用Brockfeld等人对NaSch和BML耦合模型的优化规则和慢启动规则，分别建立了初始信号灯周期模型、人工调节信号灯周期模型、智能信号灯周期模型和高架桥模型，并运用于广东省汕头市大学路西港路口，对信号灯周期的配时及高架桥交通效益等问题进行了仿真实验，得出以下结论：1.高架桥模型能够极大地提升道路通行能力，改善交通效率，在西港路口修建高架桥具备理论上的可行性；2.信号灯周期时长对道路交通存在显著性影响，合适的信号灯周期时长能够在一定程度上改善交通环境；3.道路不同时期适用于不同的信号灯周期时长，信号灯周期需要一定的灵活性变化，以满足高低峰期不同的交通需求.致谢：感谢汕头大学数学系李健老师的悉心指导.参考文献[1]NAGELK，SCHRECKENBERGM.A cellular automaton model for freeway traffic[J].J Phys I France，1992，2：2221-2233.[2]WANGR，RUSKINHJ.ModelingtrafficflowataSingle-laneurbanroundabout[J].ComputPhysCommun，2002，147（1/2）：570-576.[3]王俊骅，方守恩.路段行人-机动车冲突观测方法及冲突特性[J].同济大学学报（自然科学版），2008，36（4）：503-507.[4]袁绍欣，赵祥模，安毅生.无信号交叉口车流通行状况的混杂Petri网模型[J].中国公路学报，2010，23（1）：93-97.[5]TAKAYASUM，TAKAYASUH.1/f noise in a traffic model[J].Fractals，1993，1（4）：860-866.[6]杨晓光，陈白磊，彭国雄.行人交通控制信号设置方法研究[J].中国公路学报，2001，14（1）：75-78+82.[7]葛宏伟，王炜，陈学武，等.公交站点车辆停靠对信号交叉口进口道交通延误模型[J].东南大学学报（自然科学版），2006，36（6）：1018-1023.[8]BROCKFELD E，BARLOVIC R，SCHADSCHNEIDER A，et al.Optimizing traffic lights in a cellular 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十字路口交通控制系统智能化优化设计策略
十字路口交通控制系统智能化优化设计策略摘要：随着城市交通拥堵问题的日益凸显，对交通控制系统的智能化优化设计策略的需求也越来越迫切。
本文将从信号配时优化、交通流控制、智能监控等几个方面探讨十字路口交通控制系统智能化优化设计策略的相关问题，并提出相应的解决方案。
一、信号配时优化十字路口交通控制系统的信号配时优化是提高交通效率和减少交通拥堵的关键措施。
传统的基于固定时长的信号配时已经不能满足日益复杂的交通流条件。
智能化优化设计策略需要根据交通流量、时间和道路网络拥堵情况等多种因素进行动态配时调整。
1.1 交通流量检测技术为了实现信号配时的智能化，需要引入先进的交通流量检测技术。
例如，可以利用车辆检测器、摄像头、雷达等设备实时监测道路上的车辆数量和流量情况。
同时，利用无线通信技术将所得数据与交通控制中心进行实时传输和处理。
1.2 动态信号配时算法基于实时监测的交通流量数据，可以采用动态信号配时算法来进行实时的信号调整。
例如，可以基于交通流量情况自动调整绿灯时间长度、优化信号相位的时长等策略，以最大程度地减少交通流的等待时间和车辆堵塞。
1.3 优化交通网络布局除了动态信号配时，还可以通过优化交通网络布局来进一步提高交通效率。
例如，在设计新的路口或者改造现有路口时，可以考虑增加转向道、给予非机动车优先通行权等措施，减少交通信号灯的干扰和交叉冲突。
二、交通流控制优化设计策略还需要考虑如何合理控制交通流，减少交通阻塞和拥堵。
以下几个方面是关键考虑的点。
2.1 智能交通信号灯传统的交通信号灯只能按照固定的时长进行切换，无法根据交通流量的变化做出智能决策。
因此，引入智能交通信号灯技术是十分必要的。
这种信号灯可以通过感应器获得实时的交通流量信息，并根据该信息智能调整信号灯的切换时机，以保障道路上的交通畅通。
2.2 交通流动态控制智能交通控制系统还可以采用交通流动态控制策略来减少拥堵。
通过路口探测器等技术，实时监测交通流的速度和密度。
电气自动化专业毕业设计论文-交通十字路口红绿灯控制系统
中文题目交通十字路口红绿灯控制系统英文题目Traffic crossroads traffic light control system姓名所在系部电子信息工程系所学专业电气自动化班级名称自动化学号指导教师日期 2015年05月 6日目录摘要 (3)Abstract (4)一、引言......................................................................................... 错误！未定义书签。
二、设计功能与运行要求 (5)（一）十字路口交通灯控制实际情况 (6)（二）交通灯变化顺序表 (6)（三）结合十字路口交通灯实际情况设计交通灯模拟控制系统错误！未定义书签。
1.正常模式..................................................................................... 错误！未定义书签。
2.车流较大模式............................................................................. 错误！未定义书签。
3.紧急情况处理............................................................................. 错误！未定义书签。
三、硬件设计 (6)（一）传感器选择 (7)（二）可编程控制器的选择......................................................... 错误！未定义书签。
（三）I/0端口分配...................................................................... 错误！未定义书签。
（三）I/0端口接线图....................................................................... 错误！未定义书签。
基于邻域特征的电子地图道路交叉点自动提取
第１５卷 第５期２０２０年５月中国科技论文ＣＨＩＮＡＳＣＩＥＮＣＥＰＡＰＥＲＶｏｌ．１５Ｎｏ．５Ｍａｙ２０２０基于邻域特征的电子地图道路交叉点自动提取谢志伟１，平继伟１，彭 博２，徐兆阳３（１．沈阳建筑大学交通工程学院，沈阳１１０１６８；２．辽宁生态工程职业学院测绘工程学院，沈阳１１０１２２；３．盘锦宏源土地勘测规划评估有限公司，辽宁盘锦１２４０１０）摘 要：为了提高电子地图道路交叉点的识别和定位精度，提出了一种基于邻域特征的电子地图道路交叉点自动提取方法。
首先，采用面向对象分类提取电子地图道路信息，并通过形态学算法连接和细化道路信息形成道路网；然后，采用道路交叉点八邻域前景点特征识别道路网的初始交叉点；最后，利用最小二乘法拟合道路直线来纠正初始交叉点的位置偏移，获得定位准确的道路交叉点。
实验结果表明，所提方法具有较高的识别率和定位精度，能够有效地提取电子地图道路交叉点。
关键词：电子地图；道路交叉点；面向对象；邻域特征；直线拟合中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标志码：Ａ文章编号：２０９５２７８３（２０２０）０５０５９９０６开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：犃狌狋狅犿犪狋犻犮犲狓狋狉犪犮狋犻狅狀狅犳狉狅犪犱犻狀狋犲狉狊犲犮狋犻狅狀狊犳狉狅犿犲犾犲犮狋狉狅狀犻犮犿犪狆狊ＸＩＥＺｈｉｗｅｉ１，ＰＩＮＧＪｉｗｅｉ１，ＰＥＮＧＢｏ２，ＸＵＺｈａｏｙａｎｇ３（１．犛犮犺狅狅犾狅犳犜狉犪狀狊狆狅狉狋犪狋犻狅狀犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犛犺犲狀狔犪狀犵犑犻犪狀狕犺狌犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犛犺犲狀狔犪狀犵１１０１６８，犆犺犻狀犪；２．犛犮犺狅狅犾狅犳犛狌狉狏犲狔犻狀犵犪狀犱犕犪狆狆犻狀犵犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犔犻犪狅狀犻狀犵犞狅犮犪狋犻狅狀犪犾犆狅犾犾犲犵犲狅犳犈犮狅犾狅犵犻犮犪犾犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犛犺犲狀狔犪狀犵１１０１２２，犆犺犻狀犪；３．犘犪狀犼犻狀犎狅狀犵狔狌犪狀犔犪狀犱犛狌狉狏犲狔犘犾犪狀狀犻狀犵犃狊狊犲狊狊犿犲狀狋犔犻犿犻狋犲犱犆狅犿狆犪狀狔，犘犪狀犼犻狀，犔犻犪狅狀犻狀犵１２４０１０，犆犺犻狀犪）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｒｏａｄｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｎｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｍａｐ，ａｎａｕｔｏｍａｔｉｃｅｘ ｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｒｏａｄｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｏｎｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｍａｐｂａｓｅｄｏｎｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｆｅａｔｕｒｅｓｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｒｏａｄｉｎｆｏｒｍａ ｔｉｏｎｏｆｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｍａｐｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｏｂｊｅｃｔ ｏｒｉｅｎｔｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｆｔｅｒｔｈｅｒｏａｄｉｎｆｏｒ ｍａｔｉｏｎｉｓｃｏｎｎｅｃｔｅｄａｎｄｒｅｆｉｎｅｄｂｙｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｅｉｇｈｔｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄｐｏｉｎｔｓｏｆｔｈｅｒｏａｄｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓｗｅｒｅｔａｋｅｎａｓｔｈｅｊｕｄｇｍｅｎｔｒｕｌｅｓｔｏｔｒａｖｅｒｓｅｔｈｅｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｒｏａｄｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｓｔｒａｉｇｈｔｌｉｎｅｆｉｔｔｅｄｂｙｔｈｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｏｒｒｅｃｔｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｓｄｅｖｉａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅａｃ ｃｕｒａｔｅｌｏｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙａｒｅｉｍｐｒｏｖｅｄ，ｗｈｉｃｈｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｒｏａｄｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｍａｐ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｍａｐ；ｒｏａｄｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ；ｏｂｊｅｃｔ ｏｒｉｅｎｔｅｄ；ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｆｅａｔｕｒｅ；ｓｔｒａｉｇｈｔｌｉｎｅｆｉｔｔｉｎｇ收稿日期：２０１９ １１ ０７基金项目：辽宁省教育厅科学研究项目（ｌｎｑｎ２０１９１７）第一作者：谢志伟（１９８６—），男，讲师，主要研究方向为地理信息提取，ｚｗｘｒｓ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ 道路交叉点包含了道路交汇的位置、方向、数量等关键信息，是电子地图道路网的基本局部结构。
基于十字路口交通灯PLC控制设计
基于十字路口交通灯PLC控制设计作者：陈振伟苑秋华来源：《硅谷》2011年第10期摘要：本设计是用PLC来实现对十字路口交通灯的控制，其控制方法是采用松下的FP系列FPX-L60型号PLC对东西南北的红、黄、绿灯实现有规律的循环闪亮，以实现对交通灯的控制。
控制过程中采用顺序控制设计法，控制程序包括有梯形图（LAD）、指令表（STL）。
该控制系统的特点是简单、经济，能够生动、形象的演示十字路口交通灯的运行情况，方便理解PLC应用，能大大增加学习PLC的兴趣。
关键词： PLC；十字路口；红绿灯；松下中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）0520044－020 前言现在交通信号灯控制一般采用单片机控制，单片机能完成交通灯一般的控制过程，其功能比传统继电器控制电路要强大的多，但可靠性不够高，控制功能还不够完善。
PLC是专为工业自动化控制设计的，在面向对象控制这一块，其控制功能的强大是无法比拟的，通过多种多样的扩展模块，可以做到外部接线简化、内部工作的高可靠，稳定性高，抗干扰能力强，另外PLC易学、易懂且性价比高。
在工业控制方面PLC得到了广泛的应用，下面介绍十字路口交通灯用PLC进行控制的设计。
1 PLC控制系统1.1 PLC概述PLC是一种新型的工业控制装置，专为在工业现场应用而设计，它采用可编程序的存储器，用以在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时/计数和算术运算等操作指令，并通过数字式或模拟式的输入、输出接口，控制各种类型的机械或生产过程。
1.2 PLC模拟控制系统要求按下启动按钮，南北红灯亮8S，东西绿灯亮4s后闪2s灭，黄灯亮2s后灭；红灯亮8s；绿灯亮……循环，对应东西绿黄灯亮时南北红灯亮8s，接着绿灯亮4s后闪2s灭，黄灯亮2s 后，红灯又亮……循环。
南北方向和东西方向各有两个数码显示管来显示时间，告诉等待和通行的时间。
按下停止按钮，灯全部熄灭。
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面状地物 (比如道路、河流、房屋等 ), 计算机和人类相
比具有强大的物理计算能力, 可进行极其精确的定量
分析, 加之日臻成熟的模式识别理论, 摆脱辅助草图 实现全自动成图已不是梦想。
图 1 十字路口内部点连线原理
本文是文献 [ 1] 的姊妹篇, 文献 [ 1] 具体探讨基 于直角型房屋碎部点的自动连线问题, 本文则是针对 十字路口道路碎部点自动连线方法的探讨。在城区 大比例尺测图中, 道路占较大比重, 且对于地图辨识 也起到关键的作用, 因此道路碎部点间的自动连线是 计算机自动绘图主要研究内容。与丁字路口、三岔口 相比, 十字路口在道路体系中占大多数比重, 因此我 们以十字路口为例研究道路碎步点自动连线原理。
图 4 求十字路口北方向原理图
56
测绘通报
2009年 第 1期
从上面分析可以看出, 求十字路口北向夹角的
关键是如何确定该图形在左右方向上 最具有对称
性, 换句话说, 判断对 称性的相似性指 标应如何选
取? 图 4( d)和图 4( e) 分别是图 4( a) 和图 4( b) 关
于正北方向的镜像图 ( 图中竖直的虚线是过路口中
54
测绘通报
文章编号: 0494 0911( 2009) 01 0054 03
中图分类号: P283. 7
2009年 第 1期 文献标识码: B
基于十字路口的道路碎部点自动连线方法探讨
秦 永, 姚吉利
(山东理工大学 建筑工程学院, 山东 淄博 255900)
A Study of Autom atic P lotting Based on Crossroad s D etail P oints
3(用正方形表示的点 )存在一定的距离, 这样在计 算最小 di 时则会产生错误或偏差, 进而影响偏角 。为解决上述问题, 可给 12个点赋予不同的权重,
参考图 4( c), 点 1, 6, 7, 12最关键, 权定为 2, 点 3, 4, 9, 10对确定路口北向夹角影响最小, 权定为 0. 5,
图 4( a)是一个南北向偏东的十字路口, 图 4( b) 是将图 4( a) 旋转后得到的正南正北路口。由于理 想的正南正北 路口 具有很 好的 对称性, 比 如东 西 ( 左右 )对称、南北 ( 上下 ) 对称等, 而非正南正北向 的十字路口则不 具备上述几何特 征。如果我 们对 某一路口 12个碎部点绕其中心旋转角度 后, 这些 点在东西 ( 左右 ) 方向上对称性最强, 那么该路口偏 离正北方向的夹角即为 , 这就是求解十字路口北 方向夹角的基本 原理。由于路 口内部碎部点 是依 照坐标方位角大小排序的, 因此我们只考察图形在 东西 ( 左右 ) 方向上的 对称性, 十字路 口是否南 北 ( 上下 )对称并不影响碎部点的排列次序。
一、引 言
设已从所有碎步点中提取出道路特征点, 且各个路口 间没有多余的路边点 (实际测量中为了提高精度或检
摆脱外业测量时绘制辅助草图从而实现计算机 核, 道路的中间有时也会测量 1~ 2个点 )。
自动绘图一直是测绘工作者梦寐以求的目标, 目前有
两种发展趋势: 一是以清华三维及南方 测图精灵
为代表的内外业一体化模式, 即测图与绘图同时进
二、道路碎部点自 动连线原理
对于大比例尺测图来说, 十字路口特征点共 12 个, 如图 1所示。道路碎部点自动连线分为两个步 骤: 首先是十字路口内 12个特征点的连线, 其次是十 字路口间的连线工作。在叙述连线原理之前, 我们假
2. 十字路口间碎部点连线原理 为叙述方便, 以相邻的 6 个十字路口为例说明 具体过程, 如图 2所示。通过第一步操作, 我们已提 取出所有的单个十字路口, 并且将路口中的 12个点 按坐标方位角 ( 即中心点 P 到 12个碎步 点连线的 方位角, 如图 1所示 )大小排序。由此, 自动连线关
2. 自动串联空间处理流程。模型可 以把分析 和准备数据过程所用到的所有分析工具和数据, 通 过流程化结合在一起, 方便直观, 并且可以保存, 重 复执行。
3. 共享地理处理知识 [ 6] 。建模流程使用户不 再困扰于空间操作和空间分析算法的实现上, 有更 多的时间和精力着重分析解决问题的流程和办法, 将复杂的大问题 分解为多个简单 的小问题。同时 可以通过 A rcG IS Server实现互联网相互共享, 为地 理信息技术的面向服务 SOA 提供了基础和保证。
图 5 十字路口北向夹角计算示意图
2. 十字路口自动连线实验 图 6( a)为实验数据自动连线的结果, 效果比较 理想。图 6( b)为淄博市城区主干道路图, 碎部点通 过对 2008年淄博市张店城区图数字化采集得到, 共 采集 324个点, 包含 27个路口。利用 M atlab 平台, 数秒内实现全自动绘图。
参考文献:
图4
四、结束语
空间处理建模技术具有如下特点:
[ 1] 龚 健 雅. 地 理 信 息 系 统 基 础 [ M ]. 北 京: 科 学 出 版 社, 2001.
[ 2] 高 勇, 邬 伦, 刘 瑜. 空间信 息处理 过程建 模研究 [ J]. 北 京 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ), 2004, 40 ( 6 ): 914 921.
行, 大部分绘图工作都在测量时完成, 制约其发展的
关键是测图效率及便携机电力问题; 另一个研究方向
是利用模式识别等理论, 计算机通过地物点间的拓扑 关系自动成图 [ 1~ 3] , 利用计算机绘图的人都会有如下
感觉: 当我们将外业测量的碎部点展绘到屏幕上时,
许多点即使不参照草图也能相互连接, 特别是线状、
对应的 即为十字路口的北向夹角。
需要注意的是当 十字路口两个方 向互不垂直
时, 利用上面公式计算出的结果和实际值有一定的 偏差。如图 4( c)所示, 当路口两个方向不垂直时,
其镜像结果为图 4( f), 从图中可以看出原始点 3, 4,
9, 10(用圆圈表示的点 )和其对应的镜像点 10, 9, 4,
点 1, 2, 5, 8 权为 1。新的距离 di = dip i, 其 中 pi = ( 2, 1, 0. 5, 0. 5, 1, 2, 2, 1, 0. 5, 0. 5, 1, 2)T。另外用距
离的标准差 STD (di )代替距离和 di作为判断对称 性的相似性指标, 也可提高计算精度。通过以上处
1. 十字路口内部点间连线原理 正常情况下, 各个路口间的距离都远大于路口内 部碎部点间的长度。换句话说, 十字路口上的道路碎 部点具有很高的空间聚类性, 利用这一点可方便地提 取出任一个十字路口。如图 1所示, 对某个路口中的 点按顺时针方向排序并构造出一个虚拟多边形, 中间 的 P 点是该子集的聚类中心, 如果某个顶点内角大于 180 则把相邻的 3个点用圆弧段连接起来。
大小顺序排列, 其坐标为 x 1i, y1i, 中心点坐 标为 x0,
y 0, 利用式 ( 1)求出其旋转 后的坐标 x2i, y2i。
x2i , y2i , 1 = ( x1i , y1i , 1)
cos
s in
0
- sin
cos
0
x0 (1- cos ) + y0 sin - x0 sin + y0 (1- cos ) 1
第三步: 验证模 型。最后, 可选择 Va lidate En t ire M odel对模型进行检查, 若没有问题后运行, 输 出数据结果在 A rcM ap中, 如图 4( b)所示。
1. 具备程序逻辑构造复杂模型。模型可以包 括复杂的处理 过程, 一个 模型 中还可 以包 含子 模 型, 相互嵌套, 并且支持循环和条件逻辑, 实现更复 杂的应用。
心的坐标纵轴线 ) , 从图中可以看出: 两图形对称性 最佳等价于原图各点与 镜像点的距离 和最小。因
此, 对称性问题就转化为求 函数极值问题, 只是这
里的函数比较复 杂, 难以通 过求导方式求 解, 只能
通过计算机求出数值解。求十字路口 北向夹角具
体过程如下: 设某一十字路口 12个点按坐标方位角
取 10 限差 ), 这样就排除了与 A, B 及 C 路口连线 的可能, 只剩下 E 与 F 路口中的 7#点。最后取距离 近者作为连接点, 即 D 路口 2# 点连接 E 路口 7# 点。
一位, 原来 8# 点变成现在的 1# 点, 利用这个顺序进 行连线当然会发 生错误。如果 能够计算出某 个十 字路口偏离正北方向的夹角, 或者取该路口的北方 向为正北方向, 即可避免上述错误。我们可以容易 地用肉眼目估出十字路口的北方向, 进而计算出和 正北方向的夹角, 但 是让机器自动计 算夹角时, 问 题变得困难了许 多。事实上笔 者大多数精力 都用 在这个问题上, 下面简单介绍一下设计思路。
收稿日期: 2008 07 31 作者简介: 秦 永 ( 1978 ) , 男, 江苏泗洪人, 讲师, 主要从事遥感图像处理的科研与教学工作。
2009年 第 1期
测 绘通 报
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键问题是确定图 2中 8个点的连接关系。从图 2中
可得出各个点的连接关系: 1与 4互连, 2与 7互连, 3与 6互连, 5与 8 互连。下面以 D 路口的 2#点为
理可将路口两个方向不垂直的影响降到最低。
三、实 验
1. 十字路口北向偏角的确定 利用上述算法对图 4( a) 、图 4( c) 分别进行计 算, 求出路口北向夹角分别为 - 17 和 - 2 ( 负号表
示偏东方向, 正号表示偏西方向 ), 图 5中横轴表示 旋转角度, 纵轴表示距离标准差。利用手工方式计 算出的北向夹角分别为 - 15. 5 和 0 , 误差分别是 1. 5 和 2 。笔者还对多种形式的十字路口北向夹 角进行计算, 当路口 比较标准时, 角度计算几 乎没 有任何误差; 即使路 口形状很不规范, 角度误 差也 能控制在 2. 5 以内, 误差远小于 1#点的坐标方位角 ( > 10 ) 的大小, 精度足以满足自动连线的要求。