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时间:2019-02-06
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1、摘要本文针对交通系统复杂性、随机性和难以用精确的数学模型来描述的特点,考虑到模糊控制技术具有不需要建立精确的数学模型,神经网络具有并行计算、分布信息存储以及具备自学习功能等优点,把模糊控制技术和神经网络结合,对四相位的交叉路口采用一种基于车辆等待长度的单点信号交叉口交通实时模糊神经网络控制方法,设计了模糊神经网络控制器。并用Matlab软件对其进行仿真,仿真结果表明控制效果良好。针对现有8/16位单片机交通信号控制器功能单一,处理能力有限的缺点,本文还详细地介绍了一套智能交通控制器系统的整体设计。完成了硬件电路及
2、软件部分的设计。主要研究工作包括:对单点信号交叉13四相位的交叉路口,采用模糊控制和神经网络结合的方法对四相交叉路口进行控制,设计了模糊神经网络控制器。并对所设计的控制器应用Matlab软件进行仿真研究,仿真结果表明本文所设计的四相位模糊神经网络控制器使得交叉路口的通行能力最大且车队候车时间最短;完成了交通控制器的硬件设计,电路包括:主控板电路、人机接口电路、以太嗣和USB通讯接口电路、调试电路和功率驱动电路等。完成了系统软件设计,包括交叉环境的搭建,引导加载程序Uboot的移植,部分驱动程序的编写。以及文件系统
3、的构建。关键词:模糊控制;模糊神经网络控制器;MATLAB仿真;交通信号控制器;&T91RM9200;ARMLINiJXⅡTheResearchofIntelligentTrafileControllerBasedoREmbeddedsy’stemAbstractAtfirst。accordingtOcomplex、randomandindistinctcharacteristicsoftheUraf[ficsystem,we∞notestablishedexactmathematicmodel.1卫efuzzy
4、controlmethodneednotestablishedexactmathematicmodelandartificialneuralnetworkshaveparallelcomputing,distributed-memoryandstronglylearningcapability.CombinedwithfI,zzycontrolandneuralnetwork,thispaperpresented[rafficreal-timeFNN(fIlzzyneuralnetworks)controlmet
5、hodbasedonvehicleswaitingqueue面isolatedintersection.AFNNcontrollerwasdesignedandmatlabsimulationwasexploitedtosimulatesystem.Theresultshowedthatefficiencywassatisfied.Consideringthedisadvantageoftra伍csignalcontrollerthatisusedatpresent,Thepaperalsointroducesi
6、ndetailasetofwholedesignIntelligentTrafficsignalSystem,includinghardwareandsoftware.11"maincontentsinthisdissertationinclude女wlththeconsiderationoftrafficsignalcontrolinanfour-phssointersection,inte掣atedfuzzycontrolandneutralnetworkwasused·aFNNcontrollerwasde
7、signed.Matlabcomputersimulationshowedthattheresultwasverygood:Thchardwareoftrafficsignalcontrollerhasbeendesigned.Itincludedthekernelcontrolcircuit,man·roachineinterfacecircuit,debugginginterfacemodule,powerdrivercircuitaswellascommunicationmodulebasedOllEthe
8、metandUSB.ThcdesignanddevelopmentofembeddedsoftwarehasbeenelaboratedindetailEmbeddedsoftwareconsistedofthebo丑dingofcross-developmentembeddedljnuxbuddingofrootenvironment·thetlampiantofU-B
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