浅议智能交通信号控制系统和控制战略

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1、浅议智能交通信号控制系统和控制战略　　摘要：随着社会的进步，经济发展给交通工程领域提出了越来越高的要求，也带来了巨大的挑战。本文通过分析交通信号控制系统的概况，浅析了致力于城市交通枢纽智能交通信号控制系统建设研究，阐述了该系统的概况、分类、主要技术、控制战略及一些特殊功能等。关键词：智能交通信号控制系统；控制战略；特殊功能中图分类号：TU74文献标识码：A文章编号：1智能交通信号控制系统概况1.1智能交通信号控制系统的概念交通信号控制就是通过控制交叉口的信号灯的灯色变化，使得车辆能够高效地驶离交叉路口，实现合理指挥交通流的通行

2、或停止，达到疏导、改善交通流的目的。目前我国的交通信号控制研究还刚刚起步，尚未形成完整的体系，有关交通控制的许多理论正在研究之中。1.2智能交通信号控制系统的分类从系统结构与控制方式上分，有集中式计算机控制系统和分布式计算机控制系统；从系统控制战略上分有静态系统和动态系统；从控制区域的路网结构上分，有开环网络和闭环网络；从系统功能上看，兼有监视、控制和诱导功能。1.3智能交通信号控制系统的主要技术7（1）模糊控制模糊控制是一种无需数学模型的控制方法，是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法，将人的经验、常识等用自然语言的形式表

3、达出来，建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型。将模糊控制引入信号灯的控制，它模仿了有经验的交警指挥交通时的思路，达到很好的控制效果。由于模糊控制系统不需要建立控制对象的数学模型，能适用于非线性、时变的复杂对象以及多变量系统。（2）神经网络控制神经网络控制是利用人脑的某些结构机理及人的知识和经验对系统进行控制的方法。神经网络控制系统的智能性、鲁棒性好，能处理非线性、不确定复杂系统的控制问题。显著特点是具有学习功能，不断修正神经元之间的连接权值，并离散存储在连接网络中，因而对非线性系统和难以建模的系统具有良好的映射功能和学习

4、功能，因此神经网络控制比较适合难以建立准确数学模型的交通系统。采用神经网络技术来进行模糊信息处理有多种做法，其中最主要的一种则是构造各类模糊神经元及模糊神经网络作为信息处理单元，以实现模糊信息的自动处理。2交通信号控制系统的控制战略7交通信号控制在两个层次上对系统进行控制，以适应交通枢纽区域交通流量的需求，特别是控制影响路口协调的三个重要参数，即周期、绿信比和相位差。2.1战略控制战略控制是决定信号网络协调控制的最高层次，由中心自适应协调区域交通信号控制区域计算机控制。利用检测器线圈采集的交通流量及占有率信息，战略控制算法以交

5、通枢纽区域为基础，计算周期、绿信比和相位差参数，以适应主流交通状况。这些参数控制相邻的信号灯路口组（每组通常为1－10个路口），每个信号灯路口组称为子系统。①交通信号控制子系统。子系统是交通信号战略控制的基本单位，每个子系统包含交通枢纽区域一个或多个路口，有一个关键路口。关键路口通过检测计算出准确的可变的绿信比，以适应交通流的变化。同一交通枢纽区域子系统中的路口总是协调一致的，具有相同的周期及内部相关的绿信比和相位差。非关键路口的绿信比可以是不可变的，也可以选择不同的预定方案，以适应关键路口的绿信比变化。为了实现交通枢纽区域更

6、多路口的协调，相邻子系统可以连接在一起，构成更大的协调系统，且共用一个周期时间。该连接决定各子系统之间的相位差，连接可以是永久的，也可以是临时的。7②交通信号控制饱和度。交通信号控制系统通过检测每个入口车道的饱和流量数据，实现战略方案的制定。系统使用的是类似饱和流量数据。设置在关键路口停车线处重要车道上的检测器，系统数据库中被定义为战略检测器，路口控制器在绿灯时间，采集车流通过时的交通流量和占有率数据，经处理后，与每个线圈自校准的饱和流量数据一起，供系统计算“饱和度（DS）”。该系统计算有效利用的绿灯时间与可得到的绿灯时间的比

7、率。有效利用绿灯时间是在饱和交通流状态下，刚好通过以最优车间距运行的同等车流量所用的绿灯时间。因此，DS允许出现大于100%的情况，这使得系统可以处理过饱和状况。③交通信号控制周期的有效性。周期时间根据饱和度最高的车道上饱和度的值上下浮动，基本原则是保持该饱和度在90%左右（可由用户确定）。最小周期时间（通常为30－40秒）和最大周期时间（通常为100－150秒）也可由用户确定。周期时间的最大变化值为21秒，但实际运行中明显小于该值，除非有明显的交通需求变化趋势。④通信号控制绿信比的作用。绿信比在不同的周期中以小步长变化，目的

8、是使各有冲突车流车道的饱和度均衡，以减小总体延误时间。最小绿信比可以是用户指定的，但通常是控制器预存的最小绿信比。当前周期时间和相位的最小时间限定最大绿信比，该绿信比可以分配给某一相位。7⑤交通信号控制相位差。应合理确定控制区域规模,寻找最优相位差优化路径，减少路口多方向相位