交通信號燈優化控制＊

閆東宇，邢雙云，操峻巖，廉甘霖

（沈陽建筑大學，遼寧 沈陽 110168）

隨著我國信息技術的發展，交通信息的獲取也越來越多樣，比如通過分析城市道路交通流量變化的特點，提出一種基于數據融合的監測方法；基于不同相位的動態最小時間需求，并以相位通行需求時間為研究對象，以動態相位時間差為狀態轉換控制目標，建立了單路口交通信號燈的動態智能控制方法。然而，這些方法均未涉及到自動采集動態影像、處理與分析路口交通流量信息的核心。

就以往的信息傳感技術而言，目前，大多數城市交通信號燈控制方法基本上還是采用感應線圈等設備來獲取交通信息。由于這種交通量檢測設備需要埋設在道路下面，使得安裝與維護都很不方便，成本高、抗干擾性差、感應范圍極為有限，難以普遍推廣，加之其能力十分有限，僅僅能檢測出車道上現有車輛的數量。所以，本文針對交通信息的獲取、分析、處理以及反饋進行了改進，不同于以往單一的模糊控制，將其靠人工分析的部分改為智能分析，加之“電子警察”應用的日益普及，在城市的許多交叉路口早已裝配了采集交通流量的攝像裝置，雖然設下“電子警察”的設計初衷是用于人工監控，但我們不妨將其與交通信號燈的控制系統相連接，并將CCD攝像傳感技術應用其中，讓信號燈的轉換完全依靠科學的人工智能。

本項目的研究結果綜合考慮了各個車道的排隊長度以及車輛通過路口所需的時間，從而決定綠燈時間的分配，更接近人的決策，又不失科學嚴謹性，能有效地對平面交叉口進行控制。

1 預備知識

模糊控制，是采用由模糊數學語言描述的控制規則來操縱系統工作的一種非線性控制方式，不需要建立精準的數學模型，它靠結合人的思維和經驗來實現交通的控制。模糊控制的特點是既有系統化的理論，又有大量的實際應用背景。在傳統的控制領域中，控制系統動態模式的精確與否是影響控制優劣的關鍵，系統動態的信息越詳細，則越能達到精確控制的目的。模糊控制對于復雜和難以精確描述的系統有著很好的處理效果。

模糊綜合評價法是一種基于模糊數學的綜合評標方法。該綜合評價法根據模糊數學的隸屬度理論把定性評價轉化為定量評價，即用模糊數學對受到多種因素制約的事物或對象進行總體評價。它具有結果清晰、系統性強的特點，能較好地解決模糊、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的解決。其特點是評價結果不是絕對地肯定或否定，而是以一個模糊集合來表示。

CCD是電荷耦合器件的簡稱，它使用一種高感光度的半導體材料制成，能把光線轉變成電信號，通過模數轉換器芯片轉換成數字信號，數字信號經過壓縮以后由相機內部的閃速儲存器或內置硬盤卡保存，可以輕而易舉地把數據傳輸給計算機，并借助于計算機的處理手段根據需要和想像來修改圖像。CCD的工作原理是被攝物體反射光線到CCD器件上，CCD根據光的強弱積聚相應的電荷，從而產生與光電荷量成正比的弱電壓信號，經過濾波、放大處理等操作，通過驅動電路輸出一個能表示敏感物體光強弱的電信號或標準的視頻信號。

2 單個交叉路口優化控制

對城市中單個交叉路口的信號燈進行控制，實質就是尋找最佳信號周期和兩交叉方向的綠信比，通過對數據的檢測和分析我們得出結論：在車流量極小的情況下，信號周期應盡量短，但一般不小于50 s，以免車輛來不及通過路口；在交通車流量很大的情況下，信號周期要盡可能的長，但一般不超過180 s，避免行人或司機等待時間過長。

2.1 計算CCD攝像頭的位置

為了解決以往的只能靠埋在地下的磁線圈確定道路車輛多少的問題，以及改進這種只靠車輛數來決定變換交通燈的情況。我們決定使用CCD攝像傳感技術來替代地下埋線圈的情況，確定CCD攝像頭位置的過程為：將世界坐標系中的Z軸與直行/左轉行車為分界線重合且方向為車輛行駛的正方向，設為0，以停車線與車輛行駛方向分界線的交點設置成原點，軸與停車線重合且以行車的左側為正方向。每個CCD均根據計算機圖像坐標系像素點坐標（U，V）和世界坐標系空間三維坐標（X，Y，X）之間的關系標定其內、外參數值。建立如圖1的坐標系，并在信號燈處放置CCD電子傳感攝像頭。

圖1 CCD攝像頭的位置

2.2 連接所有的CCD攝像頭并設計功能

將此路段的所有CCD傳感攝像頭系統進行連接，將每個路口的CCD傳感攝像頭的傳感功能相連接，檢測出各個車道的實時車流量，車的平均速度以及車輛所在車道，反饋到信號處理器中，計算出此刻等紅燈車輛通過道口所需時間。根據確定的各個相位最短綠燈時間Gmin和最長綠燈時間Gmax，從而確定最小信號周期Tmin和最大信號周期Tmax，給獲得通行權的當前相位i以最小的綠燈時間Gi，min.在此時間內測定該交叉口的車輛信息為：當前綠燈相位車輛的排隊長度（實際排隊長度與潛在排隊長度之和）Li和當前紅燈相位上各車道中的最大車輛排隊長度Lmax，計算兩者的比值q作為輸入變量。

模糊化模塊的作用是將CCD攝像頭傳感的精確數值輸入變量，通過定義在其論域上的隸屬度函數計算出其屬于各模糊集合的隸屬度，從而將其轉化成為一個模糊變量，最終決定綠燈或者紅燈的開啟。對于輸入的變量，假設其論域上定義了“短”“長”兩個模糊集合，對于輸出變量，在其論域上定義了“紅燈亮”“綠燈亮”。

2.3 模糊評價函數的定義

如果Li為0，或Li＜v（v＞0），v為某一給定值，根據資料將其設定為10，且qi＞e（e＞0），e為某一給定值，根據資料將其設定為5，或累計綠燈時間已達最大綠燈時間，將下一次通行權分配給車輛排隊長度最大的車道所在的相位。如果不滿足所設定的條件，由兩個輸入變量得到當前相位綠燈延時△Gi，則綠燈時間延長△Gi.

這種經過△Gi時間后重新確定綠燈時延的方法可以使綠燈時長分配根據路口的實際交通流量，有一定的自適應能力，保證了通行機會的均等性和通行分配時間的合理性，縮短了延誤時間，其基本控制結構如圖2所示。

圖2 基本控制結構圖

我們將模理論應用到了青年大街上進行實地測量，將上述控制算法加載于現有的“電子警察”系統中。CCD攝像頭采用MV-VS142FM/FC高分辨率工業數字CCD攝像機，采用連續采集圖像的方式。該系列型號攝像機以IEEE1394作為輸出通信協議，直接輸出數字圖像信號且信號穩定，CPU資源占用少，一臺嵌入式系統同時連接多臺攝像機，適合交通路口的車流圖像信息采集。同時，模糊控制也完全適應于“電子警察”，判斷出的結果也基本準確。

本文中的算法與現有技術相比具有以下優勢：①能夠對交叉路口的車流狀況及其車輛排隊長度進行自動檢測，包括右轉、直行、左轉三種行車方向的車輛排隊長度；②結合了模糊控制之后，更加清晰、快速地對路況作出反應，為最終實現城市智能交通提供科學的信息基礎。

3 結論

通過將模糊控制技術與CCD攝像傳感技術相結合，解決了現有交通信息獲取單一的靠在地下埋感應線圈的方法缺陷。通過CCD攝像傳感技術可以實時地接收路況信息，包括車流長度、車流速度，然后通過信號處理器計算出此刻車流通過路口所需的時間，將數據實時傳輸到模糊控制器中，再由模糊控制器決定哪個路口應該通行，最終實現交通信號燈的優化控制。

［1］陳江波.城市交通信號燈的模糊控制器設計［J］.晉城職業技術學院學報，2008（01）：71-73，91.

［2］刑玉梅，王康平，劉玉秋，等.不確定信息下交通信號燈控制策略的模擬與分析［J］.吉林大學學報（理學版），2007，45（05）：779-784.

［3］王艷.城市交通信號燈智能控制系統研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工程大學，2010.

［4］葉爾江·哈力木，曼蘇樂，張秀彬.交通信號燈智能控制算法研究［J］.微型電腦應用，2012，28（06）：42-44.

［5］吳凌霄.基于車輛計數的交通信號燈的控制研究［D］.青島：青島理工大學，2011.