硕士论文-基于时序规划的交通信号区域协调控制方法研究.pdf

东北师范大学 硕士学位论文 基于时序规划的交通信号区域协调控制方法研究 姓名 于晨牧 申请学位级别 硕士 专业 计算机软件与理论 指导教师 刘淑华 20090501 摘要 交通与人类的生活密切相关 在大多数大中型城市 随着社会经济水平的逐步提高 和汽车工业的迅速发展 机动车的数量急剧增多 越来越多的城市出现道路交通拥挤的 现象 如何有效地缓解交通拥挤 提高交通系统的效率成为首要关注的问题 传统方法 解决拥挤问题是通过对交通路网的物理扩张来处理 但这种方法不仅造价高 破坏城市 规划 而且其缓解交通拥挤的效果也十分有限 另外一种方法是提高现有交通资源的利 用率 执行高效的交通控制策略 随着人工智能技术和先进控制理论的不断发展 越来 越多的人工智能方法被应用到了交通控制领域 交叉口信号控制作为交通管理的主要组 成单元 在城市交通中扮演着重要的角色 如何建立一个精确高效的智能信号控制系统 对城市交通管理具有重要的意义 作为人工智能的一个重要分支 智能规划技术发展迅 速 为解决交通信号控制问题提供了一个新的思路 现有的规划系统在问题描述和问题 求解两方面有了新的突破 使得智能规划系统可以处理带有时间约束和资源约束的问 题 因此将智能规划技术结合具体的领域问题有很强的现实意义 本文采用时序规划算 法 结合区域交通信号协调控制问题 建立了该问题的领域模型 该模型可以处理带有 时间和资源约束的交通信号控制问题 利用时序规划系统对模型进行求解 得到了交通 信号区域协调控制策略 证明了该模型的正确性和有效性 关键词 交通控制 区域协调 时序规划 A b s t r a c t T r a f f ci sv e r yc l o s et op e o p l e Sl i f e I nm o s to fl a r g ea n ds e c o n d a r yc i t i e s t h en u m b e ro f v e h i c l e si si n c r e a s i n gr a p i d l yw i t ht h es t e p w i s ee n h a n c e m e n to fs o c i a le c o n o m ya n dt h e c o n t i n u o u sd e v e l o p m e n to fa u t o m o t i v ei n d u s t r y T h e r e f o r e m o r ea n dm o r et r a f f i cc o n g e s t i o n h a sh a p p e n e d I ti sa nu r g e n tp r o b l e mt os t u d yh o wt oa l l e v i a t et V d 侮l Cj a m sa n di m p r o v et h e e f f i c i e n c yo ft r a n s p o r t a t i o ns y s t e m T r a d i t i o n a l l y p h y s i c a le x p a n s i o no ft r a f f i cn e t w o r ki sa m a i nm e a n st os o l v et h ec o n g e s t i o na n dj a m s B u tt h i sm e t h o dw i l lc a u s ee x p e n s i v ec o s ta n d d e s t r o yu r b a ne n v i r o n m e n t f u r t h e r m o r e t h ee f f e c t i sn o tv e r yo b v i o u s T h eo t h e rw a yt o a l l e v i a t et r a f f cj a m si st oe n h a n c et h ee f f i c i e n c yo ft r a f f cf a c i l i t i e sa n di m p l e m e n tr a t i o n a l t r a f f i cc o n t r o ls t r a t e g i e s W i t ht h ei n c e s s a n ti m p r o v e m e n to fA r t i f i c i a lI n t e l l i g e n c ea n d a d v 锄c e dc o n t r o lt h e o r y m o r ea n dm o r eA Im e t h o dh a sb e e np l a c e do nt r a f f i cc o n t r o ld o m a i n S i g n a lc o n t r o la ti n t e r s e c t i o n si sap r i m a r yc o m p o n e n to ft r a f f i cm a n a g e m e n ta n di tp l a y s a l l i m p o r t a n tr o l ei nt h ew h o l eu r b a nt r a f f i c T h u s i tp o s s e s s e sv e r yi m p o r t a n ts i g n i f i c a n c ef o r u r b a nt r a f f i cm a n a g e m e n tt od e v e l o pa na c c u r a t ea n de f f e c t i v es i g n a lc o n t r o ls y s t e m A sa n i m p o r t a n tb r a n c ho fA I A Ip l a n n i n gt h e o r yh a sb e e nd e v e l o p e dr a p i d l y I tp r o v i d e san e ww a y o fs o l v i n gt r a f f i cs i g n a lc o n t r o lp r o b l e m E x i s t i n gA Ip l a n n i n gs y s t e ma l r e a d yh a v en e w b r e a k t h r o u g hi nb o t hp r o b l e md e s c r i b i n ga n dp r o b l e ms o l v i n g S Ot h eA Ip l a n n i n gs y s t e mC a n d e a lw i t hp r o b l e m sw i t ht e m p o r a lc o n s t r a i n ta n dr e s o u r c ec o n s t r a i n t H e n c e t h e r ei sg r e a t s i g n i f i c a n c et oc o m b i n eA Ip l a n n i n gt h e o r yw i t hp r a c t i c a lp r o b l e m s I nt h i sp a p e r w e c o m b i n e dt e m p o r a lp l a n n i n gt h e o r yw i t ha r e at r a f f i cc o n t r o lp r o b l e m Ad o m a i nm o d e lb a s e d 0 1 1t e m p o r a lp l a n n i n ga n dr e s o u r c ep l a n n i n gh a sb e e ne s t a b l i s h e d I tC a np r o c e s st r a f f i c c o n t r o lp r o b l e m sw h i c ha s s o c i a t e dw i t ht e m p o r a lc o n s t r a i n ta n dr e s o u r c ec o n s t r a i n t G e n e r a t i n gp l a n n i n gs o l u t i o nb yt h et e m p o r a lp l a n n i n gs y s t e m o b t a i n e dc o n t r o ls t r a t e g y p r o v e dt h ec o r r e c t n e s sa n d t h ee f f e c t i v e n e s so ft h ep l a n n i n gm o d e l K e yw o r d s T r a f f i cC o n t r o l A r e aC o l l a b o r a t i o n T e m p o r a lP l a n n i n g U 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果 据我所知 除了文中特别加以标注和致谢的地方外 论文中不包含其他人 已经发表或撰写过的研究成果 也不包含为获得东北师范大学或其他教育机构的学 位或证书而使用过的材料 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论 文中作了明确的说明并表示谢意 学位论文作者签名 盆未经日 期 墨 翌 丛学位论文作者签名 纽血级日 期 墨 翌 丛 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留 使用学位论文的规定 即 东北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘 允 许论文被查阅和借阅 本人授权东北师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编 入有关数据库进行检索 可以采用影印 缩印或其它复制手段保存 汇编学位论文 保密的学位论文在解密后适用本授权书 学位论文作者签名 二己虽j 龟指导教师签名 壶l i 查经 日期 盘幽日 期 量啦 二 学位论文作者毕业后去向 工作单位 通信地址 电话 邮编 东北师范大学硕士论文 第一章绪论 1 1 课题的背景及研究意义 城市交通是城市的命脉 对城市经济的发展 人民生活水平的提高起着十分重要的 作用 从1 8 8 6 年德国生产出第一辆汽车 随着汽车工业的迅速发展 汽车己经成为人们 日常生活中必不可少的交通工具 汽车的出现增加了人类在交通领域的机动性 便捷性 同时促进了城市道路和高速公路的发展 现在 人类社会的科学和经济己经发展到了相 当高的水平 机动车辆迅速增加 有关资料表明 1 9 7 8 年至1 9 9 5 年全国城市机动车的保 有量的增长速度是道路增长速度的8 0 倍 从7 0 年代木起 我国城市汽车拥有量以每年 1 2 1 4 的速度增长 1 9 7 8 年 我国民用汽车总量仅有1 3 5 8 4 万辆 至q 2 0 0 1 年超过1 8 4 5 万辆 机动车总数达N 6 8 5 2 万辆 其中 私人汽车由1 9 8 5 年的2 8 4 5 万辆增2 f l 至U 7 7 0 万辆 这些机动车 多集中在我国的城市地区 而且增长趋势迅猛 汽车的出现虽然给人们带来各种便利 但是也给城市交通带来了沉重负担 城市道 路交通供需的严重不平衡已经成为各大中城市所共同面对的严重问题 尤其是在大城 市 交通堵塞现象频繁发生 这不仅影响城市的正常运转 而且明显降低了人们的日常 工作效率 据统计 在全国3 2 个百万人口以上的城市中 有2 7 个城市的人均拥有道路的 面积低于全国平水平 每年由交通堵塞造成的经济损失多达1 6 0 0 亿元 相当于国内生产 总值的3 2 心1 由此更是产生了一系列的问题 如交通拥挤 交通事故频发 环境污染 等 给人民的生命财产带来了很大的损失 2 0 0 1 年 全国共发生交通事故7 0 多万起 1 0 万多人死亡 受伤人数5 0 万人 直接经济损失达3 0 亿元 近五年 全国道路交通事故起 数上升了3 2 5 死亡人数上升了8 5 受伤人数上升了4 2 目前 机动车污染己经上 升为我国城市大气和噪声的主要污染源 例如北京市汽车排放的一氧化碳 碳氢化合物 氮氧化物已占总排放的4 0 7 5 据国际卫生组织1 9 9 8 年公布调查报告 在全球空气污 染最严重的1 0 个城市中 我国就占了7 个 包括北京 太原 兰州 重庆 济南 石家 庄 乌鲁木齐跚 修建更多的道路是解决上述问题最直接有效的方法 然而 修建新路的巨额资金和 城市有限空间的严格限制 使这一方法的有效性大打折扣 近年来 世界各国都非常重 视日益严重的交通问题 投入大量人力物力对道路交通运输系统的管理与控制技术进行 研发 相继出现了多种不同的交通控制方法和系统 为缓解交通拥挤发挥了巨大的作用 在以上诸多交通问题中 城市交通问题是困扰城市发展 制约城市经济建设的重要因素 现有的设施 道路 特别是城市交通中承受着高负荷的交叉口 已经很难适应机动车的 发展速度 变得越来越拥挤 成为道路交通的瓶颈 因此采用先进的技术手段对城市交 l 东北师范大学硕士论文 叉路口的交通灯进行合理优化控制 对改善城市交通状况有很大的作用 1 2 交通信号控制的发展及智能交通 早在1 8 5 0 年 城市交叉口的不断增长就引起了人们对交通安全和拥堵的关注 第一 次对交叉口的控制尝试起源于1 8 6 8 年英国伦敦u 3 由交警手工变换指挥用的旗帜 指挥 人流和车辆有序的通过交叉口 这种控制方式在1 9 0 8 年传到美国纽约 并且很快在美国 传播开来 随着城市电气化的发展 1 9 1 4 年美国俄亥俄州的克利夫兰市出现了第一台电 力驱动的交通信号灯 1 9 1 9 年 纽约市开始把手动指挥的旗子换成了电机控制的信号灯 至U 1 9 3 2 年 在布鲁克林市P a r k s i d e 大街上的最后一个手动控制的旗子也被电机控制信号 灯取代 从1 9 2 0 年至U 1 9 7 0 年近5 0 年的时间里 电机驱动的信号灯占据了交通信号控制系 统的主要市场 经过几十年的发展 城市交通信号控制系统先后有很多种 英国的T I 洲S Y T 和S C O O T 系统 澳大利亚的S C A T S 系统 加拿大的R T O P 系统都在实践中取得了较好的应用效果 并在很多城市得到了广泛的应用 我国的北京市在2 0 世纪8 0 年代末引进了T R A N S Y T 和 S C O O T 系统 上海 杭州 沈阳和广州引进了S C A T S 系统 青岛 大连引进的是S C O O T 系 统 深圳引进的是日本的京三系统 郑州和长春引进的是S A N C O 系统 济南引进的是美 国的U T C S 3 G C 系统 所谓的智能交通系统 I n t e l l i g e n tT r a n s p o r t a t i o nS y s t e m 简称I T S 是指将先进 的电子信息技术 通讯技术 自动控制技术 计算机技术等有机地运用于交通运输管理 体系而建立起的一种实时 准确 高效的交通运输综合管理和控制系统 早在3 0 多年前 人们就提出了智能交通的概念 不过对智能交通进行系统研究则始于2 0 世纪8 0 年代 智 能交通研究工作最初始于英国 法国 德国等欧洲国家及美国 日本等 后来世界各国 又相继开展起对智能交通的研究 作为基础设施 道路交通运输支撑着人们的日常生活和经济活动 对社会发展起着 十分重要的作用 然而不断发生的交通事故 持续的交通拥挤以及交通发展所引起的空 气污染 环境破坏也逐渐成为倍受关注的严重社会问题 智能交通系统被认为是缓解这 一问题的极具潜力的方法 发达国家从2 0 世纪6 0 年代就开始从事这一领域的研究和开 发 并取得了不少有价值的成果H 副 据统计 智能交通运输系统技术的应用可以减少 1 0 的废气排量 2 0 的交通延时 3 0 的停车次数 美国L o sA n g e l s 地区和T e x a s 卅 在智 能交通系统方面投资的效益一成本比率分别是1 6 1 和2 2 l 收益非常显著嘀1 而这一切 都是在基本上没有进行道路改建和引入新的高速车道的情况下取得的 投资I T S 所带来 的收益可见一斑 智能交通系统开发的领域主要包括 居民出行与货物运输需求智能诱导系统 交通 流优化与运输组织智能化方案生成系统 综合交通枢纽协调疏导信息系统 先进的交通 管理系统 车辆运营智能调度管理系统 智能公共交通系统 智能大城市公共交通运输 服务系统 货物运输智能型配载运输服务等口1 我国在2 0 世纪7 0 年代末就已经开始在交 2 东北师范大学硕士论文 通运输和管理中应用电子信息技术 此后的2 0 多年里 在政府的支持与坚持自主开发的 基础上通过广泛的国际交流与合作 在I T S 领域进行了初步的理论研究 产品开发和示 范应用 并取得了一定的成果 中国交通领域和I T 行业的很多企业被I T S 巨大的高新技 术市场所吸引 纷纷涉足I T S 领域进行其产品的开发研究和推广应用 将先进的智能控 制技术 信息融合技术 智能信息处理技术与交通工程结合起来 己成为一个崭新的研 究方向 Mn 0 1 3 城市交通信号控制的研究 交通信号控制是城市交通控制研究的核心 研究范围涉及相位分配的选择 控制参 数的确定和配时方案的生成及硬件设备的选择等多个领域 由于点控 线控和面控各自 在选取的控制参数和考虑的约束条件差异较大 因此信号控制的研究内容多 难度大 经过多年的发展 城市交通信号控制形成了如下特点 1 通过国外先进的信号控制系统 结合我国交通的实际情况 从定时控制 感应控 制和自适应控制三个方面对交通信号控制原理进行研究 针对我国城市交通车种 混杂的情况 提出了点控 线控和面控三种模型 引 2 对信号进行控制的技术的研究则集中在人工优化技术 脱机优化技术 离线优化技 术 和联机优化技术 在线优化技术 方面 3 在研究思路上分为主动控制和被动控制研究两种 其中被动控制研究处于主导地 位 对信号控制参数的优化时交通信号控制研究的核心内容 随着人工智能技术的发展 一些人工智能的方法被应用到了交通信号控制领域 如遗传算法n 引 强化学习口钔 多智 能体技术u 射 模糊控制理论u 印和神经网络技术n 7 3 等 极大地推动了交通信号控制理论的 发展 人工智能技术的加入 为交通信号控制理论的研究注入了新鲜的血液 智能化的 信号控制系统成为了城市交通信号控制系统的发展趋势 1 4 智能规划与时序规划简介 智能规划 A r t i f i c i a lI n t e l l i g e n c eP l a n n i n g 是当前人工智能领域的研究热点之一 它的 主要思想是 对周围环境进行感知与分析 根据当前问题的初始状态和待实现的目标状 态 在一定的时间和资源约束条件下 对若干可供选择的动作施行推理 综合制定出一 个实现目标的动作序列 即规划解 P l a n 对规划研究可以追溯的到6 0 年代 1 9 5 7 年N e w e l l o S i m o n 的问题求解程序 G P S G r e e n 的Q A 3 系统u 8 1 1 9 7 1 年F i k e 和N i I s s o n 的S T R I P S S t a n f o r dR e s e a r c hI n s t i t u t e P r o b l e mS o l v e r 系统n 们在智能规划领域中有着划时代的意义 1 9 9 7 年A v r i mB l u m 等设 计的图规划系统G r a p h p l a n 啪3 第一次采用图的方式来解决规划问题 该方法利用规划图 结构来求解规划问题 为规划问题开辟了新的解决途径 随着对智能规划研究的深入 3 东北师范大学硕士论文 越来越多的研究人员把智能规划的思想和现实中的问题结合起来 由于现实世界的许多 问题都与时间和资源有着密切的联系 所以在传统规划思想的基础上 诞生了时序规划 T e m p o r a lP l a n n i n g 乜门和数值规划 M e t r i cP l a n n i n g 啦羽 使得智能规划能更好的描 述和求解现实中的问题 1 5 论文的主要工作 本文针对交通信号区域协调控制和时序规划技术进行了深入研究 主要工作包括 1 针对城市内区域交通信号控制 基于规划领域定义语言 P D D L 建立交通信号区域 协调控制的时序规划领域模型 该模型包括交通信号区域协调控制领域描述和问题定 义 2 利用规划器对规划模型进行求解 产生区域交通信号控制策略 对所产生的策略 进行仿真实验 结果表明了该模型的合理性 最后总结论文的研究内容 分析不足 同 时指出论文需要的进一步工作 4 东北师范大学硕士论文 第二章城市交通信号控制的基本理论 2 1 交通信号控制的基本概念及术语 城市交通信号控制就是通过变换交叉口交通灯信号的颜色 使得在时间和空间上相 冲突的车辆及行人安全 高效的通过交叉口 实现对交通流的合理控制 达到疏导 改 善交通流的目的 我国交通信号控制理论的研究处于起步阶段 尚未形成完善的体系 有关交通控制的许多理论还处于研究之中 下面对城市交通信号控制的相关内容作一些 简单的介绍 2 1 1 交通信号灯 随着人类社会科技水平的进步 交通信号灯及其控制技术也在不断地发展 早期的 信号灯只有红 绿两种灯色 红色表示禁行 绿色表示放行 随着机动车的不断增多 出现了红 黄 绿三色灯的交通信号控制 黄色灯对机动车驾驶员起着预警的作用 由于城市交通的迅速发展 在交叉口各个方向上出现的车一车冲突 人一车冲突问题 愈来愈突出 这就要求在时间和空间上对车流和人流禁行更加严格的分离 因此对信号 配时技术的研究不断深入 相继出现了多种时间 空间分离方法 同时 电子技术 通 讯技术和计算机技术的发展为信号配时技术的研究提供了条件 相应地出现了带有多种 时间分离方法的多样化的现代交通信号灯 除了红 黄 绿三色灯外 还出现了带有箭 头标志的方向指示灯及专用于行人的信号灯 2 1 2 交通信号控制的基本概念 1 相位 在交通信号控制中 为了避免平面交叉口各个方向上交通流之间的冲突 通常采用 分时通行的方法 即在一个信号周期的某一个时段 交叉口上某支或某几支交通流具有 通行权 即该方向上的交通灯为绿色 而与之相冲突的其它交通流则不能通行 即该 方向上的交通灯为红色 在一个信号周期内 平面交叉口上某支或某几支交通流所获 得的通行权成为信号相位 简称相位 一个信号周期内有几个相位 则称该信号控制系 统为几相位系统 下图中用有向线段表示相位 有向线段的箭头的方向表示该相位上交 通流流的方向 相位的安排应该根据交叉口交通流的特征 视设计需要 选择适用的相位 并做不 东北师范大学硕士论文 同次序的安排 就可以形成多种多样的信号相位方案 合理的选用与组合信号相位 是 决定交叉口交通控制效益的主要因素之一 2 车道流量比率 车道流量比率即为各进口车道实际车流量同该车道饱和流量之比 通常车道流量比 率最高的相位称之为关键相位 它对整个交叉口的通过能力和信号配时起决定作用 流 量比率的计算公式为 允 q s 2 1 3 通行能力 通行能力是指在一次连续的绿灯时间内 交叉口进口车道上车队能够连续通过停车 线的最多车辆数 单位为P C U h 其中 P C U p a s s e n g e rc a ru n i t 称为标准小客车当量 2 1 3 交通信号控制的基本参数 1 周期时长 周期时长时指信号灯各种灯色轮流显示一次所需要的时间 即各种灯色显示时间之 总和 或是某主要相位的绿灯启亮开始到下次该绿灯再次启亮之间的这一段时间 周期 时长是决定交通信号灯控制效益的重要参数之一 所以是信号配时设计的主要对象 2 绿信比 绿信比是一个信号相位的有效绿灯时长于周期时长之比 一般表示为 刀 詈 2 2 绿信比的大小对于疏散交通流和减少交叉路口总等待时间有着举足轻重的作用 通 过合理地分配各方向的绿灯时间 绿信比 可使各方向停车次数 等待延误时间减至最 小 3 相位差 相位差是相邻路口同一相位绿灯 或红灯 起始时间之差 例如一条南北走向的道路 上有两个相邻交叉口 周期时间相等 它们同一相位 例如南北方向直行 绿灯 或红灯 起始时间的差值就是该路口南北直行信号的相位差 当对一条干线上的交通流或一个区域内的交通流进行控制时 相位差是一个重要的 控制参数 通过调整相位差 可以使干线上的 连串路口的信号灯形成一条 绿波带 使得车流无停顿的通过这些路口 从而保证干线上的通行效率 2 2 交通信号控制系统的分类 交通信号控制系统可以从不同的角度进行分类 6 东北师范大学硕士论文 2 2 1 按控制范围分类 按控制范围可以将交通信号控制系统分为点控制 线控制和面控制 点控制指独立 控制各交叉口上的信号机 线控制指同时控制某一道路内连续几个交叉口上的信号机 面控是指把城市道路网分区域进行控制的方式 决定交叉口控制方式为点控制还是线控制目前为止无固定的标准 一般来说 可根 据如下几种情况进行综合判断 a 相邻交叉口问距越小 线控制的必要性越大 b 交通量 线方向 越多 线控制的必要性越大 C 相邻两个信号机之间交通流的脉动越大 线控制的必要性越大 d 在相邻交叉口饱和度相差很大 最优周期时长不同 但不是相差整数倍或 整数分之一倍的情况下 应把实施线控制的损失和不采用点控制的损失进 行比较后再决定采取哪种控制方式 2 2 2 按控制方法分类 根据所采用控制装置的不同 交通信号控制可以分为 定时控制 感应控制 自适 应控制 智能控制等 1 定时控制 交叉口交通信号控制机制均按预先设定的配时方案运行 也称固定周期控制 最基 本的控制方式是单个交叉口的定时控制 即单点定时控制 线控制 面控制也可以采用 定时控制的方式 也称静态线控系统 静态面控系统 2 感应控制 感应控制是在交叉口各个方向的进口车道上设置车辆检测器 信号灯配时方案可由 计算机根据检测到的交通流信息进行计算 感应控制的最基本方式是单个交叉口的感应 控制 简称单点感应控制 单点感应控制随检测器设置方式的不同 可分为 a 半感应控制 只在交叉口部分进口车道上设置车辆检测器的感应控制 b 全感应控制 在交叉口全部进口车道上都设置车辆检测器的感应控制 采用感应 控制方式的线控制 面控制就形成了交通信号的自动控制系统 3 自适应控制 这种控制方式是把交通系统作为一个不确定系统 能够连续测量其状态 如车流量 停车次数 延误时间 排队长度等 逐渐了解系统状态 将其与希望的动态特性进行比 较 并根据差值来改变系统的可调参数或产生一个控制方案 从而保证不论系统如何变 化 均可使控制效果达到最优或者次最优的一种控制方式 劓 4 智能控制 智能控制不仅是交通信号的控制而且是整个交通系统的控制 即智能交通系统 I T S 它是将先进的信息技术 数据通讯技术 检测传感技术 自动控制理论 人工 7 东北师范大学硕士论文 智能 以及计算机技术综合运用于整个地面运输管理子系统而建立起的一种大范围 全 方位发挥作用的实时 准确 高效的公路运输综合管理系统 这个系统将汽车 驾驶员 道路及其相关的服务部门相互连接起来 从而使汽车与道路的运行功能一体化 智能化 2 3 交通信号控制的常用性能指标 交通信号控制的性能指标 既是评价交通信号控制系统控制效益的参数 也是制定 控制策略 优化控制参数的目标函数 一般地 交通信号控制效益的性能指标主要有 通行能力 饱和度 行程时间 车辆延误 排队长度 停车次数 停车率 燃油消耗 废气排放 交通噪声等 对于平面交叉口信号控制的基本目标是 利用交叉口信号灯颜 色的变换 合理地分配交通流的通行权 提高交叉口的通行效率 减少或消除可能引起 交通事故的冲突点 使得交叉口的性能指标接近理想状态 2 3 1 交叉口平均等待时间 交叉口平均等待时间是指所有通过交叉口的车辆在该交叉口滞留时间的平均值 是 度量交通信号控制系统性能的一个重要标准 2 3 2 交叉口平均排队长度 平均排队长度是指在一个信号周期内各条车道排队的最长长度平均值 各条车道最 长排队长度一般是指该车道的绿灯相位起始时的排队长度 戽均 善告 2 3 式中 n 是车道数 平均排队长度以周期为单位计算 某个周期平均车辆排队长度与此周期平均车辆延 误的指标基本是一致的 2 3 3 平均旅程时间 城市交通网某个区域一定时间内所有车流从起始点到目标点行进时间的平均值称为 平均旅程时间 平均旅程时间的长短既取决于交通信号控制方法的合理性和有效性 又 受到车辆路径规划的影响 2 3 4 通行能力 通行能力是指在 定时间内通过某交叉口所有进口道停车线车辆数之和 交叉口的 8 东北师范大学硕士论文 通行能力不仅与控制策略有关 还与实际道路条件 包括车道数 转弯半径 转弯长度 等 和交通条件 车流量 车辆种类 拐车速 非机动车和行人干扰 车道功能划分等 密切相关 通行能力是交叉口饱和程度的重要评价指标 除了上述几个评价指标外 还 有诸如拥挤时间 耗油量 尾气排放等其他指标 因为这些指标对评价平面交叉口来说 不常用 故在此不详述 2 4 典型的城市交通控制系统 2 0 世纪7 0 年代末 城市交通问题同益严重 传统的交通信号灯已经不能满足交通控 制的需求 寻求其它的技术手段解决交通信号控制问题成为必然 由此带来了I T S 的快 速发展 作为I T S 重要组成部分的交通信号控制系统也得到了迅速的发展 随着计算机技术和自动控制技术的发展 交通流理论的不断完善 以及交通运输组 织与优化理论技术水平的不断提高 交通管制中心的功能得到增强 控制手段越来越先 进 形成了一批高水平有实效的城市道路交通控制系统 从系统结构与控制方式上分 有集中式计算机控制系统 控制中心的计算机负责处理道路网上所有信息 并向各路口 发出控制指令 和分布式计算机控制系统 由中央 地区 路口控制三级组成 各级电脑 负责控制自己的管制区域 并执行上一级的指令 从系统控制策略上分 有静态系统 根据历史交通流数据优化信号配时 和动态系统 根据检测器实时检测到的交通流信 息优化信号配时 目前世界各地广泛使用的城市道路交通控制系统有英国的T R A N S Y T 系统和S C O O T 系 统 澳大利亚的S C A T S 系统 美国的O P A C 系统和R H O D E S 系统 西班牙的M O T 系统等等 下 面介绍其中两个具有代表性的城市道路交通控制系统 2 4 1T R A N S Y T 系统 T R A N S Y T T r a f f i cN e t w o r kS t u d yT o o l s 系统是由英国道路研究所 T R R L 研制成功 的 自从1 9 6 8 年第一版问世以来 经历不断改进 已经发展成为两种版本 T R L 的 T R A N S Y T 1 1 版本和美国F l o r i d a 大学的T R A N S Y T 7 F 9 6 版本 T R A N S Y T 系统采用静态控制 模式 脱机预测确定控制参数 再上机控制 以平均延误时间 停车次数 排队长度最 小作为优化目标 通过建立优化数学模型计算绿信比和相位差 通过比较 从事先确定 的方案中选择信号周期比利 T R A N S Y T 是最成功的静态系统 它被世界上4 0 0 多个城市所采用 足以证明其产生的 社会经济效益十分显著 但也存在着许多不足 第一 计算量很大 在大城市中这一问 题尤为突出 第二 不对周期时长进行优化 因此很难获得整体最优的配时方案 第三 离线优化导致其需要大量的路网尺寸和交通流数据 在城市发展较快时 不得不花费大 量时间 人力 财力重新采集数据再优化 制定新的配时方案 9 东北师范大学硕士论文 2 4 2S C A T S 系统 S C A T S S y d n e yC o o r d i n a t e dA d a p t i v eT r a f f i cS y s t e m 系统 是由澳大利亚在2 0 世纪7 0 年末期开发 并于8 0 年代初投入使用 S C A T S 采取分层递阶的控制结构 每一级 完成自己的特定功能乜射 S C A T S 采用地区级联机控制 中央级联机与脱机同时进行的控 制模式 以类饱和度 车流有效利用绿灯时间与绿灯显示时间之比 综合流量最大为系统 目标 无实时交通模型 控制参数为绿信比 相位差和周期时长 S C A T S 作为一种先进 的交通控制系统 在世界上许多城市的交通控制中起着重要的作用 但同时存在以下缺 点 没有实时交通模型 而是从既定方案中选择信号控制参数 限制了控制系统的灵活 性 选择相位差方案时 无车流实时信息反馈 不能对线控制进行实时的修正 2 5 人工智能方法在交通信号控制中的应用 一个完善的交通信号控制系统应当对交通需求做出及时的响应 在线优化配时方案 并将控制策略进行实时的应用 但由于交通系统具有非线性 模糊 不确定等特征 目 前为止没有哪一个交通信号控制系统能够满足上述的需求 随着计算机技术的不断进步 及人工智能技术研究的深入 一些人工智能的方法 如模糊控制啪1 人工神经网络乜训 进化算法例和强化学习啪3 等被应用到城市交通信号控制机制中 为交通信号控制理论的 发展开辟了一条新的路径 2 5 1 模糊控制技术 模糊控制技术是解决非确定性 非线性问题的有力工具 它能够表示模糊和定性知 识 也可以模拟人类的推理过程 一个经验丰富的交通警察可以快速有效的疏导交通流 是因为他可以通过所拥有的定性知识进行推理并做出决策 推理和决策的过程可以做如 下描述 对于一条车道 其进口方向上的交通流量越大 就应该为该车道分配越多的绿 灯时间 当然 在切换相位的同时也必须考虑另一个方向上车道的情况 图2 I 给出了 该控制过程 交通流量可以用排队长度或前一个相位的交通流密度表示 图2 1 交通信号的模糊控制流程 目前应用到交通信号控制领域的模糊控制技术多集中在单个交叉口的控制上 将模 糊控制应用到线控制和面控制上的还非常少 面控制 区域协调控制 系统是一个规模 l O 东北师范大学硕士论文 庞大的复杂系统 控制区域内有多个交叉口 很难用确定性的知识描述整个系统 模糊 控制技术也局限于此 因此 模糊控制技术更适合对单个交叉口进行控制 2 5 2 人工神经网络 由于人工神经网络具有非线性 自适应 自组织等特点 它被应用到了信号处理 模式识别 自动控制等领域 基于人工神经网络的S T R A C 方法 3 是人工神经网络应用到 交通信号控制领域的一个代表 S T R A C 方法由两个闭环控制组成 图2 2 中实线表示的 环路是基于一个训练充分的人工神经网络的控制策略生成部分 其中的人工神经网络控 制器根据检测器检测到的交通系统的实时信息以及一些其它的输入 如天气情况 地形 情况等产生最优的配时方案 虚线表示的环路每天至少执行一次并可以根据交通系统变 化的需要来决定是否加入神经网络控制器或自适应控制器 S T R A C 方法在一个拥有九个 交叉口的道路上的仿真实验证明了该方法的有效性 L o n g T e r mS e l f m n m g o 一一一一一 o I I I 一 图2 2S T R A C 方法控制流程图 人工神经网络在交通信号控制领域的应用效果取决于它的泛化能力 因此训练样本 要包括交通信号控制中的各种情况且其学习过程要收敛到全局最优点 因此 将人工神 经网络应用到实际的交通信号控制中还需要对其进行更深入的研究 2 5 3 进化算法 配时方案的优化对于交通信号的区域协调控制十分重要 典型的配时方案模型是静 态的 可以被看作是静态非凸 非线性规划问题 目前很难利用传统的数学方法产生全 局优化方案 而进化算法在解决这种问题上有着明显的优势 F o y 提出了一种基于遗传算法的交通信号配时优化方法m 该方法应用于一个包含 四个交叉口的井型区域中 每个交叉口均可执行一个两相位的方案 该方法使用了相位 顺序 绿信比 相位差等九个决策变量 这些决策变量被写入长度为2 4 位的基因编码中 适应度函数则是总等待时间的倒数 结果表明 与传统的交通信号配时优化方法相比 基于遗传算法的交通信号配时优化方法是一种真正的并行的 全局优化的信号配时优化 方法 东北师范大学硕士论文 事实上 进化算法 如遗传算法 蚁群算法 粒子群算法都是全局优化的仿生算法 由于进化算法具有随机搜索和隐式并行计算等特点 因此进化算法不适用于局部优化 另外 遇到规模较大的问题时 进化算法的收敛需要较长时间 所以进化算法也不适用 于在线优化 将进化算法应用到交通信号的区域协调控制中有着一定得局限性 2 5 4 强化学习 与有监督的学习和无监督的学习不同 学习主体自身通过训练 误差和反馈 学 习在环境中完成目标的最佳策略 无需告诉学习主体要做什么或采取那个动作 而是主体通过看哪个动作得到了最多的奖励来自己发现 A b d u l h a i d 等人将Q 学习应用于单个交叉口的自适应信号控制口2 1 状态包括绿灯相位 顺序 绿灯相位时间 绿灯时间内交通流的值 红灯相位时的排队长度等 动作则是将 交通灯切换为绿灯相位或红灯相位 以及扩展当前绿灯相位 将总的时间延误作为奖赏 仿真结果证明了该方法的有效性 无需建立外界环境的精确模型是将强化学习方法应用到交通信号控制领域中的优 势 当然强化学习收敛慢的特性也成为了一个劣势 与那些需要外界环境精确模型的方 法相比 强化学习只需外界环境很少一部分信息 需要做的就是加快其收敛速度 但当 有了外界环境的精确模型或对外界环境足够了解后 就不需要适用强化学习方法了 因 此 强化学习比较适合在战略角度对交通信号控制系统进行控制 如动脉控制和区域协 调控制 2 6 本章小结 本章讨论了城市交通信号控制的基本理论 引入了城市交通信号控制的基本概念和 相关术语 介绍了交通信号控制系统的分类 对城市交通控制的性能指标进行了说明 最后介绍了典型的城市交通信号控制系统以及人工智能方法在交通信号控制领域的应 用 1 2 东北师范大学硕士论文 3 1 智能规划的概念 第三章时序规划 规划指的是执行某项计划之前 事先计算出执行该计划的若干步骤 人工智能中的 规划方法实际上就是利用计算机模拟人类求解复杂问题的过程 智能规划系统实际上是 一个应用软件 当给定初始状态和目标状态及相关的操作等 这个应用软件就可以给出 从初始状态到达目标状态的规划解 也就是自动给出一个动作序列 使得系统在初始状 态下通过执行这个动作序列 就可以到达目标状态 一般地 我们在解决规划问题之前 大多作以下的假设 1 环境状态的改变完全是由动作的效果造成的 排除了其他可能的影响和干扰 2 动作的执行前件 前提条件 和动作的执行后件 效果 是确定的 3 动作的执行者能够感知环境和它的动作的效果 通常 我们把满足以上假设的规划称之为 经典规划问题 c l a s s i c a lp l a n n i n g 不满足此假定的规划问题称之为 非经典规划问题 n o n c l a s s i c a lp l a n n i n g 3 2 智能规划的发展 1 9 6 0 年 著名人工智能大j J J o h nM c C a r t h y 建议使用谓词演算去指导智能行为中的推 理 并由此提出了状态演算法 S i t u a t i o nC a l c u l u s 第一个基于这种思想建立起来 的系统是G G r e e n 的问题解答系统Q A 3 u 劓 1 9 6 9 年 以著名人工智能专家N i l s s i o n 为首的 斯坦福研究院人工智能研究组提出了智能规划系统一斯坦福研究院问题求解系统n 町 S T R I P S S t a n f o r dR e s e a r c hI n s t i t u t eP r o b l e mS o l v e r 这是智能规划历史上具 有重要意义的研究成果 它的规划能力比以前所有规划系统的规划能力都强 S T R I P S 应用到了智能机器人S h a k e y 的动作规划中 S T R I P S 的知识表示方法及推理方法对其后的 规划系统具有深刻的影响 此后到1 9 7 7 年先后出现了H A C K E R W A R P L A N I N T E R P L A N A B S T R I P S N O A H N O N L I N 等规划系统 这期间人们研究智能规划的兴致比较高 普遍 认为规划问题必须用定理证明的理论来解决 直 l J C h a p m a n 设计的规划系统T W E A K 出现 由于C h a p m a n 的分析 人们认识到简单地利用定理证明的方法来解决规划问题是很难的 因此这以后到1 9 9 0 年间 在人们找到新的求解方法之前 对智能规划的研究陷入了低谷 这期间仅有S I P E A B T w e a k 和P o r d i g y 等智能规划器出现 自八十年代后期起 由于智能规划在实际应用中具有良好的前景 引起了众多研究 者的兴趣 提出了许多新的方法 如图规划方法 G r a p h P l a n 该方法利用规划图结 1 3 东北师范大学硕士论文 构来求解规划问题 为规划问题开辟了新的解决途径 在该方法中采用n o o p 动作来传 播未经动作改变的命题 解决了框架问题 并且提出命题互斥和动作互斥的概念 利用 互斥关系 大大加速了规划图逆向搜索过程 因此该方法比以前的方法求解速度要快得 多 正是由于图规划算法的高效性 后来很多研究者都致力于扩展G r a p h P l a n 来解决更 多的问题 如I P P C G P S G P T G P 以及P G P 等规划器都是在其基础上发展而来的 另一 种方法是1 9 9 2 年K a u t z 和S e l m a n 提出的基于命题可满足问题 S A T 的方法 该方法将规 划翻译成命题可满足性加以解决 第三种方法是1 9 9 8 年B o n e t 和G e f f e r 提出的启发式搜 索规划 启发式函数产生规划实例的说明 用来指导在状态空间中的搜索 H S P h e u r i s t i cs e a r c h i n gp l a n n i n g 和F F F a s t F o r w a r d 都是启发式规划器 它们都 使用放松的规划任务 在应用方面 智能规划技术广泛应用于工厂的作业调度 J o bS h o pS c h