基于WSN的智能交通灯控制系统设计概要.doc

收稿日期:2009-06-16作者简介:田丰(1958,男,辽宁沈阳人,工学博士,教授,硕士生导师,主要研究方向为计算机测控技术、无线传感器网络等;杜富瑞(1981,男,山东滨州人,硕士研究生,主要研究方向为无线传感器网络和嵌入式系统。基于W S N 的智能交通灯控制系统设计田丰,杜富瑞(沈阳航空工业学院计算机检测与控制研究室,辽宁沈阳110136摘要:针对多路口的交通信号灯控制问题,提出了基于无线传感器网络的两级组织结构,搭建了交通信号灯控制平台。利用传感器节点收集的交通信息,结合模糊控制方法,实现了交通信号灯的无线智能控制。仿真结果表明,该控制器是有效的,其控制效果优于传统的控制方法。关键词:无线传感器网络;交通信号灯控制;模糊方法;鲁棒性中图分类号:TP273+.5;TP18文献标识码:A 文章编号:1000-8829(200912-0056-04D esi gn of I n telli gen t Traff i c L i ght Con trol System Ba sed on W SNTI A N Feng,DU Fu 2rui(Computer Detecti on and Contr ol Laborat ory,Shenyang I nstitute of Aer onautical Engineering,Shenyang 110136,China Abstract:For multi 2juncti on traffic signal contr ol syste m ,t w o 2tier organizati onal structure based on wireless sens or net w orks (W S N is p r oposed,and a p latfor m f or traffic signal contr ol syste m with W S N is built .By using the collected inf or mati on about traffic and fuzzy contr ol method,the goal of intelligent contr ol for the traffic lights is realized .The si m ulati on shows that the contr oller is realizable and better than the traditi onal contr ol methods .Key words:wireless sens or net w orks;traffic signal light contr ol;fuzzy method;r obustness交通灯控制系统是一个典型的复杂大系统,具有时变、非线性、不易确定数学模型的特点。现有交通灯控制系统主要分为两类:定时控制和感应式控制。定时控制不能适应车流的动态变化,只适用于路面车流量较少的情况;感应式控制易受外界干扰,且在安装过程中,容易造成对道路的损坏。此外,这两种控制方式都只能单独地控制某一点,并不能实时、多点、联测、联动的控制。无线传感器网络(W S N,wireless sens or net w orks 作为一种新兴的测控网络技术,融合了短程无线通信技术、微电子技术、嵌入式技术等。基于W S N 的交通灯控制系统具有控制精度高、响应速度快的优点。模糊控制不需要建立精确的数学模型,它把人的感官认识和好的控制策略联系起来,具有很强的鲁棒性。将模糊控制与无线传感器网络相结合,以W S N 传感器节点收集的路面信息为输入,经模糊控制器处理,得到作为输出的控制策略,对交通灯系统实施控制,可以实现交通灯控制系统的智能化、网络化。以下首先针对多路口交通灯控制系统,提出了两级W S N 组织结构,搭建了基于W S N 的交通信息收集和控制平台;然后介绍了多路口交通灯智能控制算法的设计,以及模糊控制器的设计;最后,进行了仿真实验。1W S N 交通灯控制平台在多路口交通信号灯控制系统中,信号灯的周期、绿信比和相位差是控制向量;到达交叉路口的车辆数和各交叉路口停车线前面排队的车辆数是状态向量。详细分析表明,同时考虑信号灯的周期、绿信比和相位差的优化,将增大计算量,使问题的求解过程变得十分复杂1。针对多路口交通灯控制系统,采用两级W S N 组织结构(见图1,第1级为控制级,负责调整各交叉路口的绿信比;第2级为协调级,负责协调干线各路口周期的确定和各路口之间的相位差。图2为无线传感器网络交通灯控制系统模型图。路口的交通灯控制节点A1及其相邻路段内的路面检测节点B i (i =1,2,3,4,5和车载节点C j (j =1,2,3,4 图1两级交通灯控制模型组成控制级。这些传感器器节点自组织成簇:交通灯控制节点作为簇首,路面检测节点和车载节点作为簇成员。簇首A1负责收集簇内路面检测节点的数据,进行数据融合,并与相邻簇首节点进行通信;簇成员节点负责路面信息的收集。从簇首节点中,选取一个节点作为协调级,称此节点为汇聚节点。汇聚节点以多跳的方式与各簇首节点通信,收集各路口车流量信息 ,图2无线传感器网络交通灯控制系统模型进行智能处理,协调各路口工作。针对交通控制系统中信息采集、策略制定、输出执行的实际需求,引入3类W S N节点:信息收集节点、汇聚节点和交通灯控制节点。传感器节点是构成W S N的基本要素,具有采集环境信息、信息处理和无线通信功能,它们既是数据包传输的发起者,也是数据包的转发者1。信息收集节点负责路面车辆信息的收集,如车速、交通流量比等,将此数据信息传递给交通灯控制节点,经数据融合后传递给汇聚节点;汇聚节点根据设定的目标(如通行量最大、平均候车时间最短等运用智能控制方法计算出最佳方案,并输出给各路口交通灯控制节点,控制车辆的通行与禁止,实现多路口的协调控制。信息收集节点由路面检测节点和车载节点两部分构成。路面检测节点用于收集其检测范围内的车辆信息,它按照一定的距离(一般为50200m安装在道路两侧的路灯上;车载节点被安装在每一辆汽车上,用于收集车辆本身的数据信息(速度和坐标,并将该信息发送给路面检测节点。路面检测节点按照一定周期不断地广播消息,消息里面包含本身的I D和自己的坐标信息。处于监听状态的车载节点接收检测节点发送的消息。根据无线定位知识2,车载节点只需收到3个以上节点发送的消息,就可以计算出自己的坐标与车速,并将坐标与速度消息传递给附近的路面检测节点。路面检测节点在收到该消息后,计算出路面行驶的车辆数、车辆所在车道和车辆与路口的距离,以多跳通信的方式传递给路口的交通灯控制节点。由车速和距离,交通灯控制节点就可以判断出车辆状态:它已经到达路口;在路口信号灯换相之前到达路口;不能按时到达路口。这样,可以方便地统计出干线路口间行驶的车辆数QN以及各路口红灯方向排队车辆数QR。2多路口交通灯控制算法设计文献3,4中指出,在交通控制系统中,各路口协调周期,不能变换太频繁,否则,方案变换引起的交通延误所带来的损失会大于新方案所带来的效益。设定循环变量n=6,以6个周期为一个时间段,在此时间段内,保持控制参数不变。2.1算法设计步骤1:汇聚节点根据以往的交通流量数据统计出干线上各交叉口间的相位差i(i=1,2,3,n、统一使用的周期T、各个交叉口的绿信比,将此信息发送给各路口簇首节点,并初始化循环变量n=0。步骤2:各交叉口簇首节点在给定的周期T下,依据相位差i依次开启干线各路口绿灯信号。在周期时间末,簇首节点将周期内由W S N检测得到的路口间行驶的车辆数QN和路口红灯方向排队车辆数QR送给汇聚节点。汇聚节点用模糊控制规则以周期时间长度为单位,调整路口之间相位差。步骤3:令m=m+T,检验m6T是否成立。若成立,则到下一步;反之,则回到步骤2。步骤4:汇聚节点根据各路口簇首节点传递过来的各路口间的交通流量和各交叉口的绿信比,预估下一阶段的干线道路上各个交通流量比,计算下一阶段的周期值。回到步骤2。2.2各控制参数的具体实现2.2.1周期的确定在交通信号控制系统中,为使各交叉口的交通信号取得协调,各个交叉口的周期需要统一。方法是先根据单个交叉口的配时方式,计算出各交叉口的周期,然后从中选取最大周期,作为系统协调周期。周期确定步骤如下:在给定时间段内,根据公式计算出路口j的第m周期的交通流量比R j m;其计算公式为R j m=nj=1qj m is j m i(1式中,qj m i为第j路口第m周期的第i相位车道的交通量;sj m i为饱和流量;n为相位个数。求出所有路口的交通流量比的最大值Rj m MAXRj m MAX =MAXRj m,j=1,2,3,(2根据韦伯斯特最佳周期公式C0=1.5L+51-Rj m MAX(3计算出第m周期的最佳周期。式中,L为相位损失时间(车辆起制动、行人、自行车干扰,可由协调级模糊控制器的输出得到。在本段时间结束时刻,计算所有周期时间内周期的最大值为C MAX=MAXC m,m=1,2,3(4将此周期值作为下一个阶段信号控制的统一值送入协调单元保存起来,作为下一阶段内的周期。2.2.2相位差的确定相位差是控制交叉路口间交通流的重要参数,设定一个好的相位差可以显著地降低车流的等待时间,实现车辆通行的“绿波带”效应。相位差计算公式为=T+L(5式中,T为本路口到下游路口的行驶时间,由无线传感器网络实时检测得到;而损失时间L由协调级模糊控制器输出得到。3模糊控制器的设计相位损失时间L与路口间车辆数目QN和路口的红灯方向停车线前面车辆排队长度QR有很大关系。路口间车辆数目多,红灯方向排队长度QR长,则车辆启制动所耗费时间就越多,相应的相位损失时间L越大;反之,则越少。设计步骤如下:(1输入输出变量的确定及量化。输入变量:本路口到下一路口的车辆数QN,路口红灯方向在停车线前排队车辆数QR。QN的论域为0,1,2,3,4,5,6,7,8,变化范围为085,量化因子k1=885=0.09,语言变量为Z B,Z M,ZS,Z,PS;QR 的论域为0,1,2,3,4,5,6,7,8,变化范围为048,量化因子k2=848=0.17,语言变量为NB,Z。输出变量:路口相位损失时间为L。L的论域为0,1,2,3,4,5,6,7,8,变化范围为060,比例因子k3=608=7.5,语言变量为NB,NS,Z,PS,P B。(2确定输入输出变量的隶属函数(见图3 。(3确定模糊控制规则。根据专家经验,建立模糊控制规则表。表1中建立了10条控制规则。表1模糊控制规则表QRQNNB NM NS Z PS NB NB NS Z PS PSZ NB NS Z PS P B(4解模糊。解模糊的常用方法有以下几种:最大隶属度法、中位数法、加权平均法。由于加权平均法比中位数法的计算量要小,比最大隶属度法控制性能优越,因此,在本设计中选用加权平均法进行解模糊运算,得到精确控制量。其计算公式为L =nj =1u j(e jejnj =1uj(6式中,e j (j =1,2,.,9为论域值;u j (e j (j =1,2, (9为对应于e j 的隶属度。根据公式(5,计算出路口间的相位差,对路口间的交通车流进行协调控制。4仿真实验设一条道路有3个路口组成,三路口间距离均为600m 。其中,南北为次干道。每个路口的有4个交通流相位:东西直行,东西左转,南北直行,南北左转,如图4所示。路口车辆的到达服从泊松分布,车辆的离开服从负指数分布。干线饱和流量为3000辆/h,支线饱和交通流量为2000辆/h,左转、直行、右转车流比例为121。 图4主干道三交叉路口示意图利用MAT LAB 6.5编写仿真程序,将基于W S N 的两级模糊控制算法,分别在400、600、1200、1400、2000、2300辆/h 6种不同的车流量情况下进行仿真,统计相应的车辆平均延误时间。为了作比较,在完全相同的条件下,对定时控制也进行了仿真,结果如表2所示。表2模糊控制与定时控制比较车流量/辆h -1两级模糊控制定时控制提高程度/%40025.126.5 5.260026.428.67.71200140031.540.622.4200034.751.232.2230036.756.635.2由仿真结果可以看出,在车流量不大时,两种控制方式的效果差异不大。但随着车流量的增大,模糊控制的优势是十分明显的。5结束语以上将无线传感器网络引入到交通信号灯的控制中来,搭建了无线传感器网络交通信号灯控制平台,提出了针对多路口交通灯控制的两级无线传感器网络组织结构。利用无线传感器网络的低功耗、自组织、分布式计算的特点,实现快速精确的车辆信息收集,提高了系统的响应速度和控制效果,具有较强的实时性和鲁棒性。同时,结合模糊控制理论,设计了干线信号灯控制算法,实现了交通信号灯的无线智能控制。参考文献:1徐建闽.交通管理与控制M .北京:人民交通出版社,2007211.2Akyildiz I F,Su W ,Sankarasubra mania m Y,et al .A surveyon sens or net w orksJ .Communicati ons Magazine,2002,40(8:102-114.3W ann C D,L in M H.Data fusi on methods f or accuracy i m 2p r ove ment in wireless l ocati on 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