城市道路錯(cuò)綜復(fù)雜，相互交錯(cuò)，交通燈是城市交通的重要指揮系統(tǒng)。交通信號(hào)燈作為管制交通流量、提高道路通行能力的有效手段，對(duì)減少交通事故有明顯效果。但是車流量是隨時(shí)變化的，而傳統(tǒng)的交通燈模式采用的是定時(shí)控制，反而容易造成交通堵塞。因此我們需要根據(jù)不同的交通路況設(shè)置通行時(shí)間，本文采用模糊控制算法，設(shè)計(jì)了一種智能交通燈監(jiān)控系統(tǒng)。

1、總體方案

交通燈監(jiān)控系統(tǒng)是一個(gè)分布式、集散型、網(wǎng)絡(luò)化的監(jiān)控系統(tǒng)，包括監(jiān)控中心和若干個(gè)智能監(jiān)測(cè)終端，能對(duì)獨(dú)立分布的交通燈進(jìn)行集中監(jiān)控和維護(hù)管理。每個(gè)路口看成一個(gè)監(jiān)控終端，都設(shè)有一個(gè)采集器和一個(gè)GPRS模塊，而每個(gè)方向上都裝有一個(gè)控制器?？刂破饔脕碇苯涌刂平煌舻臓顟B(tài)、時(shí)間顯示屏以及獲得各車道車輛信息;采集器用來獲取下屬的每個(gè)控制器的數(shù)據(jù)以及發(fā)送控制命令。采集器將采集到的數(shù)據(jù)通過GPRS網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到監(jiān)控中心，在監(jiān)控中心對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)路況的監(jiān)控。在此采用模糊控制算法對(duì)車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)紅綠燈的控制。

2、模糊控制算法設(shè)計(jì)

模糊控制是將人們的長期經(jīng)驗(yàn)作為控制策略，并將它轉(zhuǎn)化成機(jī)器可識(shí)別的自然語言，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制。在文中，將人對(duì)交通指揮策略語言轉(zhuǎn)化為機(jī)器語言所描述的控制算法，使得該算法能夠模擬人的思維對(duì)各個(gè)車道的時(shí)間分配問題進(jìn)行很好地分析，從而實(shí)現(xiàn)紅綠燈時(shí)間的可變控制。對(duì)一個(gè)十字路口來說一個(gè)周期分為四個(gè)相位，如圖1所示（①：東至西，西至東，西至南，東至北;②：西至北，東至南;③：南至北，北至南，南至東，北至西;④：北至東，南至西）。

圖1 ?十字路口

2.1、輸入和輸出變量定義

模糊控制的語言變量是對(duì)于輸入變量和輸出變量而言的，它們是自然語言形式，而不是數(shù)值形式給出的變量，選擇當(dāng)前相位等待車輛平均數(shù)和下一相位車輛等待平均數(shù)為輸入變量，當(dāng)前相位綠燈延時(shí)時(shí)間為輸出語言變量，這樣，就選擇了一個(gè)雙輸入單輸出的二維模糊控制器，如圖2所示。

圖2 雙輸入單輸出模型

圖中，X1：當(dāng)前相位總車輛數(shù)/車道數(shù)（取整）;

X2：下一相位總車輛數(shù)/車道數(shù)（取整）;

Y：當(dāng)前相位綠燈顯示時(shí)間。

2.2、變量設(shè)置

（1）輸入量：X1和X2。

等待的車輛平均數(shù)目的基本論域確定為［0，Qmax］，Qmax是能接受的最大等待車輛平均數(shù)目，根據(jù)實(shí)際情況和路況來定，這里選擇40。論域是語言變量的量化檔數(shù)，將等待車輛平均數(shù)的論域確定為{-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5}，輸入語言量的基本論域與離散域轉(zhuǎn)換對(duì)照表如表1所示。

表1輸入車輛平均數(shù)目的基本論域與離散域轉(zhuǎn)換對(duì)照表

（2）輸出量：Y，當(dāng)前相位綠燈延時(shí)時(shí)間。

將綠燈延時(shí)時(shí)間的基本論域確定為［Gmin，Gmax］，Gmin是可以接受的最小綠燈延時(shí)時(shí)間，Gmax是可以接受的最大綠燈延時(shí)時(shí)間，在這里設(shè)定Gmin=0s，Gmax=60s。將綠燈延時(shí)時(shí)間的論域確定為{0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12}。因?yàn)檩敵隽垦訒r(shí)時(shí)間是連續(xù)的，所以有比例因子K=60/12=5，通過比例因子進(jìn)行反模糊化，從而得到精確的延時(shí)時(shí)間：

延時(shí)時(shí)間=K×模糊集數(shù)據(jù)

2.3、隸屬函數(shù)

在文中X和Y的語言變量都選取7個(gè)語言值，“很少”—“NB”，“較少”—“NM”，“少”—“NS”，“正?！薄癦E”，“多”—“PS”，“較多”—“PM”，“很多”—“PB”。

根據(jù)隸屬函數(shù)，可以建立相應(yīng)語言變量的賦值表。隸屬函數(shù)的確定一般是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)進(jìn)行確定，也可以由專家、權(quán)威給出。表2、表3給出輸入和輸出量各自語言變量的賦值表。

表2 ?輸入量X的語言變量賦值表

表3 ?輸出量Y的語言變量賦值表