摘要:现有的交通红绿灯控制系统主要考虑固定配时、轮换次序控制交通灯的持续时间, 高峰时段需要大量的人力和物力参与动态指挥应对复杂路况。随着“智能交通”的提出和广泛应用, 为了提高交通控制系统的实时适应性, 本文提出了一种基于GPS无线传感网的智能交通实时控制算法, 根据各预设的传感节点采集到的数据, 加入车辆滞留和人们忍耐极限的因素, 综合考量各路口的状态需求, 以此对路况进行实时动态的反馈控制 (主要指绿灯时长) 。实验结果表明, 相较与固定配时控制系统, 引用该算法的系统在诸如车辆滞留量两个路口相差较大的情况下, 能较好的缓解交通拥堵。该思想运用到实际可达到缓解交通压力、提高通行效率、节约出行时间的目的。
关键词:智能交通,GPS,实时控制
![交通灯毕业论文](/uploads/allimg/210114/28-210114140006329.png)
1 引言
无线传感网的GPS定位技术应用于车辆监控系统[1]和导航[2], 但随着GPS定位技术的不断发展和成熟, 特别是“十三五”计划提出的人人都能使用北斗的宏伟目标, 为GPS定位技术的发展提供契机。本文基于手机/车载GPS定位技术, 精简路口状况, 提出精简版的路口动态流量监测模型, 通过动态计算路口车流量实时调整路灯的开放时间, 并通过与已有的模型对比, 能基本达到高峰期交通疏通的目的。
2 系统设计
本系统由基于简单车道模型进行设计, 借用已有的模型, 主要由以下几方面组成:传感节点 (Sensor) 、汇集节点 (sink node) 、和中央处理器[3]。
传感器节点是监控车流量信息的关键设备, 由处理器板 (含射频电路和电源) 、底板和传感器板3部分组成, 一个处理器板可连接多个传感器板, 负责车辆的实时数据采集, 包括车辆的实时速度、实时车流量等, 并通过相应的通信协议将数据发送至特定范围内的汇聚节点;
汇聚节点接收传感器节点采集到的数据信息, 并以此判断各路口处的流量信息, 通过正常的红绿灯启动程序对交通灯进行控制;
中央处理系统是本系统的核心控制设备, 采用高性能的ARM (三星S3C2440) 处理器设计, 通过有线的方式接收来自各个汇聚节点的信息, 运行车辆检测中断程序, 实施实时监控, 并可直接通过上位机实现对中心节点的反控。
(1) 车辆检测中断服务程序
绿灯的时长决定了路口的通行车辆, 应保证让尽可能多的车辆通过, 但也要兼顾后续车辆的等待时间。因此而, 当车流量过大的时候, 某个路口需要在额定放行的时间基础上额外增加时间, 以减少交通拥堵, 同时, 还要实时计算绿灯额外放行时间。车辆检测中断电路主要完成额外增加时间的控制, 该模块额外时间的计算通过动态滞留车辆的相关信息确定绿灯动态放行的时间。
动态滞留车辆=原等红绿灯的车辆+新增车辆-路口绿灯亮减少的车辆
获取方式:目前GPS信号的民用定位精度已达到1-2m[4], 因此, 若车辆检测模块具有收集GPS信号功能, 则车辆获取通过信号的个数可直接获取。
原等红绿灯的车辆=最后一辆车的车载GPS信号距离路口的距离/ (车身+车距) ;
新增车辆=新增车辆的最后一辆车 (前方至少有两辆车出现停留则认为该车在等红绿灯) -原等红绿灯的车辆;
路口绿灯亮减少的车辆=绿灯持续时间*单位时间内通过的车辆 (时速/ (车身+车距) ) 。
其工作流程:首先, 在绿灯放行的路段开启工作定时器, 在绿灯将要关闭的2S内扫描两侧的车流量;其次, 确定绿灯放行路段:判断两侧的最后一辆车的等待时间是否已经超出了人们等待的极限, 如果是, 就优先放行该车所在的路段, 如果都在人们等待的极限范围之内, 查看两边的滞留车辆, 选择滞留车辆较多的路段优先放行;最后, 放行20S (一般十字路口绿灯和黄灯时间控制规则) , 重新启动绿灯关闭前2S扫描程序。
(2) 简单车道模型
本节研究的简单车道模型:假设工作在一个四方向 (东、南、西、北) 八车道的交叉路口, 此路口只有红灯和绿灯, 路口的长度忽略不计, 当到达一个路口时只可选择直走一个方向, 八车道总计埋设八个传感器节点用来检测动态车流量, 每条道路中两个埋设在路口。
3 仿真实验
实验数据获取:采用手机 (车载GPS定位获取与红绿灯的距离, 通过过路口的速度和普通车距获取车辆的大约数量)
采用模型:利用已有的模型, 在基于单片机的车辆检测电路处输入该数据
合理计算当前车流量=车流量+司机忍耐极限+在此时间内的新增车流量
输出数据:采用对比法:若不存在该模块, 测试芯片与实际红路灯的时间做对比, 证明该模块的正确性;加入该模块后, 红绿灯时间的变化 (最好加入人的忍耐极限, 预防一个路口车流不断增加, 而另外一个路口无限制的等待忍受等待时间是设置信号灯周期的重要参考:英德行人的忍耐限度是60秒之内, 中国为70-90秒)
仿真实验及结果分析:
为了验证设计思想的可行性, 通过第二部分介绍的系统设计进行仿真实验, 将本文提出的思想与传统的定时控制方案进行比较, 以验证其工作性能。
本文设计的动态流量监控实时系统与传统的定时控制系统进行比较, 比较结果表明:在交通流量较小或接近定时配时的预期量时, 动态流量监控系统控制与定时控制方法并无太大区别 (南北方向0.63, 东西方向0.61时, 平均对长相差0.9) 而当交通量逐渐增大时, 本系统的基于动态流量监测系统的优势明显起了作用, 例如, 当南北、东西方向交通流量相差0.17 (南北方向0.16, 东西方向0.33) 时, 平均对长相差3.2 (定时控制8.9, 实时控制5.7) , 并且该趋势取向一定的稳定性。
结束语
文中系统的设计出基于车流量和人们忍耐极限的交通灯动态实时调整策略能够在一定程度上消除了红灯方向排长队无法通过, 而绿灯方向车辆却很少的现象, 在一定程度上提高了道路资源的利用率, 降低了平均等待时间, 提高人们的出行效率。另外, 结合人类忍耐极限因素设计交通信号灯控制车流的思想也可应用于人行巷道的信号灯设计, 解决“中国式过马路”的最大诱因。
参考文献
[1] 刘作才.基于GIS的GPS车辆实时监控调度系统研究[D].中国矿业大学, 2002.
[2]Dah Jing Jwo, Chun Nan Lai.Unscented Kalman filter with nonlinear dynamic process modeling for GPS navigation[J].GPS Solutions, 2008, 12 (4) :249-260.
[3]刘信新, 陈鲲.基于无线传感器网络的自适应交通灯控制系统[J].计算机与数字工程, 2011, 39 (5) :67-69.
[4]毕京学, 甄杰, 郭英.Android手机GPS和A-GPS定位精度分析[J].测绘通报, 2016 (7) :10-13.