张学志[1]2004年在《基于模糊逻辑的城市交通单路口复合式信号控制》文中认为近年来,随着我国改革开放的日益深化,人民生活水平得到了很大提高。同时,作为世界上最大的发展中国家,随着经济的不断增长,城市化、汽车化的急速发展,导致交通拥挤、交通肇事、环境污染等问题日益严重。城市道路交叉路口变得越来越拥挤,已成为制约经济发展和城市建设的瓶颈,传统定时配时控制方案已不能适应交通情况频繁变化的要求。为了提高城市道路交通的效率,促进经济的稳定发展,智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)的研究就显得尤为重要。 模糊控制不需要建立被控对象的精确数学模型,适用于非线性、时变及滞后系统的控制。它能产生许多非智能控制方法无法替代的控制效果。但是在现实生活中,各种各样的控制方式都有其优势的一面,例如,定时控制的规则比较简单,在交通流量非常大的情况下具有很强的功效等。所以综合考虑各种控制方式,取长补短将会出现更好的效果。 本论文以单路口交通信号模糊控制系统的分析和设计为主要研究内容,完成了以下工作: 1、综述了智能交通系统(ITS)交叉口控制的背景以及基于模糊逻辑的交叉口信号控制的研究进展,根据交叉口信号配时的特点对交叉口信号控制进行分类,并阐述各种方法的设计思路。 2、基于对传统模糊逻辑控制器设计结构的分析,讨论了综合考虑关键车流和非关键车流四相位模糊控制器的结构,并且采用了以车流量为参考数据的复合式控制方案。该复合式控制方案根据一段时间内车流量情况,自行选择采用两相位、四相位模糊控制还是采用四相位定时控制方法。详细阐述了设计思想、编码方案。 3、结合笔者自己编写的小型仿真程序,讨论在仿真过程中遇到的一些技术问题。 最后,总结全文工作,并指出若干有待于今后进一步研究的基于模糊逻辑的道路交叉口信号控制的内容。
高丽颖[2]2008年在《基于Agent的城市交通信号控制方法研究》文中研究说明城市交通信号控制问题作为一个复杂的大系统,使得依赖于精确数学模型的传统控制方法无法满足日益增长的社会需求,迫使人们将智能控制的相关理念运用到交通控制当中。近年来,智能Agent和Multi-Agent技术逐渐成为交通控制领域内的研究热点。本文针对智能Agent技术应用于城市交通信号智能控制方法方面展开相关研究,主要工作涉及以下几个方面:1依据Agent技术并与强化学习中的Q学习算法相结合,构成Agent控制器对北京市一个实际的单交叉路口进行控制研究。文中,将经验知识与Q学习算法相结合实现了Agent学习机制,提出了一种适合交通环境的强化函数,实时调整单路口信号灯绿信比以解决交通的动态实时问题。通过对实际路口在仿真软件Paramics下的仿真研究,验证了该方法具有较好的控制效果。2利用Multi-Agent技术对城市干线交通协调控制进行研究。首先,把交通干线作为一个大系统,子系统为干线上的各个交叉口,在此基础上构造了决策Agent和路口Agent。在城市干线交通区域设立决策Agent,每个交叉口设立一个路口Agent控制器,路口Agent与决策Agent只有在条件需要时才进行信息交互;路口Agent控制器根据自己的交通流信息及相邻交叉口的交通信息对本路口信号灯进行实时动态控制,以达到干线协调控制目的,在此基础上对路口Agent之间的信息交互及路口Agent的学习方法进行研究。仿真结果表明该控制方法显着地提高了干线通行能力。3在以上工作的基础上,利用Multi-Agent技术,对区域交通控制问题进行研究。文中,将区域交通看作一个大系统,区域中的各个交叉口看作一个子系统,按照分散控制原则,在每个交叉口设立一个路口Agent控制器,该控制器根据自己和相邻交叉口的交通流信息来动态管理绿灯切换相位和绿灯时间,以使各个交叉口前的交通畅通从而达到整个路网交通畅通的控制目标。控制器由两个模块组成:学习控制模块和相位选择模块,两个模块协同工作。应用微观仿真软件Paramics对一实际区域交通系统的仿真结果验证了该方法的有效性。本文最后对研究工作进行了总结,指出了今后需进一步深入研究的问题。
程琳[3]2008年在《基于模糊逻辑的平面交叉口信号控制策略研究》文中指出随着社会经济的不断发展与城市化进程的加快,城市人口和机动车辆日益增加,城市道路交通的拥挤与阻塞己经成为世界大中城市普遍存在的现象,由此带来的交通拥堵、交通事故、能源浪费以及成倍增加的汽车废气排放造成的环境污染等问题,不仅严重地制约着城市和社会经济的可持续发展,同时也严重地影响着城市居民的生活质量。因此,在现有的道路条件下,提高交通控制和管理水平,合理使用现有交通设施,充分发挥其作用,是解决交通问题的有效方法之一。在城市交通控制中,由于交通流系统的时变性、随机性和不确定性,使得传统的基于模型的控制理论与方法难以取得良好的控制效果。因此,为了提高城市道路交通的效率,促进经济的稳定发展,智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)的研究就显得尤为重要。本文根据交通系统复杂性、随机性和难以用精确的数学模型来描述的特点,采用了模糊控制技术,不需要建立精确的数学模型,提出了单路口实时模糊控制方法。首先,通过分析传统交叉口模糊控制方法存在的问题,提出一种基于交通需求强度的单点信号交叉口交通实时模糊控制方法,设计了模糊控制器,并用Matlab软件对其进行仿真,仿真结果表明控制效果良好;其次,通过对公交优先及其意义的阐述,说明了实施公交信号优先系统对解决我国城市交通问题的重要性,接着将模糊控制理论应用到公交优先信号控制模型中,提出了一种考虑公交优先的交通信号模糊控制方法。
李欢[4]2009年在《基于模糊逻辑的交通信号控制系统的设计与仿真》文中指出本文以城市干道上的两个相邻交叉路口为控制对象,设计了一套交通信号控制系统,并分别从硬件和软件方面,对以可编程逻辑控制器(Programmble Logical Controller,简称PLC)为主控制器的交通信号控制系统的整体设计进行了介绍。本系统的硬件电路主要包括:主控部分、车流量检测部分、通信接口电路、异常诊断与定位电路和保安控制电路等。在设计硬件时,为了减少控制系统的成本和体积,采用了由PC作为上位机,PLC作为下位机,以及单片机作为传感器信号采集与处理装置的方法来组成现场总线结构,并给出了实现PC与PLC间通信,以及PLC与单片机间通信的方法。本系统的软件设计由数据采集与处理部分程序和主控部分程序组成。主控部分程序可以实现信号控制系统的四种不同的控制方式:手动控制方式、多时段控制方式,闪光控制方式和感应控制方式。在感应控制方式中,基于大系统的分解—协调控制原理,对控制干道上两个相邻路口的系统提出了两级模糊协调控制结构。第一级为控制级,由两个相似的模糊控制器构成,用来调整各个路口的信号周期和绿信比;第二级为协调级,根据测得的交通流数据协调相邻子系统间的车辆数,以使车辆的平均延误时间尽可能小。最后,用Matlab软件对该系统的感应控制方式进行仿真,仿真结果表明控制效果优于传统的定时控制,证明了本文提出的基于模糊控制的交通信号控制系统在提高城市道路通行方面具有一定的现实意义。
赵凯[5]2011年在《城市干线交通信号智能控制系统研究》文中研究指明随着经济社会的不断发展以及人们生活水平的日渐提高,中国正逐步向“汽车时代”迈进。人们在享受拥有汽车所带来的巨大方便的同时,也面临着诸多困扰：交通堵塞日渐普遍、环境污染日益严重、能源供应日趋紧张,能源消耗越来越大、交通事故越来越频繁等等,这些问题不仅影响着居民的日常生活,也严重制约着经济与社会的可持续发展。目前,除了加强交通基础设施建设之外,在土地、资金等资源有限的情况下,发展智能交通是解决上述交通问题的一个有效途径。个先进的智能交通控制系统需要很多高新技术的支撑,譬如：信息采集技术、信息处理技术、通讯技术、控制技术、网络技术等。与此同时,智能交通系统也反过来促进了这些技术进一步发展。深入研究智能交通控制技术,在现阶段对解决城市交通难题有很重要的意义。本文以城市交通中的担当负荷最大、对整个城市的交通畅通情况有重要影响力的城市交通主干线为研究对象,首先简单介绍了智能交通系统在国内外发展状况,然后简述了与之相关的知识和理论,以及现阶段存在的一些问题,在此基础上,提出一种新颖的城市干线交通模糊控制算法,并基于ARM 11内核的处理器,设计了一个实现该算法的交通信号控制器。根据所要实现的功能以及需要发挥的作用来设计的控制器,可分为硬件和软件两个部分。硬件方面主要包括一些电路的设计,譬如：时钟部分、电源部分、接口部分等；核心的软件方面主要由模糊控制器部分、操作系统部分构成。本文中根据交通控制器工作环境的特点：噪音大、干扰多、处理数据信息多等特点,选择具有高效稳定性的Vxworks作为操作系统,并对其在高性能的ARM处理器上进行了移植和相关应用程序的编写。论文最后对全文进行了总结和下一步工作的展望。本文的创新之处在于将Vxworks和ARM处理器相结合并应用于交通灯控制系统的设计,而且该系统能够进行智能控制,具有较强的自适应能力。
参考文献：
[1]. 基于模糊逻辑的城市交通单路口复合式信号控制[D]. 张学志. 国防科学技术大学. 2004
[2]. 基于Agent的城市交通信号控制方法研究[D]. 高丽颖. 北京工业大学. 2008
[3]. 基于模糊逻辑的平面交叉口信号控制策略研究[D]. 程琳. 长安大学. 2008
[4]. 基于模糊逻辑的交通信号控制系统的设计与仿真[D]. 李欢. 北京工商大学. 2009
[5]. 城市干线交通信号智能控制系统研究[D]. 赵凯. 安徽工程大学. 2011