CN101882377A - 一种利用超声波探测并进行红绿灯智能配时的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种利用超声波对车辆进行探测，并实现智能控制的方法，该方法通过对超声波的发射和接收，实现对车辆的探测，并进行计数，把得到的数据输入模糊控制器，并利用模糊算法进行计算，得到下一周期绿灯的时长，从而实现红绿灯的智能配时。本发明对现在交通存在的固定配时造成交通延误的问题提出了很好的解决方法。
Description
技术领域
本发明专利涉及一种利用超声波探测并进行红绿灯智能配时的方法，应用超声波对车流量的探测，根据流量的大小自动调节红绿灯的周期、时长，以实现交通灯的智能控制的交通系统。
技术背景
智能交通系统(ITS)在我国已经提出了多年，然而现在的大中城市仍不能很好地应用上智能交通系统。由于路况等原因，目前的交通灯信号变化周期多是固定的，缺乏实时性和多变性。有时候在交叉口，主干道上的车累积已经将近饱和，然分道上没有车辆，导致主干道上的车没有意义地等待绿灯的到来。目前有些大中城市也有采用分时段的不同信号周期的方法控制，它具有一定的缓和作用，然效果仍然不是很明显。随着机动车辆、人口的增长和城市化的发展，使得城市交通拥堵问题日益突出。交通拥堵不仅降低了基础设施的效率，而且还造成了空气的污染和能源的浪费。随着信息技术、实时控制、通信网络的发展，智能交通系统越来越引起了人们的广泛重视。智能交通技术主要是通过计算机技术、网络通信技术、分布式信息处理等技术来管理交通，使交通系统发挥更好的作用，而传感器网络技术就是众多智能交通应用技术中的一种。通过各类集成化的智能传感器实时检测、感知和采集各种环境或检测对象的信息，并对采集的各种信息处理分析，使系统进行各种协调控制和作业，是目前ITS应用研究的重要内容。如何采用合适的传感器，对交通各种需要的参数进行获取，实现智能交通控制系统，缓解日益严重的交通问题，已经成为交通部门一个敏感的话题。
目前对红绿灯智能配时的技术也有很多。但是真正能得到实用的却不多。文章“吁亮，基于视频的智能信号灯系统的研究与设计[D]，南昌大学，2007.6：22-31”中论述了用视频来进行交通车流量的探测，该方法虽然在一定程度上有效地解决了智能配时问题，然而视频采集往往在实用中遇到很多的问题，比如在下雨天、晚上以及雾浓的情况下，视频采集的效果往往不理想。这就造成了配时出现的差错。现在用得范围最广的环形地感线圈进行车辆参数的探测，由于环形地感线圈存在施工麻烦，维修不方便等问题，而且容易给车道造成破坏，因此环形线圈一方面给交通系统提供了方便，一方面也给交通带来了很大的负面影响。还有一种技术就是用RTMS(远程交通微波检测器)对整个车道进行大规模的车辆参数的探测。这种方法比环形地感线圈要方便得多，然而现在的RTMS系统由于成本过高，因此也不容易大规模进行推广。
发明内容
本发明专利的目的是：针对现有技术的不足，提供了一种利用超声波探测并进行红绿灯智能配时的方法。
为实现上述目的，本发明专利的技术方案是：应用超声波对车辆进行探测，提取一个周期内的各个车道的车流量，剔除行人的干扰，用采集到的车流量进行模糊计算配时，得到的数据最终传输到红绿灯显示牌上。
本发明专利提出的智能交通灯控制系统由超声波探测器6、模糊控制器7、主控制器8、红绿灯显示牌9和计算机控制中心10组成。下面介绍利用超声波进行探测并实现智能控制的原理：
1、超声波的安装：各车道上均悬挂前后两个超声波探头(图1中圆圈所示)，分别负责发射和接收超声波信息。当车辆走近时，图2(a)中左端超声波探头组发射超声波到达车辆，同时，超声波发生反射(如图2(b))，被接收探头接收。通过计算图2(a)与图2(b)两过程的时间差，即可确定探头组和车辆间的距离。
2、超声波速度测量、流量累加装置：
根据车辆在探头下的通过进程，超声波探测分为图3所示的(a)(b)(c)3种状态：
(1)等待车辆状态，如图3(a)所示，车辆尚未进入测量范围，超声波发送无返回值；
(2)车辆进入检测区，如图3(b)所示，前探头返回信号，开始计时等待车辆经过第二检测点；
(3)车辆到达第二检测点，如图3(c)所示，探头有信号返回，根据两探头信号的时间差可精确计算出速度值，然后进行流量累加，等待车辆完全离开检测区。在一段时间内累计的流量值即表征了该车道的流量。综合监控多个车道，即可得到整条道路的车辆速度与流量信息。
另外，行人干扰的判断，如图4的(d)(e)所示。由(d)可知，车辆长度必定长于检测区(0.5m)，因而一定会出现双探头都有返回值的情况；而行人不可能让双探头都有返回值，如图4(e)所示。据此可剔除行人因素的干扰。
3、用超声波探测到的数据，要输入模糊控制器，通过运用模糊算法来对输入的数据进行计算，得出下一时刻的绿灯时长T，然后再把T值输到红绿灯终端，显示出绿灯的时长。
图5是模糊控制器的示意图：
下面介绍一下模糊控制器的各个模块：
1)模糊化接口3(FI-Fuzzy Interface)
模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于模糊控制输出的求解，因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将真实的确定量输入转换成一个模糊矢量。
模糊化处理就是把输入变量映射到一个合适的响应论域的量程，这样，精确的输入数据就变换成适当的语言值或模糊集合的标识符。一般的模糊控制器采用误差及其变化作为输入语言变量。设误差为[e，-e]，e为表征误差大小的精确量。误差论域[-n，-n+1，...，0，1，...，n-1，n]，n是将“0-e”范围内连续变化的误差离散化后分成的档数。然后通过量化因子进行论域变换，量化因子k定义为k＝n/e。
同样可以对误差变化率进行模糊化。由于量化因子的有限选择，难以保证被控过程的全过程都处于最佳控制状态，往往会降低模糊控制系统的鲁棒性。因此对于单纯滞后系统，可采用由数组量化因子实现的变量化因子，或采用在不同状态下对量化因子进行自调整等方法。
2)数据库1(DB-DataBase)
数据库1所存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值(即经过论域等级的离散化以后对应值的集合)，若论域为连续域，则为隶属度函数。
3)规则库2(RB-Rule Base)
模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作熟练人员长期积累的经验，
它是输入的直觉推理的一种语言表示形式。模糊规则通常由一系列的关系词连接而成，如if-then，else，end，or等。关系词必须经过“翻译”，才能将模糊规则数值化。
规则库2就是用来存放全部模糊控制规则的，在推理时为“推理机4”提供控制规则。由上述可知，规则条数和语言变量的模糊子集划分有关。这种划分越细，规则条数越多，但这并不意味着规则库2的准确程度越高，规则库2的“准确性”还与专家的知识准确度有关。
由规则库2和数据库1这两部分组成整个模糊控制器7的知识库(KB-Knowledge Base)。
4)推理机4与解模糊接口5(Inference and Defuzzy-interface)
模糊推理是模糊逻辑理论中最基本的问题。目前模糊推理的方法很多，但是在模糊控制中考虑到推理时间，通常采用运算较简单的推理方法。最基本的有Zadeh近似推理，它包含有正向推理和逆向推理两类。工程学中推理大多数是多级推理，而模糊控制中推理也可以用多级推理。
解模糊化是模糊系统的重要环节，它是将模糊推理中产生的模糊量转化为精确量。常见的方法有最大隶属度法、重心法、左取大和右取大法和加权平均法等，其中重心法是指取模糊集隶属函数曲线同基础变量轴所围面积的重心对应的基础变量值作为清晰值的方法，也是最常用的一种清晰化方法。
4、通过模糊控制器7输出的T值，再通过由单片机组成的主控制器8，主控制器8根据通行方向把接收到的T的值输出到欲通行的方向的LED绿灯显示时间牌上。另外控制中心计算机10和主控制器8连接进行串口通讯。
与现在技术相比，本发明专利的智能交通系统具有以下的优点：
1)本系统如上述设计成本低，由超声波收发分开的方式进行车辆的检测，比传统的视频检测、微波探测等成本都要降低好多。还有主控制器8用的也是单片机系统，因此在造价成本上远远低于现有的产品造价成本。
2)本系统能够根据车辆流量实时改变红绿灯的周期以及各自时长，提高了交通控制的实时性与适应性。
3)本系统包括模糊控制器7、主控制器8都是单片机系统，因此易于升级，使用方便。
4)本系统能够减少行人的干扰，提高了交通流量探测的准确度。
具体实施方式
智能交通管理系统主要有以下几个组成部分：超声波探测器6、模糊控制器7、主控制器8、红绿灯显示牌9和控制中心计算机10组成。
超声波探测器6(自带车辆计数功能)探测到的车辆数输入到模糊控制器7后，由模糊控制器7通过模糊算法计算出下一时刻的绿灯时长，再把得到的时长T传送个主控制器8；主控制器8根据接收到的T值出到欲通行的方向的LED绿灯显示时间牌9上，最终实现实时控制；计算机控制中心10与主控制器8连接进行串口通信。
超声波采用的是收发分开的装置，即一对超声波探测一个车道的车流量。根据图1的安装方式，超声波安装在车道的正上方。由图3我们可以得到一个红绿灯周期的车流量。假如当东西方向的红灯开始亮时，东西方向前一个周期的车流量检测完毕，进而可以开始把得到车流量数据输入到模糊控制器7，开始计算东西方向的当前周期的绿灯时长。待到东西方向的当前周期绿灯时长得到后再输入到主控制器8，主控制器8把对应的时长值T传输到对应的东西方向的红绿灯显示牌9上。在绿灯向红灯转换的工程中，有2s黄灯警告时间，示意车辆慢行。同时，当得知东西方向当前周期的绿灯时长后，南北方向的下一个周期的红灯时长+黄灯时长(2s)＝东西方向当前周期绿灯时长，因此可得知南北方向下一个周期红灯时长＝东西方向当前周期绿灯时长一黄灯时长。这一过程都是通过主控制器8来实现。主控制器8把得到的南北方向下一个周期红灯时长传输到对应的南北方向的红绿灯显示牌9上。待到南北方向的红灯显示期间，南北方向的超声波探测器4又把得到的前一个周期车流量输到模糊控制器7里计算当前周期的绿灯时长。如此反复循环下去。
图8的电路图中有中断的功能，中断功能包括双向红灯停止中断和双向黄灯警告中断。
双向红灯停止中断功能为：当有紧急通行情况时，比如有110车、120车或119车等紧急执行公务的车要开过时，各向亮红灯禁行12s，然后返回以前的工作状态继续工作。
双向黄灯警告中断功能为：在夜间车辆较少时，各向亮黄灯警告车辆慢行。按重启键后，重新返回以前的工作状态继续工作。
模糊控制器7和主控制器8模块都是单片机系统，因此可以进行升级。
图8中，VCC用的是5V的电压，单片机采用的是型号是AT89C52，晶振电路由C1、C2和J组成。C1、C2都是30pf的电容，R1是1KΩ的电阻。R2～R17是360Ω的电阻。采用型号74HC595的寄存器来驱动数码管进行显示的。
附图说明
图1是本发明专利的超声波安装示意图，超声波安装在每个车道的正上方，一对超声波正对一个车道的正中央。
图2是本发明专利的超声波收发原理图，每个探头都是收发一体的，一对探头分别在不同时刻对车辆进行探测。
图3是本发明专利的车辆参数获取示意图，此时是获取车速和车流量的示意图。待到车辆完全通过两个探头时，即可得到车型的波形图。
图4是本发明专利的超声波防止行人干扰原理图，行人的干扰对车流量的判断产生影响，因此本发明专利设计了双探头，对剔除行人干扰有良好的效果。
图5是本发明专利的模糊控制器原理图，模糊控制器包括数据库、规则库、模糊化接口、推理机和解模糊接口。
图6是本发明专利的智能交通管理系统的结构图，其中计算机控制中心与主控制器串口通信，实现远程控制。
图7是本发明专利的智能交通管理系统的控制流程图，通过超声波获取的车流量，输入到模糊控制器里，根据模糊算法的计算，得出下一时刻的绿灯时长，再通过主控制器把时长赋予通行方向的红绿灯显示牌上。
图8是本发明专利的主控制器电路图，其中AT89C52左上角的引脚REDNS1、GREENNS2、YELLOWNS3分别接南北方向的红灯、绿灯和黄灯显示，REDEW4、GREENEW5、YELLOWEW6分别接东西方向的红灯、绿灯和黄灯显示。
Claims (6)
1.一种利用超声波探测并进行红绿灯智能配时的方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1：通过一对探头的超声波对车道进行发射，当遇到车辆经过检测区时，产生反射波，由超声波接收到后，并产生脉冲信号，输入到处理单元，并累积到车辆的计数器里；
步骤2：根据车辆的计数，得到一个周期内车道的车流量，把车流量输入模糊控制器，一共是东西方向和南北方向车的流量信息；输入到模糊控制器以后，运用模糊算法，输入的信息进行分析处理。根据模糊算法，查询模糊规则表，得到下一个周期绿灯时长；
步骤3：在主控器的对绿灯方向确定的情况下；把得到的下一周期绿灯的时长输入到主控器，并通过主控器输出到下一个绿灯方向上显示出来。
2.根据权利要求1所述，一种利用超声波探测并进行红绿灯智能配时的方法，其特征在于：所述的主控制器是由一个单片机和与之连接的晶振电路和复位电路组成。
3.根据权利要求1所述，一种利用超声波探测并进行红绿灯智能配时的方法，其特征在于：所述的晶振电路是由与单片机连接的电容C1、C2及晶振J1组成。
4.根据权利要求1所述，一种利用超声波探测并进行红绿灯智能配时的方法，其特征在于：所述的复位电路由与单片机连接的电阻R1和极性电容C3组成。
5.根据权利要求1所述，一种利用超声波探测并进行红绿灯智能配时的方法，其特征在于：根据统计的车流量，确定通行方向；根据统计的车流量，确定欲通行方向的放行时间。
6.根据权利要求1所述，一种利用超声波探测并进行红绿灯智能配时的方法，其特征在于：它具有双向红灯停止和双向黄灯警告功能；双向红灯停止中断功能为：当有紧急通行情况时，比如有110车、120车或119车等紧急执行公务的车要开过时，各向亮红灯禁行12s，然后返回以前的工作状态继续工作；双向黄灯警告中断功能为：在夜间车辆较少时，各向亮黄灯警告车辆慢行；按重启键后，重新返回以前的工作状态继续工作。
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