CN102063796B - 基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统及控制方法 - Google Patents
基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统及控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统及控制方法,该控制系统包括n个交通控制节点、m个ZigBee区域基站、移动通信基站和交通控制中心;n个交通控制节点位于各交叉路口,其内各设备采用RS-232/RS-485总线相连,邻近节点间通过ZigBee技术实现无线Mesh自组通信网并实时交换交通数据,每个ZigBee区域基站与交通控制中心之间通过移动通信基站采用GPRS/CDMA数传设备进行远程连接;m、n分别为1~100、2~256之间的整数。该系统采用先进的ZigBee短距离无线通信技术和现代智能网络技术有机结合,其控制方法采用自协调智能分布式控制算法,能够实现最优的交通信号控制效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种智能交通控制技术领域,特别是一种基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统及其用于交通控制的方法。
背景技术
随着社会经济的快速发展及城市化进程的加快,国内各大中城市的机动车保有量增长迅猛,城市路网状况越来越复杂,交通资源日益紧张,交通拥挤与阻塞的现象也日趋严重。而改善城市交通系统功能的有效途径除了制定合理的城市交通规划和加强道路交通建设外,还必须建立先进的功能强大的城市交通信号控制系统。
目前,大部分城市正在服役的交通信号控制系统仍属传统的单点独立控制系统,对于城市整体交通流的调控作用十分有限,而且大多数交通控制设备没有与控制中心联网,城市交通指挥与交通控制设备间的协同工作一直是个难题。近几年来,国内一些大城市虽然陆续引进了第二、第三代智能交通控制系统,在一定程度上缓解了这个问题,但这种主要基于集中控制模式的系统,架构过于庞大和复杂,需要在各个控制节点和交通指挥控制中心之间铺设或租用大量的铜缆、光纤等有线通信线路,对于大中城市而言,整个系统的基建和后期维护运营的开销较大,且建设和维护期间对路网的正常运行会造成影响,系统结构的稳定性和可靠性程度不理想,控制中心一旦发生故障会导致整个系统无法正常工作,加大了系统管理维护的难度。
为了减小城市道路交通网络的压力,缓解行车延误和交通拥堵所引发的一系列问题,提高城市道路的输送效率,对现有交通信号控制设备进行网络化、智能化的升级势在必行,而寻求一种高效、低成本且稳定可靠的解决方案又是在设备的升级中首要考虑的问题。
ZigBee(紫蜂)技术是专门面向监测和控制应用场景制定的传感器与执行器无线联网的开放式通信标准,具有功耗和成本低、组网灵活简单、网络容量大且易于扩展等优点。专利公开号为:CN101079772A“基于ZigBee无线通信的智能交通控制系统”即是采用该技术的一种智能交通控制系统,但该系统仅仅实现控制中心与各路口之间的双向联系,各路口的交通流量和信号灯状态信息需要集中发送到交通控制中心进行统一决策,而信号灯的配时优化和调整则唯一取决于交通控制中心发出的控制指令,无法依据邻近路口之间数据的智能感知和相互协调自动得出,未能充分利用并发挥出ZigBee无线传感器网络的分布式计算优势,是一种典型的集中式控制系统,并且该系统的网络拓扑采用簇状结构,比Mesh网状网结构的可靠性和灵活性程度低。因此,上述交通控制系统整体的鲁棒性和容错性不高,智能程度较低,一旦集中通信和控制设备中某个环节发生故障将严重影响系统的实际性能,这种情况在交通拥堵日益严重,对交通信号控制系统的控制品质和稳定性有很高要求的一线大城市中是无法容忍的。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于Zigbee无线Mesh自组网技术和人工智能多Agent小区域自协调控制技术的“基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统及控制方法”,该系统采用先进的ZigBee短距离无线通信技术和现代智能网络技术有机结合,相比目前其它类型的智能交通控制系统,本系统的通信子系统更为简化和智能,建设和维护成本较低,系统组网灵活,控制节点的增减简单便利;其软件子系统结构简单,控制算法的实时性得到大幅度提高,控制系统的自主性和智能性得到充分体现,能够实现最优的交通信号控制效果。
解决上述技术问题的技术方案是:一种基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统,包括:n个交通控制节点、m个ZigBee区域基站、移动通信基站和交通控制中心;n个交通控制节点分别位于各交叉路口,其内各设备采用RS-232/RS-485总线相连,邻近交通控制节点间通过ZigBee技术实现无线Mesh自组通信网并实时交换路口的交通数据,每个ZigBee区域基站与交通控制中心之间通过移动通信基站采用GPRS/CDMA数传设备进行远程连接,上述n、m的取值范围是: n为2~256之间的任意整数,m为1~100之间的任意整数。
其进一步技术方案是:所述每个交通控制节点包括交通流参数采集设备、交通信号控制设备以及ZigBee通信模块Ⅰ,所述交通流参数采集设备包括交通流视频检测器、地感线圈或交通微波车辆检测器以及GPS定位和授时辅助装置;所述的交通信号控制设备为驻留TSCA通信协议及其算法的交叉路口交通信号控制机和交通信号指示灯,交通流参数采集设备的主要功能是:
交通流视频检测器用于获取路口各种转向的车流量、车型、车速、排队长度以及其它各种交通事件检测,适合气候条件和光照度达到基本要求时工作;
地感线圈用于获取路口各种转向的车流量、车型、车速;
微波车辆检测器用于获取每车道的车流量、车型、车速;地感线圈和适合夜间及视频检测器无法正常工作时辅助;
各交通控制节点间或是采用内嵌ZigBee通信模块Ⅰ和工业485总线技术的通信收发器自组无线Mesh本地通信控制网络,或是既采用内嵌ZigBee通信模块Ⅰ和工业485总线技术的通信收发器自组无线Mesh本地通信控制网络,同时又通过Mesh网络的ZigBee区域基站进行数据汇聚,经GPRS/CDMA数传终端把交通检测和信号机配时控制数据上传至交通控制中心;
当各交通控制节点间采用内嵌ZigBee通信模块Ⅰ和工业485总线技术的通信收发器自组无线Mesh本地通信控制网络进行通信时,各节点的交通信号控制Agent根据BNNC交通控制协议-即交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议,在相互邻近的小区域内实时交换所采集的路口交通流参数和信号配时方案数据,并作为交通信号自适应协调控制的决策依据;
当各交通控制节点采用通过Mesh网络的ZigBee区域基站进行数据汇聚,经GPRS/CDMA数传终端把交通检测和信号机配时控制数据上传至交通控制中心时,交通控制中心则可以根据交通数据分析和实际情况需要,将控制指令或优化调整参数实时下载至无线Mesh交通信号控制网络,控制网络无条件执行中心的控制方案或做配置参数调整。
所述的ZigBee区域基站包括基于μClinux操作系统的ARM处理器系统、GPRS/CDMA无线数传通讯模块和ZigBee通信模块Ⅱ,ARM处理器系统与GPRS/CDMA无线数传通讯模块之间以及ARM处理器系统与ZigBee通信模块Ⅱ之间分别通过RS-485总线连接;ZigBee区域基站的数据通信基于BDAT通信协议栈实现,ZigBee通信模块Ⅱ用于接收各交通控制节点发来的讯号,ARM处理器系统将各交通控制节点发来的讯号进行处理后通过GPRS/CDMA无线数传通讯模块并借助于移动通信基站发给交通控制中心,并通过GPRS/CDMA无线数传通讯模块、借助于移动通信基站接收交通控制中心发来的调整优化参数或者强制指令并通过ZigBee通信模块Ⅱ发回给各交通控制节点。
所述的交通控制中心包括应用程序服务器、数据库服务器和路由器,控制中心的应用程序服务器、数据库服务器和路由器之间分别安装有防火墙;所述控制中心服务器和数据库服务器均具备双主机故障热切换的功能,整体运行基于Oracle关系数据库和地理信息系统GIS平台开发的TSCA智能交通控制系统软件;应用程序服务器接收ZigBee区域基站汇总转发的各交通控制节点的现场交通数据信息,经过处理后,当有必要控制中心干预时,应用程序服务器再将数据及控制信息返回ZigBee区域基站用于控制或参与各交通控制节点的交通信号配时方案决策和优化。
所述交叉路口交通信号控制机驻留的TSCA通信协议栈的组成是:底层为IEEE802.15.4物理层,以上依次是IEEE802.15.4媒体访问控制层、网络层、128比特加密的安全层和应用层接口,最上层为用于交通监测及控制数据交换的TSCA应用层。
所述ZigBee区域基站的区域基站BDAT通信协议栈的组成是: 用于交通数据汇聚及网间转发的区域基站应用层位于协议栈顶部,往下分成ZigBee网络和IP网络两个子部分;其中ZigBee网络子部分底层为IEEE802.15.4物理层,以上依次是IEEE802.15.4媒体访问控制层、网络层、128比特加密的安全层和应用层接口;IP网络子部分底层为GPRS/CDMA无线网络物理层,向上依次为PPP数据链路层、IP网络层和TCP/UDP传输层。
所述交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议-BNCC交通控制协议的数据单元,即:ZigBee网络层数据帧格式是:第一层包括:网络层帧头,数据参考基准时间,交通检测数据区1,交通控制数据区2;第二层包括:检测设备类型,检测参数1……,检测参数p,第三层包括:信号周期,信号相位数q,相位1参数……,相位q参数;其中p、q的取值范围是:p、q分别为1~100之间的任意整数。
本发明另一相关技术方案是:一种基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法,它是采用ZigBee短距离无线通信技术和智能网络技术相结合的方法;控制系统中各节点的交通流参数采集和交通信号控制设备通过Zigbee无线通信方式接入Mesh自组网络,并根据GPS节点定位信息和路网拓扑预定义的调控目标区域与邻近的关联节点依照BNNC交通控制协议-即交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议,实时交换彼此的交通流参数、信号机控制参数以及协商决定各交通信号控制节点的控制决策,该系统的TSCA信号控制协商机制采用基于对策论的显式协调和基于知识规则的隐式协调的结合方式;ZigBee区域基站基于BDAT通信协议栈,经GPRS/CDMA数传终端把汇聚后的交通检测和信号控制数据上传至交通控制中心;交通控制中心在有必要干预的情况下将一些调整优化参数或者强制指令下载到各个控制节点参与具体的路口信号配时决策;系统交通信号协调控制所需的同步时钟由各节点GPS授时模块自行独立校准。
该方法的进一步技术方案是:所述各交通信号控制节点的控制决策包括:路口红绿灯配时方案,基于邻近关联节点实时交换来的交通流参数、信号机控制参数和所存储的路网拓扑图、历史交通流参数和交通控制数据以及中央集控中心的指令加权后做出的新的信号机控制参数。
所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法的具体步骤分为两个组成部分,一个是建立节点间通信基础的“邻近协商节点查找及控制节点相关子路网拓扑建立算法”,另一个是建立在“邻近协商节点查找及控制节点相关子路网拓扑建立算法”基础上的“小区域自协调交通信号控制算法”;
(1)“邻近协商节点查找及控制节点相关子路网拓扑建立”算法的基本步骤:
M1:系统各节点加电后自检及初始化,并检查是否可以正常工作,若不能正常工作则转到M2,否则进入M3;
M2:检查能否脱网工作,不能则转到M21,若能够脱网独立工作则转到M22;
M21:节点工作结束;
M22:根据经验知识或预存配时方案独立工作;
M3:加入Zigbee网络获得Zigbee短地址,向邻近节点请求拷贝区域路网拓扑图数据,包括该区域所有节点和支路或路段的GPS位置、序号、路权等级、转向及节点之间的关联等参数,转到M4;
M4:从GPS卫星定位模块接收本节点定位信息;
M5:根据定位信息在路网拓扑图中检索本节点的位置,若该节点无法与路网拓扑图任一节点匹配,则转M22根据经验知识或预存配时方案独立工作,否则转到M6继续执行;
M51:在系统正常运行过程中,若节点接收到控制中心路网拓扑更新通知,则节点工作流程无条件跳转到M5并往下依次重新执行;
M6:生成与本节点关联的未激活的子路网拓扑图,根据区域路网拓扑图的定义,寻找与本节点关联的节点和支路,将区域路网拓扑修剪成与本节点关联的未激活的子路网拓扑图,转到M7执行;
M61:在系统正常运行过程中,若节点ZigBee网络重组短地址有变化,则节点工作流程无条件跳转到M6并往下依次重新执行;
M7:检查关联子路网拓扑是否存在,不存在则转M22根据经验知识或预存配时方案独立工作,存在则创建6个并行子任务S1、S2、S3、S4、S5和S6同时执行;
①子任务S1执行步骤:
S11:侦听有否关联节点回应本节点上线工作的广播数据报,若有进入S12,若没有返回S11继续侦听;
S12:从接收到的数据报中提取关联节点信息并在关联子路网拓扑中验证该节点的存在,若存在则转到S13,否则返回S11继续执行侦听;
S13:将子路网对应关联节点和支路的状态激活后,返回S11继续侦听;
②子任务S2执行步骤:
S21:侦听路网节点上线工作广播数据报,收到转S22,否则返回S21继续执行侦听;
S22:从接收到的数据报中提取该节点信息并在关联子路网拓扑中检索该节点,若存在则进入S23,否则返回S21继续执行侦听;
S23:判断该节点状态是否已经激活,若未激活则转S241,若已激活则转S242;
S241:激活子路网拓扑中对应节点及支路,并记录其通信地址等相应参数,同时以该数据报的源地址为目标地址发送一份在线回应并转回S21执行;
S242:检查该节点相关参数是否需要更新,若需要更新转S25,否则转回S21;
S25:更新子路网拓扑中对应节点及支路的相关参数后转回S21执行;
③子任务S3执行步骤:
S31:逐一搜索检查本节点子路网拓扑图中各关联节点的状态;
S32:如果某关联节点不是激活状态转回S31继续下一个节点的判断,否则转S33;
S33:定时向该激活状态节点发送代表本节点工作正常的在线心跳包,使之能够维护其关联子路网拓扑在线节点列表,为节点间开展正常的交通信号协商控制提供基础,然后转回S31继续下一个节点的判断;
④子任务S4执行步骤:
S41:检测子路网拓扑图中各个关联节点心跳包的接收情况,判断是否有关联节点停跳,即下线失去通信联系,若有转S42;
S42:将子路网拓扑中该节点及相关支路状态更改为无效,转回S41继续;
⑤子任务S5执行步骤:
S51:侦听有否邻近节点向本节点请求拷贝本区域路网拓扑图数据,若有转S52;
S52:判断本节点是否存有区域路网拓扑图副本,没有转S51继续,若有转S53;
S53:发送区域路网拓扑图相关数据给请求者,转S51继续;
⑥子任务S6执行步骤:
S61:搜索子路网拓扑图中各关联节点状态,转S62;
S62:若发现有未激活节点存在则转S63,没有则转S61;
S63:定时广播通告本节点已上线工作,转S61继续执行;
(2)“小区域自协调交通信号控制算法”的基本步骤:
本控制算法分为4个并行子任务T1、T2、 T3 和T4同时执行:
① 子任务T1执行步骤:
T11:侦听子路网关联节点发送来的工作数据报并保存;
T12:检查本节点当前交通信号控制周期是否即将结束,若没有则转回T11,否则转到T13;
T13:获取本节点的交通检测数据,以及子路网拓扑中关联节点的交通流参数和相应配时方案,根据控制模型算法,及“点、线、面”控的需要,决定是否需要与相关邻近节点进行协调控制,不需要则直接转到T14,若需要协调控制则转T131执行;
T131:发出协商请求并在规定时间内执行完相应协调流程,商定控制参数,然后转T14;
T14:在控制模型中代入上述步骤确定的相应参数,得出本节点本次信号控制周期数据,并对本节点信号控制机各项配时参数进行设定和执行,转到T15;
T15:读取本地同步时钟,向子路网各激活节点及区域基站发送本节点带有同步时戳的信号机配时方案数据报,然后转回T11继续执行;
② 子任务T2执行步骤:
T21:判断本地同步时钟校准周期是否已到,若到则转T22;
T22:读GPS模块授时信息同步本地时钟,转到T21继续执行;
③ 子任务T3执行步骤:
T31:判断本地交通流检测数据发送周期是否已到,若已到转T32;
T32:读本地同步时钟,向子路网各激活节点及区域基站发送本节点交通流数据;转到T31继续执行;
④ 子任务T4执行步骤:
T41:侦听是否有关联节点请求协调控制消息,若有转T42;
T42:根据本节点当前控制策略和交通状况决定是否接受协调控制请求,若拒绝则转T421执行,同意则转到T43执行;
T421:发送拒绝协调消息给请求方,转T41继续;
T43: 检查有否适合的知识规则,若有则转T431执行,没有则转T432执行;
T431:选择规则并根据规则确定相应控制策略,转T44;
T432:求协调最优解,确定协调双方的控制策略,转T44;
T44:得出各项协调控制参数代入控制决策制定环节,转回到T41继续执行。
所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法中,系统的TSCA信号控制协商机制采用基于对策论的显式协调和基于知识规则的隐式协调结合的方式,令提出协调请求的TSCA为TA,接受协调请求的TSCA为TB,则其知识规则如下:
①若TB交通流量低于某阈值,则TB执行使TA获得最大调控效果的行为;
②若TA与TB进行了协调,在下两个决策间隔内不再接受其它TSCA发出的协调协调请求;
③当所控制区域中的路口均处于交通高峰时,停止基于对策论的协调模式,由TSCA根据经验知识进行协调。
本发明基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统及控制方法具有以下特点和有益效果:
1、本发明系统采用基于ZigBee无线Mesh自组网技术,系统高度智能化,数据传输速率250kb/s,网络路由至少可达20跳,单跳传输距离根据发射单元功率最远可达3Km且无通讯费用,整体架构简洁,功耗低,可靠性高,故障自愈能力强,个别节点通信失效不影响系统整体正常运转,且故障节点仍可脱网根据经验知识独立工作,特别适合分布式交通控制场景应用。
2、系统交通信号协调控制所需的同步时钟由各节点GPS授时模块自行独立校准,分布式的操作降低了控制中心统一时钟源失效带来的系统运行失同步风险。
3、ZigBee模块内建CSMA/CA防碰撞机制,有效防止数据丢失;采用DSSS扩频机制,16个信道自由选择,躲避信号干扰。
4、采用基于人工智能技术的多Agent自协商机制,系统中各节点的Agent根据系统预先指定的关联子路网拓扑(根据点、线、面控的需要设置拓扑图中的相关节点)决定参与协商的对象,也即小区域自协调技术,并采用自协调智能分布式控制算法,无需集中求解庞大复杂的最优控制问题,软硬件系统极大简化,控制系统的自主性和智能性得到充分体现,能够实现最优的交通信号控制效果;避免了在大区域求解庞大复杂的最优控制问题带来的数据通信和计算量大、协调实时性差、性能下降较快的缺点;这种分布式协同计算模式即使在交通控制中心故障或失效的情况下对系统整体的正常工作影响不大。
5、位于各个节点的交通信号控制Agent根据基于邻近交换机制的TSCA通信控制协议,实时交换彼此的交通流参数(车流量、车型、车速、车流密度、排队长度等)和信号配时方案数据,各Agent对与之相邻关联的附近节点的交通流参数认识能够快速收敛,因而能够依据邻近路口之间数据的智能感知和协调计算自动做出决策,充分利用并发挥出ZigBee无线传感器网络的分布式计算优势。
6、本发明系统将强化学习方法与基于经验知识的控制方法引入Agent的交通信号控制决策(路口交通灯信号周期、绿信比、相位差等),具有高度智能化和免人工干预等优点。
7、路网各节点交通信号控制代理之间的协调方式有机结合了基于对策论的显式协调和基于社会知识规则的隐式协调,有利于充分发挥这两种协调方法的各自优势。
8、系统组网架设灵活,建设周期短,造价较普通集中控制式在通信线路和设备的投资上节省50%以上的费用。
9、系统维护管理方便,支持无线配置和固件升级,无须爬高作业;降低了施工难度,节约了成本,特别适合于一些在建设时没有铺设通信网络的路口、桥梁和公路采用,以避免重新破路铺设线缆造价高,并且会在一定程度上造成交通堵塞的问题。
下面,结合附图和实施例对本发明之基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统及控制方法的技术特征作进一步的说明。
附图说明
图1:本发明基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统组成结构示意图;
图2:系统基于ZigBee技术的无线Mesh自组通信网络结构示意图;
图3:交通控制节点内部结构示意图;
图4:ZigBee区域基站结构示意图;
图5:交通控制节点信号机TSCA通信协议栈结构示意图;
图6:ZigBee区域基站BDAT通信协议栈示意图;
图7:交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议BNCC的数据单元(ZigBee网络层数据帧)格式示意图;
图8:邻近协商节点查找及控制节点相关子路网拓扑建立算法;
图9:小区域自协调交通信号控制算法。
图中:
A -交通控制节点,B-ZigBee区域基站,C-移动通信基站,D-交通控制中心;
11-交通流视频检测器,12-地感线圈或交通微波车辆检测器,13-交通信号指示灯,14-GPS定位和授时辅助装置,15- ZigBee通信模块Ⅰ,16-交叉路口交通信号控制机;
21-GPRS/CDMA无线数传通讯模块,22-ARM处理器系统,23- ZigBee通信模块Ⅱ;
40-交通控制中心应用服务器;41-交通控制中心数据库服务器,42-防火墙,43-路由器。
文中缩略语含义如下:
ZigBee-IEEE802.15.4协议代名词,一种短距离、低功耗的无线通信技术标准;
Mesh-网状网;
Agent-代理;
GPRS/CDMA-通用无线分组业务/ 码分多址无线通信技术;
TSCA通信协议-交通信号控制代理通信协议;
BDAT通信协议栈-区域基站交通数据汇聚及网间转发通信协议栈;
BNNC交通控制协议-交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议;
MAC -介质访问控制层;
PHY-物理层;
TCP/UDP-传输控制协议/用户数据报协议;
IP-互联网协议;
PPP数据链路层-点到点的数据链路层;
Oracle- Oracle关系数据库;
CSMA/CA-载波侦听多路访问/冲突检测;
DSSS-直接序列扩频;
GIS-地理信息系统。
具体实施方式
实施例一:
一种基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统,如图1所示,所述的智能交通控制系统包括:4个交通控制节点A、1个ZigBee区域基站B、移动通信基站C和交通控制中心D;4个交通控制节点A分别位于各交叉路口,其内各设备采用RS-232/RS-485总线相连,邻近节点间通过ZigBee技术实现无线Mesh自组通信网并实时交换交通数据,ZigBee区域基站B与交通控制中心D之间通过移动通信基站C采用GPRS/CDMA数传设备进行远程连接;
如图3所示,所述每个交通控制节点A包括交通流参数采集设备、交通信号控制设备以及ZigBee通信模块Ⅰ15,所述交通流参数采集设备包括交通流视频检测器11、交通微波车辆检测器12以及GPS定位和授时辅助装置14;所述的交通信号控制设备为驻留TSCA通信协议及其算法的交叉路口交通信号控制机16和交通信号指示灯13,交通流参数采集设备的主要功能是:
交通流视频检测器11用于获取路口各种转向的车流量、车型、车速、排队长度以及其它各种交通事件检测,适合气候条件和光照度达到基本要求时工作;
微波车辆检测器12用于获取每车道的车流量、车型、车速;适合夜间及视频检测器无法正常工作时辅助;
各交通控制节点间采用内嵌ZigBee通信模块Ⅰ15和工业485总线技术的通信收发器自组无线Mesh本地通信控制网络进行通信,各节点的交通信号控制Agent(TSCA)根据BNNC交通控制协议-即交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议,在相互邻近的小区域内实时交换所采集的路口交通流参数和信号配时方案数据,并作为交通信号自适应协调控制的决策依据;具体协商的区域由路网拓扑中关联节点和支路参数确定,可以根据点、线、面控的实际需要设定,可以是各种非规则形状;
各交通控制节点A也可以同时通过Mesh网络的ZigBee区域基站进行数据汇聚,经GPRS/CDMA数传终端把交通检测和信号机配时控制数据上传至交通控制中心D,交通控制中心D则根据交通数据分析和实际情况需要,将控制指令或优化调整参数实时下载至无线Mesh交通信号控制网络,控制网络无条件执行中心的控制方案或做配置参数调整(参见图2)。
如图4所示,所述的ZigBee区域基站B包括基于μClinux操作系统的ARM处理器系统22、GPRS/CDMA无线数传通讯模块21和ZigBee通信模块Ⅱ23,ARM处理器系统22与GPRS/CDMA无线数传通讯模块21之间以及ARM处理器系统22与ZigBee通信模块Ⅱ23之间分别通过RS-485总线连接;ZigBee区域基站B的数据通信基于BDAT通信协议栈实现,ZigBee通信模块Ⅱ23用于接收各交通控制节点A发来的讯号,ARM处理器系统22将各交通控制节点A发来的讯号进行处理后通过GPRS/CDMA无线数传通讯模块21并借助于移动通信基站C发给交通控制中心D,并通过GPRS/CDMA无线数传通讯模块21、借助于移动通信基站C接收交通控制中心D发来的调整优化参数或者强制指令并通过ZigBee通信模块Ⅱ23发回给各交通控制节点。
ZigBee模块内建CSMA/CA防碰撞机制,有效防止数据丢失;采用DSSS扩频机制,16个信道自由选择,躲避信号干扰。
所述的交通控制中心D包括应用程序服务器41、数据库服务器42和路由器44,控制中心的应用程序服务器41与路由器44之间、数据库服务器42与路由器44之间分别安装有防火墙43;所述控制中心服务器41和数据库服务器42均具备双主机故障热切换的功能,整体运行基于Oracle关系数据库和地理信息系统GIS平台开发的TSCA智能交通控制系统软件;应用程序服务器41和数据库服务器42接收ZigBee区域基站B发来的系统各交通控制节点A发来的现场数据信息,经过处理后,当有必要控制中心干预时,应用程序服务器41和数据库服务器42再将数据及控制信息返回ZigBee区域基站B用于控制或参与各交通控制节点A的交通信号配时方案决策和优化(参见图1、图2)。
如图5所示,所述交叉路口交通信号控制机16驻留的TSCA通信协议栈的组成是:底层为IEEE802.15.4物理层PHY,以上依次是IEEE802.15.4媒体访问控制层MAC、网络层、128比特加密的安全层和应用层接口,最上层为用于交通监测及控制数据交换的TSCA应用层。
如图6所示,所述ZigBee区域基站B的区域基站BDAT通信协议栈的组成是: 用于交通数据汇聚及网间转发的区域基站应用层位于协议栈顶部,往下分成ZigBee网络和IP网络两个子部分;其中ZigBee网络子部分底层为IEEE802.15.4物理层PHY,以上依次是IEEE802.15.4媒体访问控制层MAC、网络层、128比特加密的安全层和应用层接口;IP网络子部分底层为GPRS/CDMA无线网络物理层,向上依次为PPP数据链路层、IP网络层和TCP/UDP传输层。
如图7所示,所述交通控制节点A基于邻近协商机制的交通控制协议-BNNC交通控制协议的数据单元,即:ZigBee网络层数据帧格式是:第一层包括:网络层帧头,数据参考基准时间,交通检测数据区1,交通控制数据区2;第二层包括:检测设备类型,检测参数1……,检测参数p,第三层包括:信号周期,信号相位数q,相位1参数……,相位q参数;其中p、q的取值范围是:p、q分别为1~100之间的任意整数。
实施例一仅仅是本发明具体实施方式常用的较佳实施例之一。
作为本发明实施例一的一种变换,所述的交通控制节点A的个数也可以增加或减少,至少2个,也可以多达n个(A1、A2、 A3、A4、 A5、……An,为描述方便,A1、A2、 A3、A4、 A5、……An统称为A),一般n的取值范围是:n为2、3、4、5……256之间的任意整数,随着交通控制节点A的增加,ZigBee区域基站B的个数m也相应增加,一般,m的取值范围是:m为1、2、3、4、5…100之间的任意整数。
作为本发明实施例一的一种变换,所述的交通控制节点A的交通流参数采集设备除采用交通流视频检测器11和交通微波车辆检测器12外,还可以采用地感线圈代替交通微波车辆检测器12用于获取路口各种转向的车流量、车型、车速,在一个交通控制节点A中,可以同时安装这三种交通流参数采集设备以备不同情况下使用,也可以只安装其中的一种或两种。
作为本发明实施例一的一种变换,各交通控制节点间除实施例一所述既采用内嵌ZigBee通信模块Ⅰ和工业485总线技术的通信收发器自组无线Mesh本地通信控制网络,同时又通过Mesh网络的ZigBee区域基站进行数据汇聚,经GPRS/CDMA数传终端把交通检测和信号机配时控制数据上传至交通控制中心的控制方式外;还可以是仅仅采用内嵌ZigBee通信模块Ⅰ和工业485总线技术的通信收发器自组无线Mesh本地通信控制网络进行通信,此时,各节点的交通信号控制Agent根据BNNC交通控制协议-即交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议,在相互邻近的小区域内实时交换所采集的路口交通流参数和信号配时方案数据,并作为交通信号自适应协调控制的决策依据;此种情况一般在系统的交通控制中心与无线MESH网络失去通信联络时采用。
实施例二
一种将实施例一所述基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法,它是采用ZigBee短距离无线通信技术和智能网络技术相结合的方法,控制系统中各节点的交通流参数采集和交通信号控制设备通过Zigbee无线通信方式接入Mesh自组网络,并根据GPS节点定位信息和路网拓扑预定义的调控目标区域(该区域根据实际需要可以规划呈点、线、面状)与邻近的关联节点依照BNNC交通控制协议-即交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议,实时交换彼此的交通流参数、信号机控制参数以及协商决定各交通信号控制节点的控制决策,该系统的TSCA信号控制协商机制采用基于对策论的显式协调和基于知识规则的隐式协调的结合方式;ZigBee区域基站基于BDAT通信协议栈,经GPRS/CDMA数传终端把汇聚后的交通检测和信号控制数据上传至交通控制中心;交通控制中心在有必要干预的情况下将一些调整优化参数或者强制指令下载到各个控制节点参与具体的路口信号配时决策;系统交通信号协调控制所需的同步时钟由各节点GPS授时模块自行独立校准。
本发明基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法中,所述各交通信号控制节点的控制决策包括:路口红绿灯配时方案,基于邻近关联节点实时交换来的交通流参数、信号机控制参数和所存储的路网拓扑图、历史交通流参数和交通控制数据以及中央集控中心的指令加权后做出的新的信号机控制参数。
本发明基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法包括两个组成部分,一个是建立节点间通信基础的“邻近协商节点查找及控制节点相关子路网拓扑建立算法”,另一个是建立在“邻近协商节点查找及控制节点相关子路网拓扑建立算法”基础上的“小区域自协调交通信号控制算法”。
(1)“邻近协商节点查找及控制节点相关子路网拓扑建立”算法的基本步骤:
M1:系统各节点加电后自检及初始化,并检查是否可以正常工作,若不能正常工作则转到M2,否则进入M3;
M2:检查能否脱网工作,不能则转到M21,若能够脱网独立工作则转到M22;
M21:节点工作结束;
M22:根据经验知识或预存配时方案独立工作;
M3:加入Zigbee网络获得Zigbee短地址,向邻近节点请求拷贝区域路网拓扑图数据,包括该区域所有节点和支路或路段的GPS位置、序号、路权等级、转向及节点之间的关联等参数,转到M4;
M4:从GPS卫星定位模块接收本节点定位信息;
M5:根据定位信息在路网拓扑图中检索本节点的位置,若该节点无法与路网拓扑图任一节点匹配,则转M22根据经验知识或预存配时方案独立工作,否则转到M6继续执行;
M51:在系统正常运行过程中,若节点接收到控制中心路网拓扑更新通知,则节点工作流程无条件跳转到M5并往下依次重新执行;
M6:生成与本节点关联的未激活的子路网拓扑图,根据区域路网拓扑图的定义,寻找与本节点关联的节点和支路,将区域路网拓扑修剪成与本节点关联的未激活的子路网拓扑图,转到M7执行;
M61:在系统正常运行过程中,若节点ZigBee网络重组短地址有变化,则节点工作流程无条件跳转到M6并往下依次重新执行;
M7:检查关联子路网拓扑是否存在,不存在则转M22根据经验知识或预存配时方案独立工作,存在则创建6个并行子任务S1、S2、S3、S4、S5和S6同时执行;
①子任务S1执行步骤:
S11:侦听有否关联节点回应本节点上线工作的广播数据报,若有进入S12,若没有返回S11继续侦听;
S12:从接收到的数据报中提取关联节点信息并在关联子路网拓扑中验证该节点的存在,若存在则转到S13,否则返回S11继续执行侦听;
S13:将子路网对应关联节点和支路的状态激活后,返回S11继续侦听;
②子任务S2执行步骤:
S21:侦听路网节点上线工作广播数据报,收到转S22,否则返回S21继续执行侦听;
S22:从接收到的数据报中提取该节点信息并在关联子路网拓扑中检索该节点,若存在则进入S23,否则返回S21继续执行侦听;
S23:判断该节点状态是否已经激活,若未激活则转S241,若已激活则转S242;
S241:激活子路网拓扑中对应节点及支路,并记录其通信地址等相应参数,同时以该数据报的源地址为目标地址发送一份在线回应并转回S21执行;
S242:检查该节点相关参数是否需要更新,若需要更新转S25,否则转回S21;
S25:更新子路网拓扑中对应节点及支路的相关参数后转回S21执行;
③子任务S3执行步骤:
S31:逐一搜索检查本节点子路网拓扑图中各关联节点的状态;
S32:如果某关联节点不是激活状态转回S31继续下一个节点的判断,否则转S33;
S33:定时向该激活状态节点发送代表本节点工作正常的在线心跳包,使之能够维护其关联子路网拓扑在线节点列表,为节点间开展正常的交通信号协商控制提供基础,然后转回S31继续下一个节点的判断;
④子任务S4执行步骤:
S41:检测子路网拓扑图中各个关联节点心跳包的接收情况,判断是否有关联节点停跳,即下线失去通信联系,若有转S42;
S42:将子路网拓扑中该节点及相关支路状态更改为无效,转回S41继续;
⑤子任务S5执行步骤:
S51:侦听有否邻近节点向本节点请求拷贝本区域路网拓扑图数据,若有转S52;
S52:判断本节点是否存有区域路网拓扑图副本,没有转S51继续,若有转S53;
S53:发送区域路网拓扑图相关数据给请求者,转S51继续;
⑥子任务S6执行步骤:
S61:搜索子路网拓扑图中各关联节点状态,转S62;
S62:若发现有未激活节点存在则转S63,没有则转S61;
S63:定时广播通告本节点已上线工作,转S61继续执行。
(2)“小区域自协调交通信号控制算法”的基本步骤是:
本控制算法分为4个并行子任务T1、T2、 T3 和T4同时执行:
① 子任务T1执行步骤:
T11:侦听子路网关联节点发送来的工作数据报并保存;
T12:检查本节点当前交通信号控制周期是否即将结束,若没有则转回T11,否则转到T13;
T13:获取本节点的交通检测数据,以及子路网拓扑中关联节点的交通流参数和相应配时方案,根据控制模型算法,及“点、线、面”控的需要,决定是否需要与相关邻近节点进行协调控制,不需要则直接转到T14,若需要协调控制则转T131执行;
T131:发出协商请求并在规定时间内执行完相应协调流程,商定控制参数,然后转T14;
T14:在控制模型中代入上述步骤确定的相应参数,得出本节点本次信号控制周期数据,并对本节点信号控制机各项配时参数进行设定和执行,转到T15;
T15:读取本地同步时钟,向子路网各激活节点及区域基站发送本节点带有同步时戳的信号机配时方案数据报,然后转回T11继续执行;
② 子任务T2执行步骤:
T21:判断本地同步时钟校准周期是否已到,若到则转T22;
T22:读GPS模块授时信息同步本地时钟,转到T21继续执行;
③ 子任务T3执行步骤:
T31:判断本地交通流检测数据发送周期是否已到,若已到转T32;
T32:读本地同步时钟,向子路网各激活节点及区域基站发送本节点交通流数据;转到T31继续执行;
④ 子任务T4执行步骤:
T41:侦听是否有关联节点请求协调控制消息,若有转T42;
T42:根据本节点当前控制策略和交通状况决定是否接受协调控制请求,若拒绝则转T421执行,同意则转到T43执行;
T421:发送拒绝协调消息给请求方,转T41继续;
T43: 检查有否适合的知识规则,若有则转T431执行,没有则转T432执行;
T431:选择规则并根据规则确定相应控制策略,转T44;
T432:求协调最优解,确定协调双方的控制策略,转T44;
T44:得出各项协调控制参数代入控制决策制定环节,转回到T41继续执行。
本发明基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法中,所述系统的TSCA信号控制协商机制的TSCA通信协议栈的组成,所述ZigBee区域基站基于BDAT通信协议栈的组成以及所述交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议-BNNC交通控制协议的数据单元,即:ZigBee网络层数据帧格式在实施例一中已经有详细描述,此处不再赘述。
Claims (2)
1.一种基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统,其特征在于:所述的智能交通控制系统包括:n个交通控制节点(A) 、m个ZigBee区域基站(B)、移动通信基站(C)和交通控制中心(D);n个交通控制节点(A)分别位于各交叉路口,其内各设备采用RS-232/RS-485总线相连,邻近节点间通过ZigBee技术实现无线Mesh自组通信网并实时交换路口的交通数据,每个ZigBee区域基站(B)与交通控制中心(D)之间通过移动通信基站(C)采用GPRS/CDMA数传设备进行远程连接,上述n、m的取值范围是:n为2~256之间的任意整数,m为1~100之间的任意整数;
所述每个交通控制节点(A)包括交通流参数采集设备、交通信号控制设备以及ZigBee通信模块Ⅰ(15),所述交通流参数采集设备包括交通流视频检测器(11)、地感线圈或交通微波车辆检测器(12)以及GPS定位和授时辅助装置(14);所述的交通信号控制设备为驻留TSCA通信协议及其算法的交叉路口交通信号控制机(16)和交通信号指示灯(13),交通流参数采集设备的主要功能是:
交通流视频检测器(11)用于获取路口各种转向的车流量、车型、车速、排队长度以及其它各种交通事件检测,适合气候条件和光照度达到基本要求时工作;
地感线圈用于获取路口各种转向的车流量、车型、车速;
微波车辆检测器(12)用于获取每车道的车流量、车型、车速;地感线圈和微波车辆检测器适合夜间及视频检测器无法正常工作时辅助;
各交通控制节点间或是采用内嵌ZigBee通信模块Ⅰ和工业485总线技术的通信收发器自组无线Mesh本地通信控制网络,或是既采用内嵌ZigBee通信模块Ⅰ和工业485总线技术的通信收发器自组无线Mesh本地通信控制网络,同时又通过Mesh网络的ZigBee区域基站进行数据汇聚,经GPRS/CDMA数传终端把交通检测和信号机配时控制数据上传至交通控制中心;
当各交通控制节点间采用内嵌ZigBee通信模块Ⅰ和工业485总线技术的通信收发器自组无线Mesh本地通信控制网络进行通信时,各节点的交通信号控制Agent根据BNNC交通控制协议-即交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议,在相互邻近的小区域内实时交换所采集的路口交通流参数和信号配时方案数据,并作为交通信号自适应协调控制的决策依据;
当各交通控制节点采用通过Mesh网络的ZigBee区域基站进行数据汇聚,经GPRS/CDMA数传终端把交通检测和信号机配时控制数据上传至交通控制中心时,交通控制中心则可以根据交通数据分析和实际情况需要,将控制指令或优化调整参数实时下载至无线Mesh交通信号控制网络,控制网络无条件执行中心的控制方案或做配置参数调整。
2.根据权利要求1所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统,其特征在于:所述的ZigBee区域基站(B)包括基于μClinux操作系统的ARM处理器系统(22)、GPRS/CDMA无线数传通讯模块(21)和ZigBee通信模块Ⅱ(23),ARM处理器系统(22)与GPRS/CDMA无线数传通讯模块(21)之间以及ARM处理器系统(22)与ZigBee通信模块Ⅱ(23)之间分别通过RS-485总线连接;ZigBee区域基站(B)的数据通信基于BDAT通信协议栈实现,ZigBee通信模块Ⅱ(23)用于接收各交通控制节点(A)发来的讯号,ARM处理器系统(22)将各交通控制节点(A)发来的讯号进行处理后通过GPRS/CDMA无线数传通讯模块(21)并借助于移动通信基站(C)发给交通控制中心(D),并通过GPRS/CDMA无线数传通讯模块(21)、借助于移动通信基站(C)接收交通控制中心(D)发来的调整优化参数或者强制指令并通过ZigBee通信模块Ⅱ(23)发回给各交通控制节点(A)。
3.根据权利要求1所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统,其特征在于:交通控制中心(D)包括应用程序服务器(41)、数据库服务器(42)和路由器(44),交通控制中心的应用程序服务器(41)、数据库服务器(42)和路由器(44)之间分别安装有防火墙(43);所述应用程序服务器(41)和数据库服务器(42)均具备双主机故障热切换的功能,整体运行基于Oracle关系数据库和地理信息系统GIS平台开发的TSCA智能交通控制系统软件;应用程序服务器(41)接收ZigBee区域基站(B)汇总转发的各交通控制节点(A)的现场交通数据信息,经过处理后,当有必要控制中心干预时,应用程序服务器(41)再将数据及控制信息返回ZigBee区域基站(B)用于控制或参与各交通控制节点(A)的交通信号配时方案决策和优化。
4.根据权利要求1所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统,其特征在于:所述交叉路口交通信号控制机(16)驻留的TSCA通信协议栈的组成是:底层为IEEE802.15.4物理层,以上依次是IEEE802.15.4媒体访问控制层、网络层、128比特加密的安全层和应用层接口,最上层为用于交通监测及控制数据交换的TSCA应用层。
5.根据权利要求2所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统,其特征在于:所述ZigBee区域基站(B)的区域基站BDAT通信协议栈的组成是:用于交通数据汇聚及网间转发的区域基站应用层位于协议栈顶部,往下分成ZigBee网络和IP网络两个子部分;其中ZigBee网络子部分底层为IEEE802.15.4物理层,以上依次是IEEE802.15.4媒体访问控制层、网络层、128比特加密的安全层和应用层接口;IP网络子部分底层为GPRS/CDMA无线网络物理层,向上依次为PPP数据链路层、IP网络层和TCP/UDP传输层。
6.根据权利要求1所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统,其特征在于:所述交通控制节点(A)基于邻近协商机制的交通控制协议-BNNC交通控制协议的数据单元,即:ZigBee网络层数据帧格式是:第一层包括:网络层帧头,数据参考基准时间,交通检测数据区1,交通控制数据区2;第二层包括:检测设备类型,检测参数1……,检测参数p,第三层包括:信号周期,信号相位数q,相位1参数……,相位q参数;其中p、q的取值范围是:p、q分别为1~100之间的任意整数。
7.一种基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法,其特征在于:它是采用ZigBee短距离无线通信技术和智能网络技术相结合的方法;控制系统中各节点的交通流参数采集和交通信号控制设备通过Zigbee无线通信方式接入Mesh自组网络,并根据GPS节点定位信息和路网拓扑预定义的调控目标区域与邻近的关联节点依照BNNC交通控制协议-即交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议,实时交换彼此的交通流参数、信号机控制参数以及协商决定各交通信号控制节点的控制决策,该系统的TSCA信号控制协商机制采用根据BNNC交通控制协议-即交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议;ZigBee区域基站基于BDAT通信协议栈,经GPRS/CDMA数传终端把汇聚后的交通检测和信号控制数据上传至交通控制中心;交通控制中心在有必要干预的情况下将一些调整优化参数或者强制指令下载到各个控制节点参与具体的路口信号配时决策;系统交通信号协调控制所需的同步时钟由各节点GPS授时模块自行独立校准;
该控制方法的具体步骤分为两个组成部分,一个是建立节点间通信基础的“邻近协商节点查找及控制节点相关子路网拓扑建立算法”,另一个是建立在“邻近协商节点查找及控制节点相关子路网拓扑建立算法”基础上的“小区域自协调交通信号控制算法”;
(1)“邻近协商节点查找及控制节点相关子路网拓扑建立”算法的基本步骤:
M1:系统各节点加电后自检及初始化,并检查是否可以正常工作,若不能正常工作则转到M2,否则进入M3;
M2:检查能否脱网工作,不能则转到M21,若能够脱网独立工作则转到M22;
M21:节点工作结束;
M22:根据经验知识或预存配时方案独立工作;
M3:加入Zigbee网络获得Zigbee短地址,向邻近节点请求拷贝区域路网拓扑图数据,包括该区域所有节点和支路或路段的GPS位置、序号、路权等级、转向及节点之间的关联参数,转到M4;
M4:从GPS卫星定位模块接收本节点定位信息;
M5:根据定位信息在路网拓扑图中检索本节点的位置,若该节点无法与路网拓扑图任一节点匹配,则转M22根据经验知识或预存配时方案独立工作,否则转到M6继续执行;
M51:在系统正常运行过程中,若节点接收到控制中心路网拓扑更新通知,则节点工作流程无条件跳转到M5并往下依次重新执行;
M6:生成与本节点关联的未激活的子路网拓扑图,根据区域路网拓扑图的定义,寻找与本节点关联的节点和支路,将区域路网拓扑修剪成与本节点关联的未激活的子路网拓扑图,转到M7执行;
M61:在系统正常运行过程中,若节点ZigBee网络重组短地址有变化,则节点工作流程无条件跳转到M6并往下依次重新执行;
M7:检查关联子路网拓扑是否存在,不存在则转M22根据经验知识或预存配时方案独立工作,存在则创建6个并行子任务S1、S2、S3、S4、S5和S6同时执行;
①子任务S1执行步骤:
S11:侦听有否关联节点回应本节点上线工作的广播数据报,若有进入S12,若没有返回S11继续侦听;
S12:从接收到的数据报中提取关联节点信息并在关联子路网拓扑中验证该节点的存在,若存在则转到S13,否则返回S11继续执行侦听;
S13:将子路网对应关联节点和支路的状态激活后,返回S11继续侦听;
②子任务S2执行步骤:
S21:侦听路网节点上线工作广播数据报,收到转S22,否则返回S21继续执行侦听;
S22:从接收到的数据报中提取该节点信息并在关联子路网拓扑中检索该节点,若存在则进入S23,否则返回S21继续执行侦听;
S23:判断该节点状态是否已经激活,若未激活则转S241,若已激活则转S242;
S241:激活子路网拓扑中对应节点及支路,并记录其通信地址相应参数,同时以该数据报的源地址为目标地址发送一份在线回应并转回S21执行;
S242:检查该节点相关参数是否需要更新,若需要更新转S25,否则转回S21;
S25:更新子路网拓扑中对应节点及支路的相关参数后转回S21执行;
③子任务S3执行步骤:
S31:逐一搜索检查本节点子路网拓扑图中各关联节点的状态;
S32:如果某关联节点不是激活状态转回S31继续下一个节点的判断,否则转S33;
S33:定时向该激活状态节点发送代表本节点工作正常的在线心跳包,使之能够维护其关联子路网拓扑在线节点列表,为节点间开展正常的交通信号协商控制提供基础,然后转回S31继续下一个节点的判断;
④子任务S4执行步骤:
S41:检测子路网拓扑图中各个关联节点心跳包的接收情况,判断是否有关联节点停跳,即下线失去通信联系,若有转S42;
S42:将子路网拓扑中该节点及相关支路状态更改为无效,转回S41继续;
⑤子任务S5执行步骤:
S51:侦听有否邻近节点向本节点请求拷贝本区域路网拓扑图数据,没有则继续侦听,若有转S52;
S52:判断本节点是否存有区域路网拓扑图副本,没有转S51继续,若有转S53;
S53:发送区域路网拓扑图相关数据给请求者,转S51继续;
⑥子任务S6执行步骤:
S61:搜索子路网拓扑图中各关联节点状态,转S62;
S62:若发现有未激活节点存在则转S63,没有则转S61;
S63:定时广播通告本节点已上线工作,转S61继续执行;
(2)“小区域自协调交通信号控制算法”的基本步骤:
本控制算法分为4个并行子任务T1、T2、 T3 和T4同时执行:
① 子任务T1执行步骤:
T11:侦听子路网关联节点发送来的工作数据报并保存;
T12:检查本节点当前交通信号控制周期是否即将结束,若没有则转回T11,否则转到T13;
T13:获取本节点的交通检测数据,以及子路网拓扑中关联节点的交通流参数和相应配时方案,根据控制模型算法,及点、线或面状调控目标区域调控的需要,决定是否需要与相关邻近节点进行协调控制,不需要则直接转到T14,若需要协调控制则转T131执行;
T131:发出协商请求并在规定时间内执行完相应协调流程,商定控制参数,然后转T14;
T14:在控制模型中代入上述步骤确定的相应参数,得出本节点本次信号控制周期数据,并对本节点信号控制机各项配时参数进行设定和执行,转到T15;
T15:读取本地同步时钟,向子路网各激活节点及区域基站发送本节点带有同步时戳的信号机配时方案数据报,然后转回T11继续执行;
② 子任务T2执行步骤:
T21:判断本地同步时钟校准周期是否已到,若到则转T22;
T22:读GPS模块授时信息同步本地时钟,转到T21继续执行;
③ 子任务T3执行步骤:
T31:判断本地交通流检测数据发送周期是否已到,若已到转T32;
T32:读本地同步时钟,向子路网各激活节点及区域基站发送本节点交通流数据;转到T31继续执行;
④ 子任务T4执行步骤:
T41:侦听是否有关联节点请求协调控制消息,若有转T42;
T42:根据本节点当前控制策略和交通状况决定是否接受协调控制请求,若拒绝则转T421执行,同意则转到T43执行;
T421:发送拒绝协调消息给请求方,转T41继续;
T43: 检查有否适合的知识规则,若有则转T431执行,没有则转T432执行;
T431:选择规则并根据规则确定相应控制策略,转T44;
T432:求协调最优解,确定协调双方的控制策略,转T44;
T44:得出各项协调控制参数代入控制决策制定环节,转回到T41继续执行。
8.根据权利要求7所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法,其特征在于:所述各交通信号控制节点的控制决策包括:路口红绿灯配时方案,基于邻近关联节点实时交换来的交通流参数、信号机控制参数和所存储的路网拓扑图、历史交通流参数和交通控制数据以及中央集控中心的指令加权后做出的新的信号机控制参数。
9.根据权利要求7所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法,其特征在于:系统的TSCA信号控制协商机制采用基于对策论的显式协调和基于知识规则的隐式协调结合的方式,令提出协调请求的TSCA为TA,接受协调请求的TSCA为TB,则其知识规则如下:
①若TB交通流量低于某阈值,则TB执行使TA获得最大调控效果的行为;
②若TA与TB进行了协调,在下两个决策间隔内不再接受其它TSCA发出的协调请求;
③当所控制区域中的路口均处于交通高峰时,停止基于对策论的协调模式,由TSCA根据经验知识进行协调。
10.根据权利要求7所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法,其特征在于:所述系统的TSCA信号控制协商机制的TSCA通信协议栈的组成是:底层为IEEE802.15.4物理层,以上依次是IEEE802.15.4媒体访问控制层、网络层、128比特加密的安全层和应用层接口,最上层为用于交通监测及控制数据交换的TSCA应用层。
11.根据权利要求7所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法,其特征在于:所述ZigBee区域基站基于BDAT通信协议栈的组成是:用于交通数据汇聚及网间转发的区域基站应用层位于协议栈顶部,往下分成ZigBee网络和IP网络两个子部分;其中ZigBee网络子部分底层为IEEE802.15.4物理层,以上依次是IEEE802.15.4媒体访问控制层、网络层、128比特加密的安全层和应用层接口;IP网络子部分底层为GPRS/CDMA无线网络物理层,向上依次为PPP数据链路层、IP网络层和TCP/UDP传输层。
12.根据权利要求7所述的基于无线Mesh自组网的智能交通控制系统用于智能交通控制的方法,其特征在于:所述交通控制节点基于邻近协商机制的交通控制协议-BNNC交通控制协议的数据单元,即:ZigBee网络层数据帧格式是:第一层包括:网络层帧头,数据参考基准时间,交通检测数据区1,交通控制数据区2;第二层包括:检测设备类型,检测参数1……,检测参数p,第三层包括:信号周期,信号相位数q,相位1参数……,相位q参数;其中p、q的取值范围是:p、q分别为1~100之间的任意整数。
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Families Citing this family (60)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102254441B (zh) * | 2011-06-23 | 2013-05-22 | 杭州电子科技大学 | 一种基于无线传感网络的实时红绿灯控制系统及方法 |
CN102915642A (zh) * | 2012-04-05 | 2013-02-06 | 深圳市斯派克光电科技有限公司 | 基于wifi信号的交通灯信号控制方法及系统 |
CN102706356B (zh) * | 2012-05-29 | 2017-03-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种路径导航的方法、基站、核心网和系统 |
CN102867422B (zh) * | 2012-09-13 | 2014-08-13 | 哈尔滨工业大学 | 基于车辆自组网的单点十字交叉口信号灯实时控制方法 |
CN103218919B (zh) * | 2012-09-15 | 2015-06-24 | 海宁伊满阁太阳能科技有限公司 | 利用数字无线广播管理交通信号灯的方法及设备 |
CN102915644A (zh) * | 2012-09-17 | 2013-02-06 | 上海交大高新技术股份有限公司 | 无线智能交通控制系统及方法 |
CN102867424B (zh) * | 2012-09-26 | 2014-07-30 | 杭州鼎鹏交通科技有限公司 | 一种区域协调交通控制方法 |
CN102917372A (zh) * | 2012-10-18 | 2013-02-06 | 北京理工大学 | 一种面向多场景数据交换的车联网层次化模型设计方法 |
CN104685532B (zh) * | 2012-10-19 | 2018-11-23 | 迈克菲公司 | 人身安全和应急服务 |
CN102930734A (zh) * | 2012-11-06 | 2013-02-13 | 江苏大为科技股份有限公司 | 分布式交通信号相位差控制结构和调整方法 |
CN103903454B (zh) * | 2012-12-26 | 2016-01-27 | 中国移动通信集团公司 | 一种传感器组网控制方法及装置 |
MY187372A (en) * | 2012-12-31 | 2021-09-22 | Sena Traffic Systems Sdn Bhd | A system for intelligent traffic control |
CN103117901B (zh) * | 2013-02-01 | 2016-06-15 | 华为技术有限公司 | 一种分布式心跳检测方法、装置及系统 |
CN103208195A (zh) * | 2013-04-08 | 2013-07-17 | 沈阳广信先锋交通高技术有限公司 | 多智能体交通信号控制系统 |
CN103338527A (zh) * | 2013-05-27 | 2013-10-02 | 云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院 | 一种新型的基于智能规约转换装置的通信方法 |
CN104299427B (zh) * | 2014-10-13 | 2016-05-18 | 安徽科力信息产业有限责任公司 | 一种用于交通信号机的程序远程更新方法 |
CN104602404B (zh) * | 2014-12-30 | 2017-01-25 | 生迪光电科技股份有限公司 | Led照明设备、无线网状网络及其控制方法 |
CN104869735B (zh) * | 2015-04-15 | 2017-08-29 | 四川华体照明科技股份有限公司 | 一种路灯网络拓扑结构检测方法 |
CN105092057A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-11-25 | 云南电网有限责任公司西双版纳供电局 | 一种基于Mesh无线自组网技术的输电线路导线温度监测方法 |
CN105405291B (zh) * | 2015-12-09 | 2019-03-01 | 清华大学 | 交通数据采集及主动防控系统 |
CN105575138A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-05-11 | 苏州诚晟信息技术有限公司 | 一种基于传感网的智能交通灯系统 |
CN105913673B (zh) * | 2016-05-18 | 2018-10-12 | 杭州智诚惠通科技有限公司 | 一种大规模路网信号灯推定方法 |
JP2019526092A (ja) * | 2016-05-24 | 2019-09-12 | ヴォードリン,フランソワ | Vanetを用いた交通信号システムの制御と管理 |
CN106292331A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-04 | 重庆交通大学 | 基于自组织网络的车辆协同控制软硬件仿真平台 |
CN108122423A (zh) * | 2016-11-28 | 2018-06-05 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种车辆引导方法、装置及系统 |
CN106371310B (zh) * | 2016-12-05 | 2019-01-29 | 山东大学 | 基于北斗的交通信号灯统一授时系统装置及工作方法 |
CN106815952A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-06-09 | 芯海科技(深圳)股份有限公司 | 一种电子计价秤无线自组网的方法 |
CN108269412A (zh) * | 2017-01-04 | 2018-07-10 | 深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司 | 公交优先信号控制系统及其方法、驾驶预警系统及其方法 |
CN109246677A (zh) * | 2017-05-31 | 2019-01-18 | 深圳市中兴微电子技术有限公司 | 无线通信系统及无线通信方法 |
CN109754617B (zh) * | 2017-11-01 | 2021-07-13 | 张云超 | 一种高通行效率交通信号灯控制系统 |
CN107978152B (zh) * | 2017-11-23 | 2021-03-12 | 上海交通大学 | 一种用于交通子网络出行矩阵估算的最大熵方法 |
CN109872529B (zh) * | 2017-12-01 | 2021-01-15 | 北京万集科技股份有限公司 | 基于lte-v通信的交通流信息采集方法和装置 |
CN109979209A (zh) * | 2017-12-28 | 2019-07-05 | 深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司 | 交通监控装置、方法、非易失性存储介质以及系统 |
CN108417071B (zh) * | 2018-03-20 | 2019-07-09 | 中山大学 | 一种基于交叉口身份检测数据的信号机时钟校验方法 |
CN108447279A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-08-24 | 上海会为智能技术有限公司 | 一种信号灯管理方法、装置、设备和介质 |
CN108847039A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-11-20 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种红绿灯自适应控制方法与系统 |
CN109041152A (zh) * | 2018-07-13 | 2018-12-18 | 青岛海信智慧家居系统股份有限公司 | 一种网络重组的方法和设备 |
WO2020028578A1 (en) | 2018-07-31 | 2020-02-06 | Alliance For Sustainable Energy, Llc | Distributed reinforcement learning and consensus control of energy systems |
CN111223302B (zh) * | 2018-11-23 | 2021-12-03 | 明创能源股份有限公司 | 移动载具用外部坐标实时三维路况辅助装置及该系统 |
CN109615884A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-12 | 南京丹腾智能科技有限公司 | 无线交通信号灯管理系统 |
CN109914286A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-06-21 | 西安科诺维智能交通研究院有限公司 | 用于高速公路低能见度雨雾天气安全诱导的自组网道钉 |
CN110021168B (zh) * | 2019-04-18 | 2021-08-27 | 上海科技大学 | 一种车联网下实现实时智能交通管理的分级决策方法 |
CN110264751A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-09-20 | 连云港杰瑞电子有限公司 | 一种城市道路智能交通路口设备管控系统 |
CN110223519A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-09-10 | 重庆清文科技有限公司 | 一种智能交通导引方法和系统 |
CN110390817A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-10-29 | 江苏广宇协同科技发展研究院有限公司 | 一种现场级交通信号协调系统及装置 |
CN110796855A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-02-14 | 吴明贵 | 一种基于物联网和区块链的区域交通疏导系统 |
CN110930696B (zh) * | 2019-11-07 | 2021-11-30 | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 | 一种基于ai导航的智慧城市交通管理运行方法及其系统 |
EP3842318A1 (de) | 2019-12-23 | 2021-06-30 | Thales Management & Services Deutschland GmbH | Verfahren zur datenübertragung innerhalb eines schienengebundenen verkehrssystems, datenübertragungssystem, schienengebundenes verkehrssystem mit einem datenübertragungssystem und verwendung von kommunikationseinheiten an feldelementen |
CN112071093A (zh) | 2020-04-22 | 2020-12-11 | 义硕智能股份有限公司 | 交通号志灯的控制系统及方法 |
CN111710177B (zh) * | 2020-05-11 | 2021-07-27 | 华东师范大学 | 智慧交通信号灯组网协同优化控制系统及控制方法 |
CN111739314A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-02 | 江苏广宇科技产业发展有限公司 | 一种可接入云平台的交通信号灯自主控制系统 |
CN111968386A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-11-20 | 四川华控智能交通设施工程有限公司 | 一种智能光电交通控制系统及其控制方法 |
CN112349114B (zh) * | 2020-10-23 | 2023-04-28 | 云南省交通规划设计研究院有限公司 | 一种无信号灯平面交叉口交通预警系统及其无线通讯装置 |
US11587440B2 (en) | 2021-03-23 | 2023-02-21 | Kyndryl, Inc. | Prediction method for resilient interconnected traffic management |
CN113077642B (zh) * | 2021-04-01 | 2022-06-21 | 武汉理工大学 | 一种交通信号灯控制方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN113223299B (zh) * | 2021-04-23 | 2022-08-23 | 迈锐数据(北京)有限公司 | 一种可以构建交通结构化数据库的地磁检测设备及系统 |
CN113259907B (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-08 | 广东海洋大学 | 一种基于车联网的数据传输方法及系统 |
CN113870590A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-31 | 福建船政交通职业学院 | 一种交通流量的无线控制方法、系统 |
CN113691454B (zh) * | 2021-10-25 | 2022-02-08 | 广州鲁邦通物联网科技股份有限公司 | 一种工业物联网数据采集和管理方法、系统 |
CN117292583A (zh) * | 2023-10-11 | 2023-12-26 | 绒智海试科技(河北)有限公司 | 一种基于综合态势显示与标绘的目标物态势显示系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1471060A (zh) * | 2002-07-26 | 2004-01-28 | 广东安达交通设施工程有限公司 | 无线交通灯信号控制方法和装置 |
WO2005086422A1 (en) * | 2004-03-10 | 2005-09-15 | Ab Seesta Oy | Heterogeneous network system, network node and mobile host |
CN1776768A (zh) * | 2005-12-08 | 2006-05-24 | 曾佑国 | 太阳能无线智能交通信号灯控制系统 |
EP1965354A1 (en) * | 2007-03-02 | 2008-09-03 | Gemmo S.p.A. | Service management system and method |
CN101414407A (zh) * | 2007-10-16 | 2009-04-22 | 余亚莉 | 智能尘埃式交通传感器和信号控制网络及其信息传输系统 |
-
2010
- 2010-09-26 CN CN 201010292064 patent/CN102063796B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1471060A (zh) * | 2002-07-26 | 2004-01-28 | 广东安达交通设施工程有限公司 | 无线交通灯信号控制方法和装置 |
WO2005086422A1 (en) * | 2004-03-10 | 2005-09-15 | Ab Seesta Oy | Heterogeneous network system, network node and mobile host |
CN1776768A (zh) * | 2005-12-08 | 2006-05-24 | 曾佑国 | 太阳能无线智能交通信号灯控制系统 |
EP1965354A1 (en) * | 2007-03-02 | 2008-09-03 | Gemmo S.p.A. | Service management system and method |
CN101414407A (zh) * | 2007-10-16 | 2009-04-22 | 余亚莉 | 智能尘埃式交通传感器和信号控制网络及其信息传输系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN102063796A (zh) | 2011-05-18 |
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