CN107610526A - 坡道转弯交通智能指挥系统 - Google Patents

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CN107610526A CN201710855825.5A CN201710855825A CN107610526A CN 107610526 A CN107610526 A CN 107610526A CN 201710855825 A CN201710855825 A CN 201710855825A CN 107610526 A CN107610526 A CN 107610526A
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程丹秋
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Abstract

本发明提供了坡道转弯交通智能指挥系统,包括坡道转弯车辆监测模块、信息分析处理模块和交通提醒模块,坡道转弯车辆监测模块为分簇结构的无线传感器网络,用于收集坡道转弯处的车辆信息并将车辆信息发送至信息分析处理模块;信息分析处理模块根据车辆信息生成决策信号,并将决策信号发送至交通提醒模块,由交通提醒模块发出提示或警告信息。本发明利用无线传感器网络设计和实现了智能交通指挥系统,以解决坡道转弯处的交通控制问题。

Description

坡道转弯交通智能指挥系统
技术领域
本发明涉及交通技术领域,具体涉及坡道转弯交通智能指挥系统。
背景技术
相关技术中的智能交通指挥系统侧重于对车流的宏观调度以进行整体道路交通疏导,很少涉及针对事故易发地段具体交通问题的检测、预报与控制,且需要进行有线部署,系统成本高,需要人员照看。
发明内容
针对上述问题,本发明提供坡道转弯交通智能指挥系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
提供了坡道转弯交通智能指挥系统,包括坡道转弯车辆监测模块、信息分析处理模块和交通提醒模块,坡道转弯车辆监测模块为分簇结构的无线传感器网络,用于收集坡道转弯处的车辆信息并将车辆信息发送至信息分析处理模块;信息分析处理模块根据车辆信息生成决策信号,并将决策信号发送至交通提醒模块,由交通提醒模块发出提示或警告信息。
本发明的有益效果为:利用无线传感器网络设计和实现了智能交通指挥系统,以解决坡道转弯处的交通控制问题,减少交通事故的发生,从而提高交通运输效率,避免了传统有线部署困难、系统成本高、需要人员照看的缺点。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1本发明的结构框图;
图2是本发明交通提醒模块的连接框图。
附图标记:
坡道转弯车辆监测模块1、信息分析处理模块2、交通提醒模块3、控制电路10、提醒设备20。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1、图2,本实施例提供的坡道转弯交通智能指挥系统,包括坡道转弯车辆监测模块1、信息分析处理模块2和交通提醒模块3,坡道转弯车辆监测模块1为分簇结构的无线传感器网络,用于收集坡道转弯处的车辆信息并将车辆信息发送至信息分析处理模块2;信息分析处理模块2根据车辆信息生成决策信号,并将决策信号发送至交通提醒模块3,由交通提醒模块3发出提示或警告信息。
在一个实施例中,所述交通提醒模块3包括基于有限状态自动机的控制电路10和与控制电路10连接的提醒设备20。
在一个实施例中,所述提醒设备20采用高音喇叭和用于显示实时参考速度值的限速牌。
在一个实施例中,所述提醒设备20设置于道路两侧。
在一个实施例中,所述坡道转弯车辆监测模块1由传感器节点和汇聚节点构成,传感器节点包括车辆信息采集节点和簇首节点,所述的汇聚节点用于收集各个簇首节点传来的融合车辆信息,并协调管理整个网络中的所有车辆信息采集节点;簇首节点用于收集簇内车辆信息采集节点采集到的车辆信息,并将自己采集到的车辆信息一起进行融合操作;各车辆信息采集节点感知并采集车辆信息,将车辆信息按照数据传输链路向下一跳的车辆信息采集节点传递。
本发明上述实施例利用无线传感器网络设计和实现了智能交通指挥系统,以解决坡道转弯处的交通控制问题,减少交通事故的发生,从而提高交通运输效率,避免了传统有线部署困难、系统成本高、需要人员照看的缺点。
在一个实施例中,分簇时,在传感器节点中选出簇首节点,具体包括:
(1)初始簇首节点选举时,各传感器节点选取一个[0,1]之间的随机数,将随机数大于0.5的传感器节点作为备选簇首节点,若备选簇首节点满足下列公式,则当选为簇首节点:
式中,Ei为备选簇首节点i的当前剩余能量,j表示备选簇首节点i的第j个邻居节点,Ej表示j的当前剩余能量,ni表示备选簇首节点i的邻居节点数目,Nj表示j的邻居节点数目,ET为设定的能量比阈值,为设定的取值函数,当时, 时,
(2)其他传感器节点作为车辆信息采集节点,并选择距离最近的簇首节点加入簇,完成首轮分簇;
(3)开始新的一轮簇首节点选举时,按照下列公式确定各传感器节点成为簇首节点的概率,选择概率最大的传感器节点作为新一轮的簇首节点:
式中,Pk(t)表示传感器节点k在t时刻成为簇首节点的概率,Ek(t)表示传感器节点k在t时刻的当前剩余能量,ΔE(t)表示在t时刻所有传感器节点的当前剩余能量的总和,M是上一轮簇首节点的数量,δk为在传感器节点k通信范围内的传感器节点数量,δ为无线传感器网络中部署的传感器节点数量。
本实施例通过随机选取和概率选取相结合的方式进行簇首节点选取,优化了簇首节点选取的过程,能够实现簇首节点分布的均衡,减少了迭代算法的时间和功耗,保证选取的簇首节点有充足的能量、较大的覆盖面积,有益于延长无线传感器网络的生命周期,保障车辆信息的有效收集。
在一个实施例中,簇首节点定期监测簇内车辆信息采集节点的信誉,按照下列公式计算车辆信息采集节点的信誉值:
式中,表示簇首节点在第x次监测到的车辆信息采集节点α的信誉值,表示簇首节点在第x-1次监测到的车辆信息采集节点α的信誉值,表示簇首节点在第x次监测到的车辆信息采集节点α在一个设定的监测周期内成功发送车辆信息包的次数,表示簇首节点在第x次监测到的车辆信息采集节点α在一个设定的监测周期内丢弃车辆信息包的次数,μα表示车辆信息采集节点α在该设定的监测周期内采集的车辆信息的数量,λα表示车辆信息采集节点α在该设定的监测周期内采集的车辆信息的偏离程度大于设定的偏离程度阈值的次数,设车辆信息采集节点α在第t时刻采集的车辆信息的偏离程度为gα(t),定义其中C(t)表示在该监测周期内的第t时刻簇内车辆信息采集节点采集的车辆信息的平均值,X(t)表示在该监测周期内的第t时刻车辆信息采集节点α采集的车辆信息,c为设定的衰减系数,c的设定取值范围为[0.2,0.4];
当簇首节点监测到某一簇内车辆信息采集节点的信誉值低于设定的信誉值阈值的次数大于三次时,簇首节点向该车辆信息采集节点发出休眠指令,车辆信息采集节点收到休眠指令后,即进入休眠。
本实施例设定了根据数据偏离程度和车辆信息包的通信传输质量两个因素自定义了车辆信息采集节点的信誉值计算公式,通过信誉值的大小评估车辆信息采集节点的有效性,能够及时地识别出恶意传感器节点的干扰,对信誉值一直偏低的车辆信息采集节点进行休眠,能够有效地从无线传感器网络内部提高车辆信息融合的安全性能,计算过程简单,能耗低。
在一个实施例中,簇首节点收集簇内车辆信息采集节点采集到的车辆信息,并将自己采集到的车辆信息一起进行融合操作前,先对收集的车辆信息进行筛选,具体包括:
(1)设当前信誉值大于设定的信誉值阈值的车辆信息采集节点集合为S={s1,s2,…,sm},m表示车辆信息采集节点的数量,计算各车辆信息采集节点采集的车辆信息的可信度:
式中,Xη(T)表示车辆信息采集节点η在T时刻采集的车辆信息,表示Xη(T)的可信度,Xθ(T)表示信誉值大于设定的信誉值阈值的车辆信息采集节点θ在T时刻采集的车辆信息;
(2)设定可靠度阈值,簇首节点对低于可靠度阈值的车辆信息进行剔除,并将剩余的车辆信息与自己采集的车辆信息一起进行融合操作。
本实施例中,簇首节点对车辆信息进行融合前先对不可靠的车辆信息进行剔除,对可靠的车辆信息进行融合操作,提高了车辆信息融合的精确度,有益于实现精确的坡道转弯交通指挥,其中,根据信誉值设计了车辆信息的可靠度计算公式,能够有效准确地评价车辆信息的可靠性,计算过程简单,效率高,有益于提高坡道转弯交通指挥的效率。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.坡道转弯交通智能指挥系统,其特征是,包括坡道转弯车辆监测模块、信息分析处理模块和交通提醒模块,坡道转弯车辆监测模块为分簇结构的无线传感器网络,用于收集坡道转弯处的车辆信息并将车辆信息发送至信息分析处理模块;信息分析处理模块根据车辆信息生成决策信号,并将决策信号发送至交通提醒模块,由交通提醒模块发出提示或警告信息。
2.根据权利要求1所述的坡道转弯交通智能指挥系统,其特征是,所述交通提醒模块包括基于有限状态自动机的控制电路和与控制电路连接的提醒设备。
3.根据权利要求2所述的坡道转弯交通智能指挥系统,其特征是,所述提醒设备采用高音喇叭和用于显示实时参考速度值的限速牌。
4.根据权利要求2所述的坡道转弯交通智能指挥系统,其特征是,所述提醒设备设置于道路两侧。
5.根据权利要求4所述的坡道转弯交通智能指挥系统,其特征是,所述坡道转弯车辆监测模块由传感器节点和汇聚节点构成,传感器节点包括车辆信息采集节点和簇首节点,所述的汇聚节点用于收集各个簇首节点传来的融合车辆信息,并协调管理整个网络中的所有车辆信息采集节点;簇首节点用于收集簇内车辆信息采集节点采集到的车辆信息,并将自己采集到的车辆信息一起进行融合操作;各车辆信息采集节点感知并采集车辆信息,将车辆信息按照数据传输链路向下一跳的车辆信息采集节点传递。
6.根据权利要求5所述的坡道转弯交通智能指挥系统,其特征是,分簇时,在传感器节点中选出簇首节点,具体包括:
(1)初始簇首节点选举时,各传感器节点选取一个[0,1]之间的随机数,将随机数大于0.5的传感器节点作为备选簇首节点,若备选簇首节点满足下列公式,则当选为簇首节点:
<mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <msub> <mi>E</mi> <mi>i</mi> </msub> <mrow> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>n</mi> <mi>i</mi> </msub> </msubsup> <msub> <mi>E</mi> <mi>j</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <msub> <mi>E</mi> <mi>T</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>n</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msub> <mi>n</mi> <mi>i</mi> </msub> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>n</mi> <mi>i</mi> </msub> </munderover> <msub> <mi>N</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&gt;</mo> <mn>0</mn> </mrow>
式中,Ei为备选簇首节点i的当前剩余能量,j表示备选簇首节点i的第j个邻居节点,Ej表示j的当前剩余能量,ni表示备选簇首节点i的邻居节点数目,Nj表示j的邻居节点数目,ET为设定的能量比阈值,为设定的取值函数,当时, 时,
(2)其他传感器节点作为车辆信息采集节点,并选择距离最近的簇首节点加入簇,完成首轮分簇;
(3)开始新的一轮簇首节点选举时,按照下列公式确定各传感器节点成为簇首节点的概率,选择概率最大的传感器节点作为新一轮的簇首节点:
<mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>k</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mo>{</mo> <mfrac> <msub> <mi>&amp;delta;</mi> <mi>k</mi> </msub> <mi>&amp;delta;</mi> </mfrac> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>E</mi> <mi>k</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mi>M</mi> <mo>,</mo> <mn>1</mn> <mo>}</mo> </mrow>
式中,Pk(t)表示传感器节点k在t时刻成为簇首节点的概率,Ek(t)表示传感器节点k在t时刻的当前剩余能量,ΔE(t)表示在t时刻所有传感器节点的当前剩余能量的总和,2是上一轮簇首节点的数量,δk为在传感器节点k通信范围内的传感器节点数量,δ为无线传感器网络中部署的传感器节点数量。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107591028A (zh) * 2017-09-21 2018-01-16 程丹秋 基于无线传感器网络的坡道转弯交通指挥系统
CN108954691A (zh) * 2018-07-31 2018-12-07 深圳凯达通光电科技有限公司 智能建筑通风节能控制系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101489275A (zh) * 2009-02-27 2009-07-22 山东大学 基于能量均衡与距离协同中继无线传感器网络路由方法
CN101763720A (zh) * 2009-08-12 2010-06-30 江苏大学 基于无线传感器网络的坡道转弯交通指挥系统
CN101854666A (zh) * 2010-04-27 2010-10-06 南京工业大学 一种自定义的无线传感器网络跨区多跳路由方法
CN102036308A (zh) * 2010-12-09 2011-04-27 江南大学 一种能量均衡的无线传感器网络分簇方法
CN105813161A (zh) * 2016-04-15 2016-07-27 深圳市国电科技通信有限公司 基于能量差异的微功率无线传感器网络分簇路由方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101489275A (zh) * 2009-02-27 2009-07-22 山东大学 基于能量均衡与距离协同中继无线传感器网络路由方法
CN101763720A (zh) * 2009-08-12 2010-06-30 江苏大学 基于无线传感器网络的坡道转弯交通指挥系统
CN101854666A (zh) * 2010-04-27 2010-10-06 南京工业大学 一种自定义的无线传感器网络跨区多跳路由方法
CN102036308A (zh) * 2010-12-09 2011-04-27 江南大学 一种能量均衡的无线传感器网络分簇方法
CN105813161A (zh) * 2016-04-15 2016-07-27 深圳市国电科技通信有限公司 基于能量差异的微功率无线传感器网络分簇路由方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107591028A (zh) * 2017-09-21 2018-01-16 程丹秋 基于无线传感器网络的坡道转弯交通指挥系统
CN108954691A (zh) * 2018-07-31 2018-12-07 深圳凯达通光电科技有限公司 智能建筑通风节能控制系统

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