[發明專利]一種對區域交通信號實時協調控制的方法

在審

• 申請號: 201510243428.3
• 申請日: 2015-05-14
• 公開（公告）號: CN104916143A
• 公開（公告）日: 2015-09-16
• 發明（設計）人: 游子毅
• 申請（專利權）人: 貴州師范大學
• 主分類號: G08G1/07
• 分類號: G08G1/07
• 代理公司: 貴陽東圣專利商標事務有限公司 52002
• 代理人: 袁慶云

技術領域

本發明屬于無線通信技術領域,具體涉及一種對區域交通信號實時協調控制的方法。

背景技術

智能交通系統是解決現代交通問題最有效的途徑之一。交通信號控制是其子系統“先進的交通管理系統”的重要組成部分。交通信號控制的目的表現在以下兩個方面：①緩解交通擁堵，減少交通事故。②減少機動車因停車次數而造成的環境污染，減低能耗。交通信號控制技術發展至今，形成了區域協調信號控制、集中控制和分層控制的主導控制系統。這三種系統對緩解城市問題起了很大作用，但仍不能完全適應我國城市交通系統的發展：①對我國交通流運行特性的預判不足。②以數學模型為基礎不能很好地滿足實時控制的需求。③交叉口信號配時存在局限性。交通信號控制系統的研究和開發，需要在借鑒國外先進控制技術的基礎上進一步結合我國交通環境的特點。不斷擴大的城市規模和日益嚴重的交通問題向城市交通控制技術提出了更高的要求。

目前，人工智能技術、現代控制技術等在城市交通控制領域應用廣泛。由于道路交通系統的復雜性以及動態分配的實時性，城市交通控制應采用動態反饋控制。然而，交通系統的非線性和隨機性使得建立在該動態反饋系統上的控制算法很難用數學模型方法進行描述。因此，相關人工智能方法的應用倍受學術界的重視。在已見報道中，Nair?B.?M.,?Nair?B.?M.,?Cai?J等.一種針對孤立的信號控制交叉口在異常情況下的模糊邏輯控制器[C].IEEE?智能車輛論壇,?2007:1229-1233.提出了一種交通信號模糊控制方法適用于四相位單交叉路口，該模糊控制器的控制模式直接由各相位的車輛排隊長度來決定。然而，模糊控制器中的控制規則和隸屬度函數通常依據專家經驗通過反復試驗來完成。這種設計難以獲得性能優良的模糊控制器。高俊俠,李建更,陳陽舟等.交通信號2級模糊控制系統的優化設計與仿真[J].北京工業大學學報,2009,35(1):?19-24.)?提出了一種基于遺傳算法的模糊隸屬度的優化方案,實現了模糊控制器中模糊規則的合理優化。林得剛,鄭長江,陳淑燕等.?基于神經網絡的信號交叉口進口車道交通延誤預測[J].?大連交通大學學報,?2013,?34(4):?53-56針對交通流量預測的特點，提出了BP?神經網絡的方案以預測路口交通流量。該方案考慮了路口其他非預測方向和交通信號配時方案對流量預測的影響。神經網絡具有很強的非線性,但自身也存在收斂慢等的缺點。劉琰.基于模糊粗糙神經網絡的交通流研究[J].?海南師范大學學報(自然科學版),?2012,?25(4),?pp:?386-388.結合模糊控制理論和神經網絡各自的優點,構造了模糊粗糙神經網絡,實現路口交通流預測與控制。韓敏,?王亞楠.?基于Kalman?濾波的儲備池多元時間序列在線預報器[J].?自動化學報.?2010,?36(1):?169-173.提出了基于約束Kalman濾波的短時交通流量組合預測模型以克服單一的交通流預測模型性能不穩定的問題。但是Kalman?濾波預測算法需要做大量的矩陣和向量運算，難以用于實時在線預測。高學輝，劉艷忠，王巧芝，賈世勝，孫皓等.基于在線支持向量回歸算法的短時交通流預測[J].山東科技大學學報,2011,30(1):78-82.提出了一種基于在線支持向量回歸算法（Support?Vector?Regression,SVR）的短時交通流預測方法，預測結果表明了其有效性。但是該方法還只是基于車輛檢測器的單點預測模型，并且模型的參數優化、預測精度的提高以及應用規模還需進一步研究。以上公開文獻都只針對交通路段的某一點或某一類指標進行預測和控制。

發明內容

本發明的目的在于克服上述缺點而提供的一種實時、有效地對區域交通信號進行協調控制，從而減少了區域內的交通擁堵和能源消耗的對區域交通信號實時協調控制的方法。

本發明的一種對區域交通信號實時協調控制的方法，包括：

????傳感器1采集被控對象的數據，由匯聚點2融合形成非冗余數據集，再將非冗余數據集打上時間戳和地理位置并傳輸至網絡，遠程控制端5中的狀態觀測器4接收來自匯聚點2的非冗余數據集，并根據非冗余數據集給出被控對象狀態的預測值，再由遠程控制端5中的控制器3產生控制信號通過網絡送至執行器6執行；其中狀態觀測器4中的在線動態預測步驟如下：

??a、在狀態觀測器4緩沖區，來自于匯聚點2的非冗余數據集中提取前25個數據作為的基準數據，根據基準數據建立樣本集合?，并通過集合中獲得預期值；