城市道路交通控制系统.docx

前 言
智能交通系统(Intelligent transportation system)是将先进的信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动化理论、运筹学、人工智能等有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强了车辆、道路、使用者之间的联系，从而形成一种定时、准确、高效的综合运输系统
交通拥挤以及由引起的能源浪费，时间损失，交通安全事故，以及环境问题所造成的巨大损失已经引起了世界各国人民以及政府的高度重视，成为了一个必须解决的问题。其解决交通拥挤的直接办法就是修建更多的路桥来提高其通行能力，然而，城市的空间限制，以及修建路桥巨额的资金的限制，使得这个办法不切实际。因此，只有在现有的道路上通过适当的控制技术来提高交通通行能力。近年来，理论和实际证明，利用先进的控制技术，通信技术等高新技术开发的智能交通系统可以大幅度的提高交通运行效率。是解决交通拥挤的很有效的办法。
随着计算机技术和控制技术的发展，以及各国经济的不断发展，交通管制中心的功能得到了加强，控制手段也是越来越先进，形成了一批高技术有效的城市道路交通控制系统。
交通控制系统可以分成几类。从系统结构与控制方式上分，有集中式计算机控制系统，分布式计算机控制系统和动态控制系统；从控制区域的路网结构上分，有开环网络和闭环网络；从系统功能上，有监视、控制和诱导功能。
集中式计算机控制系统：控制中心的计算机处理整个控制系统搜集的所有信息，并向各个路口发出控制指令。
分布式计算机控制系统：有中央，地区，路口控制三级组成，各个计算机控制自己相应的控制区域，并且执行上一级的控制指令。
动态控制系统：根据检测器实时采集的交通流信息的优化路口信号配时。
当前，世界各国广泛使用的最有代表性的城市道路交通控制系统有三个。
（1）英国TRANSYT系统
TRANSYT（Traffic Network Study Tool)是英国道路与交通研究所（TRRL）于1996年提出来的脱机优化网络信号配时的一套程序，它是一种脱机操作的定时控制系统，系统主要是由仿真模型及优化两部分组成。交通模型用来模拟在信号灯控制下交通网上的车辆行驶状况，以便计算在一组给定的信号配时方案下网络的运行指标；优化过程通过改变信号配时方案并确定指标是否减小，这样经过反复计算求得最佳配时方案。
通过建立的优化数学模型来进行反复的计算得出绿信比和相位差，即是优化确定的。周期不进行优化，只是从事先确定的方案中通过比较各个运行指标选出最佳的，即选择性确定。
该系统的不足之处在于：第一，计算量大，在大城市这一问题尤为突出；第二，不对周期进行优化，很难达到整体的最优配时方案；第三，它采用离线优化，需要大量的网络几何以及大量的交通流数据，需要消耗大量的人力、物力以及财力。
（2） 澳大利亚SCATS系统
SCATS（Sydney Coordinated Adaptive Traffic System)是澳大利亚在70年代末开发的交通信号控制系统。它采用了先进的计算机网络技术，结构为模块式的。
SCATS系统的优点是其自动适应交通条件变化的能力，通过大量设在路上的传感器以及视频摄像机随时获取道路车流信息，ANTTS是其重要子系统，该系统通过几千辆出租车装有的ANTTS电子标签与设在约200个交叉路口处的询问器通话，通过对出租车的识别，SCATS系统能够计算旅行时间并对交通网的运行情况进行判断。
该系统也有不足之处，其表现在：过分依赖计算机，其移植能力比较差；在选择方案的时候，没有实时的信息反馈。
（3） 英国SCOOT系统
SCOOT”(Split-Cycle-Offset Optimization Technique)即“绿信比-信号周期-相位差优化技术”，是一种对道路网交通信号实行协调控制的自适应控制系统。由英国交通与道路研究所于1973年开始研究开发，1979年正式投入使用。
该系统是一种实时自适应系统，属于动态模式。SCOOT系统通过连续检测道路网络中交叉口所有进口道交通需求来优化每个交叉口的配时方案，使交叉口的延误和停车次数最小的动态、实时、在线信号控制系统。
SCOOT系统也同样的存在着不足：任何路口只有固有相序；独立控制子区的划分只能人工完成；安装调试困难，对用户的技术要求很高。
此处说一下本文设计思路

1 绪 论
1.1 城市交通信号灯控制的发展
城市交通信号机由手动到自动，由固定周期到可变周期，从没有传感器到利用传感器，从简单的点控到面控，经历了进一个半世纪的发展。
最早控制交通的设备是1868年在英国伦敦安装的色灯信号机。它是用煤气灯照亮，后因煤气爆炸而毁坏。1914年在美国克利夫兰开始使用电光源定时信号机。1918年在纽约开始使用手动红、黄、绿三色信号机。用信号机控制单个交叉口的交通信号称为点控制。随着交通量的增加，逐渐地从对单个交叉口交通信号的控制发展到对同一条道路若干个相邻交叉口交通信号的控制，即线控制。世界上第一个实现交通线控制的系统于1917年出现在美国盐湖城。这是一种内联式线控制系统,它把一条道路上6个连续的交叉口的信号灯用电缆联接，使用手动开关。此后十年间，先后又试验成功了同时式、交变式、推进式线控制系统，它们都是机械联动。到50年代，一些国家的汽车保有量进一步增加，线控制系统已不能满足城市道路交通的需要。1952年美国在丹佛市试验用电子计算机对道路网各交叉口的交通信号进行控制，这就是面控制。与此同时，在高速公路上也安装了交通控制系统。1959年加拿大多伦多市进行实验并于1963年正式安装了世界上第一个实现面控制的面控制系统。此后,许多国家也都采用新型电子计算机,使一个区域内的信号灯协调运转。中国于1932年在广州开始采用手动信号灯，1976年在北京安装了第一台单点感应式信号机，1978年在北京试用线控制系统。
　 普通道路交通控制系统　普通道路交通控制分点控制、线控制和面控制。它们分别使用不同的控制系统。
点控制系统：点控制是线控制和面控制的基本单元，它通过安装在单个平交路口上的信号机控制信号周期和绿信比。信号周期是信号灯的红、黄、绿灯各显示一次的时间。绿信比是信号灯某方向的绿、黄灯显示时间之和与信号周期之比。其分类如下：

定周期控制是使信号灯按预先定好的周期和绿信比运转。这是最简单、应用最普遍的一种控制方式。一段定周期控制是在全控制过程中信号灯只有一种周期和绿信比；多段定周期控制是信号灯预先定有若干个周期和绿信比，在控制过程中，根据交通量的变化，自动变换周期和绿信比。感应式控制是用感应式信号机根据安置在交叉口各入口的车辆检测器所收集的交通情报，灵活地控制绿灯开放时间。全感应式控制是在交叉口各入口处都设有车辆检测器；半感应式控制只在交叉口的某两个入口设有车辆检测器，使该方向的绿灯能灵活开放。
线控制系统：线控制有三个基本参数，即信号周期、绿信比和相位差。相位差是相邻两个交叉口信号机同方向绿灯开启时间差与周期之比。实现线控制的系统有两种：一：有电缆线控制系统。系统设有主控制器。预先编好的各种控制模型贮存在主控制器内，主控制器通过传输电缆把控制指令发给各交叉口上的信号机，使其按控制模型的要求变换灯色；同时收集车辆检测器所提供的交通情报，并进行处理。二：无电缆线控制系统。这种系统不设主控制器，各种控制模型分别贮存在各交叉口的信号机内。这些信号机都装有高精度的石英晶体钟，用统一的时间而相互协调一致，按预定的控制模型运行。线控制系统根据功能又可分为三种：1.单时段线控制系统。整个系统只有一种周期、绿信比和相位差，只能组合成一种控制模型。系统只按一种控制模型工作，不能适应经常变化的交通流量。这是早期发展的一种简单线控制系统。2.多时段线控制系统。它具有多种周期、绿信比和相位差，可组成多种控制模型，并能按时间自动变换，以适应交通流量的变化。3.感应式线控制系统。具有有电缆控制系统所具有的控制功能。主控制器内贮存多种控制模型，根据车辆检测器所检测到的交通量大小，实时地改变控制模型。普遍应用的线控制模型有同时式、交变式、推进式等几种。其基本原理是在各交叉口信号周期统一的前提下，适当调整各信号机的绿信比和相互间的相位差，使被控制的干道上形成“绿波带”，车辆在行驶中减少遇到红灯的次数，从而提高干道的通行能力。
面控制系统：面控制是对城市道路网上若干个相邻交叉口的信号周期、绿信比、相位差和设在道路上的各种可变标志进行集中统一控制。
面控制系统由以下几部分构成：（1）控制中心，在控制中心设有中心处理机及其外围设备、地图显示板、交叉口信号状态显示板、交通情况显示板、交通事故和车辆诱导显示装置、控制台等；（2）传输系统，由中央数传机、终端数传机和传输线组成；（3）信号控制系统；（4）交通情报收集系统，由设在道路上的各种车辆检测器组成；（5）可变标志系统；（6）通信系统，包括有线电通信和无线电通信；（7）电视监视系统；（8）控制模型和软件系统。
　 面控制系统的功能：（1）收集交通情报。设在道路上的车辆检测器随时把检测到的车辆数、车辆行驶速度、车辆阻塞度和空间占有率等情报，通过传输系统送到中心处理机处理。（2）控制终端信号机和可变标志。中心处理机根据交通流量的变化，实时地改变控制模型，随时发出控制指令，控制终端信号机和可变标志。（3）诱导车辆。中心处理机根据收集的交通情报，对于交通阻塞地点，一方面控制有关的终端信号机和可变标志以诱导车辆，另一方面通过通信系统，发布交通阻塞情报，诱导车辆避开阻塞地点。（4）集中监视。通过各种显示设备和电视监视系统，工作人员可了解控制区域内的交通状况，为迅速排除交通阻塞、处理异常情况、采取人工干预提供直观依据。面控制系统因有上述功能，所以对疏导交通流量，提高道路通行能力，减少交通事故和交通公害有明显的效果。
　 面控制模型是保证实现系统功能的软件系统。在一个区域内，把各种复杂的交通流视为一个整体，用交通流理论，确立其数学模型。
交通控制系统今后将从被动系统向主动系统发展。所谓主动系统即是按程序行驶系统。主动系统的中心处理机可直接掌握控制区域内每辆车的出发点和要去的目的地，并为其选择最佳路径。在控制方法上，将改变定周期的系统控制,使系统内的周期可随时改变,增加系统的灵活性，以适应瞬时变化的交通流量。在控制设备上，将广泛采用大规模集成的电子化设备和微型计算机。
1.2 国内交通现状以及控制系统的使用情况
近年来，国内经济高速发展，机动车急剧增加，出现了现有的道路系统不胜负荷的局面。
目前，我国的交通属于路上交通为主，并且多是平面交通状态，形成了“人车混行，快慢车混行”的特点。国内城市的道路面积率比他国同等规模的城市道路面积率小，有统计（北京统计网2000年统计数据）显示如下表。
表1.1 国内城市道路面积率与国外同规模城市比较
城市 参数
北京
上海
天津
东京
华盛顿
巴黎
城市道路面积率（%）
6.5
7
8
13.5
48
25.8
人均道路面积率（㎡/人）
6
4.46
7.53
13.6
10.1
9.3
现我国已有一些自主开发的城市交通控制与管理系统，但局限与科技水平以及技术问题，在整体性能上还不如国外的系统完善，只实用于中小城市，大规模的城市仍旧使用国外进口的交通控制与管理系统。
但是我国的交通属于混合交通，国外进口系统性能不能充分发挥其功效。而交通系统属于国家战略基础设施，如果过分的依赖国外的控制系统，将对国家安全产生威胁。因此，我国迫切需要开发适应自己国情、交通特点以及具有自主只是产权并能达到国际先进水平的控制系统。
本文引入了一个十字路口，通过统计学及交通工程学的基本原理，进行了十字路口信号控制的规划分析以及运行分析。并根据模糊控制原理，采用模糊算法来控制信号时间长度。最后运用单片机及相关的控制技术，设计智能交通信号控制机的硬件及软件部分。本文属于点控制、线控制和面控制？

2 交通信号控制系统的原理与构成
2.1 交通信号控制系统的工作原理
交通信号控制系统的工作原理是利用一种控制程序，通过此程序控制十字路口的红、绿、黄三色灯循环显示，从而控制、指挥交通流，使各个不同路口的车辆在时间上隔离起来。交通规则规定：
非闪灯
红灯——停，绿灯——放行，黄灯——清尾（即云寻开出停车线的车辆继续通行，通过交叉路口）。
闪灯
闪红灯——警告车辆不准通行，闪黄灯或两个黄灯交替闪亮——表示车辆可以通行，但必须特别小心。
此处的红、黄、绿灯（不管其闪或不闪）即为交通控制系统中所谓的“相”，而信号相位方案是指通过交通灯轮流为某个方向的车辆与行人分配通行权的一种顺序安排。我们把各个进口道不同方向显示的不同色灯的组合称为一个相位。每个相位又有多个步伐，每个步伐又对应本时刻的不同信号灯状态。
2.2 十字路口信号控制方案设计（改为几个概念）
在进行信号控制方案设计之前先引入几个概念：
周期：在信号控制系统中，在一个方向的红、黄、绿循环一次的时间。
相位：在交通控制领域里，相位即指在一个周期内向一股或多股交通流显示的一种交通信号序列，即每一组信号对应的独立车流，就称为一个相位。在此，相位的时间概念上，只分配有绿灯时间和黄灯时间。
阶段：在周期内的某段时间内，使一股或多股独立交通流获得通行权的状态。其可以是一个或多个相位的组合，也是一个或多个相位获得通行权的时间。
最大绿灯时间：一个周期内，某一方向获得通行权的最大时间。
最小绿灯时间：一个周期内，某一方向获得通行权的最小时 间。
具体，本方案的确定需要进行一下几步程序。
（1） 对该十字路口的交通量进行调查。
（2） 调查该十字路口的几何特征。
（3） 经过（1）（2）步的调查后，进行该路口的渠化。
（4） 设计适应该路口的相位方案。
（5） 进行信号配时。
（6） 确定控制方案。
2.3 路口渠化
路口渠化是指依据《城市道路设计指南》，根据路口流量和基本特征，对车辆、行人作合理分离、导流等设计。是提高道路通行能力的重要措施，也是提高交通安全水平的重要手段。
交叉口上的行车道没有控制方向的设施和标线，就会破坏交通流通道的明确性，降低了行车安全。因此，为使驾驶员在路口能按正确路线行车，减少随意性，多采用“渠化交叉”的方法，即在行车道上设置各种交通岛将部分交叉封闭起来，并用标线将禁行区分隔开，尽可能分散车流相交的冲突点。实践证明，交叉口渠化是非常重要的一种安全措施。然而，与车流方向和交通量不相适应的渠化方案，也会扰乱交通秩序，降低通行能力，井可能导致交通事故的增加。在路口渠化过程中，进口道和出口道的关系必须满足：进口道的车道数≤出口道的车道数。即进口道的直进车道数是3，那么直进方向出口道的车道数也应该在3及以上。
十字路口的车流量太大，在上下班高峰器时更是要用拥挤来形容。因此是最容易产生冲突的地方。为了减少冲突，就必须对各个过往的车辆进行时间以及空间的隔离，即进行路口渠化和信号控制。
在这里，我们要首先对路口进行规划分析。暂且先不考虑交通控制的设计细节，只要概括性的评价该十字路口的通行能力，并对此进行初步的估计。规划分析中只是关心平面交叉路口的车辆流量（辆/小时），交叉口各进出路道的车道数以及车道的使用类型。而在规划当中，交通流量必须按车道来分配。
1. 有专用转弯车道时，所有的转弯车辆都分配到相应的转弯车道。
2. 对于公用车道，车流量的统计则在可用车道内平均分配。
本文选取了一个标准的十字交叉口，转角都为90˚。起基本的渠化图如图1.1。

图2.1 十字路口渠化简图
Figure 2.1 crossroads of drainage diagram
2.4 十字路口相位设计
2.4.1 阶段设计
信号相位方案是对信号轮流给某些方向的车辆或行人分配通行权顺序的确定，即相位方案是在一个信号周期内，安排了若干种控制状态（每一种控制状态对某些方向的车辆或行人配给通行权），并合理地安排了这些控制状态的显示次序。
交通信号控制其实是一种时序过程控制程序。这种时序控制需要划分多个阶段，并反映一个完整的相位转换过程，通过阶段的运行，排列出信号控制的时序表，对其产生的冲突进行一定的约束。
在本文的十字路口中进行的相位设计，应注意的有
①　 由于路口进行了渠化，路口相交的为主次车道，因此不必要使用箭头灯。
②　 平面交叉路口的信号设计实质上是对各个相位进行了时间上的隔离，因此，在各个阶段的设计中，要避免在同一个阶段中不能有冲突的相位，尤其是交叉的相位冲突更应杜绝。
③　 每个相位时间都包括了三部份：反应起动时间、通过首尾冲突点间路程的时间以及该相位中车辆通过末冲突点所需的时间。所以，在其阶段的设计当中应注意这点，不能有冲突。
④　 每个阶段运行就意味着在次阶段中，各个相位车流的释放，在阶段的设计时还应考虑运行时这种释放对路口的好处。下个阶段开始应尽量利用前一阶段结束时给路口带来的好处。还应考率前后两阶段中，冲突相位的车流在停车线离冲突点的距离。
2.4.2 信号配时
在系统的信号配时中，主要有三个参数：周期长度，绿信比和相位差。信号配时就是对这三个参数进行最优化的分配。即在控制器中要根据这三个基本参数组织划分相应的相位和阶段，并、设置合适的周期长度，并对其中所有信号状态参量进行赋值。
周期长度：即是信号灯运行一个循环所需要的时间，等于绿灯，红灯，黄灯时间之和。一般信号周期长度最短不能少于36s，否则不能保证各个方向的车辆不能顺利的通过交叉口。最长不能超过2min，否则会引起等待司机的抱怨。
绿信比：一个周期内，可用于车辆通行的时间比例。即是一个信号相位的有效绿灯时长与周期时长之比。一般用λ表示。
λ= ge/C
式中：λ——绿信比
C——周期时长
Ge——有效绿灯时长
相位差则是对两个路口同一相位而言的。例如一条东西走向的大街上有相邻的两个路口，交通信号周期相等，他们同一相位（例如东西直行绿灯）起始时间之差就是该路口东西直行信号的相位差。
传统的单路口交通控制系统，多采用定时控制方案，即再其运行之前，认为的设定一个时间值（对信号配时），使该控制系统按照设定的时间去变换相位。其目的是要协调好车辆的通行和尽量减少车辆因等待而延误。但实践表明，定时控制方案的效果并不理想。由于城市的交通流具有随机性，不确定性以及一定的复杂性。如果要交通控制系统能更有效果，则应根据各个时刻的交通流变化进行实时的控制。由于模糊控制不需要建立被控对象精确的数学模型，适用于非线性、时变以及滞后系统的控制。因此对于这种随机的、复杂的城市交通控制特别适应。所以本文中采用模糊控制方法来实现交通系统的控制。
模糊控制式的交通控制系统没有确定的周期长度，因此，我们不需要大费周章的去计算周期长度以及其他相关参数。这种方式下的信号控制利用了实际交通控制原则和路口交通流特点。设置十字路口的最小绿灯时间为15s，再根据车辆检测器检测到的交通量信息根据模糊控制原理进行模糊判断，计算出绿灯的延长时间，随后在最小绿灯时间的基础上增加，得到新的时间方案，并直行其新时间方案。但是，绿灯的延长时间不能无限制的增加下去，所以我们要根据路口高峰期实际交通量，分别计算出各个相位的绿灯时间进行比较，取出比较结果最大的绿灯时间作为最大绿灯时间或者是根据一定的经验设置最大的绿灯时间。无论任何相位根据绿灯延长时间增加得来的时间超过最大的绿灯时间，信号控制机将强行改变相位，对下一方向车辆进行放行。
综上所述，在这种控制方式下的系统，可以省去传统控制系统的一些步骤，我们只需确定最小绿灯时间以及最大绿灯时间。

3 交通控制系统中模糊控制的应用
城市交通控制即是确定交叉口红绿灯信号配时，使通过交叉口的车辆延误尽可能少。传统的城市交通控制一般都采用最优控制，即通过建立城市交通系统的数学模型，再求解数学模型，从而得到红绿灯信号配时。但是，城市交通系统具有较大的随机性以及一定的复杂性，因此要想确定建立一个较好的反映实际城市交通系统的数学模型相当困难。好不容易建立出来一个较好的数学模型，求解时面对的困难重重——计算量太大，维数多。因而只能采用简化算法，得到次最优的结果。按照这种结果来实施控制，效果不尽人意。因此，对于具有不确定性的城市交通控制系统最理想的莫过于交通灯根据交通流的变化来进行实时控制。
模糊控制用于城市交通系统的控制，给城市交通控制带来了生机。由于模糊控制不需要建立被控对象的精确数学模型，对于一些非线性，时变及滞后系统的控制非常适应。它能提供许多非智能控制方式无法替代的控制效果。鉴于城市交通系统的复杂性和随机性的特点，难以建立精确的数学模型，只有模糊控制方式才能适用。
3.1 模糊控制基础
模糊控制通过模糊逻辑的近似推理方法，把人的经验形式化、模型化，变成计算机可以接收的控制模型，让计算机代替人来进行实时控制。为实现模糊控制，语言变量的概念可作为描述手动控制的基础，并在此基础上发展为一种新的控制器——模糊控制器。
3.1.1 模糊控制器系统结构及原理
模糊控制系统结构是由给定输入、模糊控制器、对象，反馈信号与给定输入的相加环节构成。从图2.1中可以看出来，其系统结构和一般的模拟调节系统或数字控制系统没多大区别。模糊控制系统中只是模糊控制器取代了模拟调节系统中的模拟调节器，或用模糊控制器取代数字控制系统中的数字控制器。在模糊控制设计时必须解决一下几点：
（1）输入量，输出量的模糊量化；
（2）建立模糊控制规则或模糊控制表（模糊算法器）；
（3）输出信息的模糊判决。
模糊控制原理框图如图2.1所示。

模糊控制器

输入
被控对象
模糊判决
模糊控制规则
模糊量化
模糊化

图3.1 模糊控制系统结构
Figure 3.1 Fuzzy Control System

其模糊控制系统的原理可归纳为一下几点：
(1)模糊化
这部分的作用是将输入的精确量转化为模糊量。其中输入量是人为设定的值及系统设定值，是精确量。
(2)建立模糊控制规则
模糊控制规则的建立即模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推量规则来进行的。
(3)模糊判决
模糊判决的作用是将模糊推理得到的控制量（模糊量）变换为实际用于控制的清晰量。它包含以下两部分内容：
①将模糊的控制量经清晰化变换为表示在论域范围内的清晰量；
②将表示在论域范围内的清晰量经尺度变换变成实际的控制量。
3.1.2 精确量的模糊化运算
在此运算当中，涉及到的量为：
S——系统的设定量，是精确量；
e,c——系统偏差及偏差变化率，也是精确量；
E,C——经模糊量化处理后的偏差及偏差变化率的模糊量。
U——模糊量的偏差与偏差变化率经模糊控制规则、近似推理处理后，得到模糊量的控制作用。
模糊化运算是将输入空间的观测量映射为输出论域上的集合。模糊化在处理不确定信息方面具有重要的作用。模糊控制器的输入变量（通常取偏差与偏差变化率）和输出变量（常取控制量）均用自然语言形式给出，而不是以数值形式给出，因为它不是数值变量，而是语言变量。
在应用中常取语言变量的子集(即语言变量的语言值)为如下七个模糊子集组成的集合：
｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝ (l)
或者｛NB，N，NS，ZO，PS，P，PB｝
把模糊控制器的输入变量偏差、偏差变化率的实际范围及输出变量的实际变化范围称之为这些变量的基本论域。
设偏差E(e)的基本论域为[-xe，xe]，其内的量是精确量，偏差的离散化为：
X={﹣n，﹣n+l，…，…，n－l，n} (2)
正整数n为将O到Xe范围内连续变化的偏差离散化(或量化)后分成的级数。由于通常Xe≠n，因此偏差的量化因子Ke定义为：
Ke=n/Xe (3)
量化因子Ke选定后(即n选定后)，系统的任何偏差Xi则总可由式(3)离散为级数(2)上的某个元素：
(1)t≦Ke*Xi<t+l/2 (t<n)，Xi量化为t；
(2)t+l/2≦Ke*Xi<t+1 (t<n)，Xi量化为t+1；
(3)Ke*Xi≦﹣n，Xi量化为﹣n；
(4)Ke*Xi≧n，Xi量化为n。
实际作法则是常取n=6，把观测量偏差e的范围量化为：
{﹣6，﹣5，﹣4，﹣3，﹣2，﹣l，0， 1，2，3，4，5，6} (4)
若偏差取[a，b]上的值，可用公式
X=2n/(b－a)(x－a+b/2) 取整数 (5)
把x∈[a，b]量化到x∈X，此公式称为离散化公式。
输入语言变量偏差的语言值常取式(1)，每个语言值便成为其量化论域(2)上的模糊子集。若取n=6，量化论域上的模糊子集常用如下取法：
E 负大 (NB) 取﹣6附近；
E 负中 (NM) 取﹣4附近；
E 负小 (NS) 取﹣2附近；
E 零 (ZO) 取0附近；
E 正小 (PS) 取﹢2附近；
E 正中 (PM) 取﹢4附近；
E 正大 (PB) 取﹢6附近。
每个模糊子集的赋值可根据统计资料建立，也可以分析定义。在分析定义中，常用三角形函数或正态函数作为隶属函数。
系统输出的控制量U的基本论域为[-y,y]，控制量所取的量化论域为
Z={-s,s+1,……，0，……，s-1，s}， （6）
由模糊控制算法得出的是该论域上的模糊集，但被控对象只能接收精确的控制量，这就要进行输出信息的模糊判决，也就是要把模糊量转化成精确量。
对模糊量进行清晰化常用的方法有最大隶属度法，加权平均法，取中位数法等。经过这些一系列的运算，便可得出其控制量，即模糊量的精确化形式。
3.1.3 模糊控制规则
(1)规则的建立
模糊控制规则是模糊控制的核心，因此如何建立模糊控制规则就成为一个十分关键的问题。规则的建立基本上有如下几种方法，结合这几种方法就能更好的建立模糊规则库。
①基于专家的经验和控制工程知识；
②基于操作人员的实际控制过程；
③基于过程的模糊模型；
④基于学习。
(2)规则的类型
①状态评估模糊规则控制，它有如下形式：
R1：如果x是A1且y是B1,则z是C1；
R2：如果x是A2且y是B2,则z是C2；
……
Rn： 如果x是An且y是Bn,,则z是Cn。
②目标评估模糊规则控制，典型形式如下所示：
Ri：如果[u是Ci→(x是Ai且y是Bi)]，则u是Ci；
其中u是系统的控制量，x和y表示要求的状态和目标或者是对系统性能的评估，因而x和y的值常常是“好”、“差”等模糊语言。对于每个控制命令，通过预测相应的结果(x，y)，从中选用最合适的规则。
3.1.4 交通控制系统中模糊控制算法
为了实现交通信号灯的模糊控制，把绿灯时间分成两部分。第一部分是固定的最小绿灯时间t1为15s，第二是根据车流量变化进行模糊决策的t2。本系统的输出是东西和南北两个方向的红、黄、绿灯，由于两个输出关系是固定的，最终可以归结到对当前绿灯的延时上。
测得的队长可看为模糊变量1，其论域为：
L=｛1，3，5，7，9，11，13，15，17，19，21｝，取7个语言值：l1（很长），l2（长），l3（较长），l4（中等），l5（较短），l6（短），l7（很短）。赋值如表2.1所示。

表3.1 语言变量l赋值表
语言值l
队 长
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
l1

0.2
0.6
0.9
1.0
l2

0.2
0.7
1.0
0.7
0.2
l3

0.2
0.8
1.0
0.8
0.2

l4

0.1
0.6
1.0
0.6
0.1

l5

0.2
0.8
1.0
0.8
0.2

l6
0.1
0.6
1.0
0.6
0.1

l7
1.0
0.9
0.6
0.2

绿灯追加时间t2同样看做模糊变量g，其论域
Γ=｛5，10，15，20，25，30，35，40，45｝，取7个语言值：g1(很多)，g2（多），g3（较多），g4（适中），g5（较少），g6(少）,g7(很少）。其赋值表如表2.2所示：
表3.2 语言变量g赋值表
语言值g
绿 时
5
10
15
20
25
30
35
40
45
g1

0.3
0.8
1.0
g2

0.2
0.6
1.0
0.7
g3

0.2
0.6
1.0
0.7
0.3
g4

0.1
0.8
1.0
0.8
0.1

g5
0.3
0.7
1.0
0.6
0.2

g6
0.7
1.0
0.6
0.2

g7
1.0
0.8
0.3

根据交警的控制经验一般可总结一下7条控制规则：
若 l=li，则g=gi，i=1，……，7 （1）
根据模糊控制理论知道，一个完整语言控制策略是由很多不同的语言控制策略组成的。式（1）所示的单输入单输出语言控制策略就是由7条语言控制策略组成，每条控制策略可用下面模糊关系矩阵表示：
Ri=[li]×[gi],i=1,……，7 （2）
式中[li]为11×1列向量，[gi]为1×9行向量，其数值分别对应表2.1和表2.2中的行。总的一组控制策略的模糊矩阵为各个矩阵求并。即
R=R1∪R2∪R3∪R4∪R5∪R6∪R7 （3）
由表2.1，表2.2和式（2）、式（3）可以得到模糊关系矩阵：
Rlg= （4）

若将测得的队长按表2.1进行模糊化，记为l，则可以用下式得到输出的模糊响应。

g=l*Rlg （5）

然后采用加权平均法进行模糊判决得到模糊控制查询表，如表2.3所示：
表3.3 模糊控制查询表
队长
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
绿延时
5
5
5
5
10
10
15
15
15
20
25
25
35
35
35
35
40
40
45
45
45
3.2 十字交叉口交通信号的模糊控制
此交叉路口的模糊控制过程是：根据检测器检测到的各方向车辆的信息，对各相的关键车流进行模糊控制，即经过模糊化、模糊控制规则、模糊判决得到有通行权相位的绿灯延长时间值。
其控制规则为：使红灯相位上车流未形成车队前，尽可能的放行绿灯车辆。其交通模糊控制系统如图2.2所示。

最小绿灯时间加绿灯延长时间
关键车流信息
检测器1
·
·
·
·
检测器i
模糊控制器
控制策略
绿灯延长时间

交通信号灯

图3.2 交通控制系统中模糊控制结构
Figure 3.2 Traffic control system of fuzzy control structure
由图2.2可看出，输入的信号经过模糊控制器运算以后，输出一个模糊控制量（绿灯延长时间），经过模糊控制策略，实现对执行机构（交通信号机）的控制，确定交通信号灯的绿灯时间即为设定最小绿灯时间与绿灯延长时间之和，并判断是否超过最大绿灯时间。该系统的核心部分是模糊控制器，故可知在系统设计中，模糊控制器最为重要。
在十字路口的车道上，分别设置两个环形检测器，一个设在路口处，用于检测离开的车辆数，另一个设在距第一个检测器100m处，用于检测到达的车辆数。这样可以检测出每个车道上的车辆数，再经过比较可得出前绿灯方向和当前红灯方向处于检测区的最大车俩数即队长（按平均5m一辆车计算，100m车道上最多约20辆），如图2.3所示：

环形检测器
100米车道

图3.3 传感器设置图
Figure 3.3 Sensors set up plans
4 控制系统的硬件设置
4.1 系统的组成
本文设计的智能交通控制系统采用单片机控制来控制交通信号灯，具有编程灵活、电路简单、功能多并且工作稳定的诸多特点。系统控制原理图如图4.1所示，用车辆检测器采集到的信息由检测输入电路转化成计算机能接收的信号输入控制器，控制器对此信号进行分析处理、运算，并将其转化成控制策略，经过信号输出所存、功率驱动进而控制交通信号机。这里选用80C196KB单片机作为控制器，其交通信号控制机的主要硬件电路包括了单片机、检测信号输入电路、信号输出电路等。
单片机：单片机是整个交通信号控制机的核心，它通过操控各个电路进而控制交通信号控制机；
检测信号输入电路：将各路车辆检测器检测出的车流量信息依次送入主控制器中，控制器通过接收到的车流量信号，根据模糊控制规则，制定出实现路口交通的模糊控制；
交通信号输出电路：接收主控制器发送过来的交通信号灯控制策略，并进行分析处理，进而来控制相应的交通信号灯；
时钟电路：主控制器秒信号的产生，实时时钟；
看门狗电路：用来驱动大功率的交通信号灯。

80C196KB 单片机

信号输出电路
功率驱动
看门狗电路
检测输入电路
车俩检测器

时钟电路

信号机

图4.1 交通信号控制系统总体框图
Figure 4.1 traffic signal control system frame overall

4.2 交通信号机控制器
这个部分是整个交通信号控制机的核心部分，包括了80C196KB单片机，看门狗电路，时钟电路，检测信号输入接口电