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基于群體智能的分布式交通信號控制系統(tǒng)設計

2020-04-09 06:32:16丁遷成
建筑施工 2020年12期
關鍵詞:交通信號集中式交通流

尹 露 丁遷成

上海電科智能系統(tǒng)股份有限公司 上海 200063

在城市交通控制系統(tǒng)中,控制的對象是交通流,控制設備主要是交通信號燈。國內(nèi)外常見的交通信號控制系統(tǒng)多為集中式控制,即中心系統(tǒng)將區(qū)域內(nèi)的所有信號機連接起來,由同一臺計算機對整個系統(tǒng)進行集中控制。

集中式控制的缺點為當路口規(guī)模擴大時,集中式的控制系統(tǒng)無法實現(xiàn)大量交通數(shù)據(jù)的通信傳輸和控制策略的實時優(yōu)化,且系統(tǒng)維護難度大[1]。分布式信號控制系統(tǒng)沒有中央計算單元,控制操作依賴于局部交叉口控制器,大大簡化了模型結(jié)構,為信號控制方案的實時性與可靠性的兼顧優(yōu)化提供了理論支撐[2]。國外已有的一些采用分布式架構設計的信號控制系統(tǒng),如PRODYN系統(tǒng)、OPAC系統(tǒng)和RHODES系統(tǒng)[3],有效地均衡了集中式交通控制模型的通信需求和計算荷載,但這類系統(tǒng)采用交通模型預測路口環(huán)境演化,與路口的真實環(huán)境相差較大,且不具備自學習能力,在高飽和度等復雜交通條件下控制效果差。

近兩年,隨著芯片級計算能力變強及移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,邊緣計算這一概念實現(xiàn)的阻礙越來越小,在路口實時采集數(shù)據(jù),在線分析處理,并得出結(jié)果,使得分布式信號控制模式的實施成為可能。人工智能的發(fā)展也使得分布式信號控制模式的控制規(guī)則實時產(chǎn)生成為可能[4]。本文將群體智能的概念引入到分布式信號控制系統(tǒng)的設計中,提出了一種新的系統(tǒng)架構設計思路。

1 信號控制模式

集中式信號控制模式用一句話概括就是:一個中央控制器帶多個路口信號控制器,路口信號控制器沒有數(shù)據(jù)處理能力,僅僅負責交通數(shù)據(jù)的錄入和交通信號的輸出,而運算全部在中央控制器上進行。分布式信號控制模式是相對于集中式系統(tǒng)而言的,其由許多臺路口控制器組成,每個路口控制器都有自己的數(shù)據(jù)庫、采集器、運算器,即每個路口都有決策能力,在物理上是分散的,但在邏輯上,所有相互連接的路口控制器構成了分布式系統(tǒng)。

因此,即使路口控制器多,分布式控制模式也不必擔心長距離數(shù)據(jù)通信的問題,此外,方案生成式響應控制也成為可能。其優(yōu)點包括:高度可靠性和魯棒性,效率高,擴展性強,成本低。2種控制模式的結(jié)構對比如圖1所示,差異對比如表1所示。

2 群體智能

群體智能(swarm intelligence)是指在集體層面表現(xiàn)的分散的、去中心化的自組織行為。一個群體智能系統(tǒng)由多個功能簡單的智能個體(智能體)構成,系統(tǒng)中每個智能體與其他智能體及外部環(huán)境進行信息交互,所有智能體都遵循非常簡單的規(guī)則。盡管沒有中央控制結(jié)構,但本地智能體間的直接或間接的通信可以催生復雜的全局系統(tǒng)性行為。

圖1 2種控制模式的結(jié)構對比

表1 2種控制模式的差異對比

本質(zhì)上,交通系統(tǒng)是一個分布式系統(tǒng),而分布式交通信號控制系統(tǒng)的自適應控制的內(nèi)在需求與智能體技術自治、協(xié)作的特性相符。智能體,即路口信號控制器可以通過傳感器感知外部環(huán)境的信息,并根據(jù)控制目標和環(huán)境變化,自發(fā)作出響應,實現(xiàn)對交通系統(tǒng)的自動控制;同時,分布式交通信號控制系統(tǒng)中的各路口智能體能夠按照合適的協(xié)調(diào)機制相互協(xié)作,形成多智能體控制系統(tǒng)(multi-agent system,MAS),通過協(xié)作達到整個路網(wǎng)全局最優(yōu)的目的。群體特征與信控系統(tǒng)特征的相似之處如表2所示。

表2 群體特征與信控系統(tǒng)特征的相似之處

3 分布式交通信號控制系統(tǒng)設計

3.1 設計思路

未來智能交通系統(tǒng)的發(fā)展,應該將交通各子系統(tǒng),如誘導、信控、監(jiān)測等集成起來,要求多智能體交通系統(tǒng)在互用性、不確定性、可拓展性等方面具有更好的性能,多智能體的自學習能力也是實現(xiàn)交通自治的關鍵,這樣的架構是復雜時變條件下交通網(wǎng)絡管理的可行方案?,F(xiàn)提出一種新的系統(tǒng)架構設計思路:

1)每個路口的信號機作為一個智能體。

2)各路口之間按照區(qū)域信息共享協(xié)調(diào)機制。

3)路口之間數(shù)據(jù)交互,系統(tǒng)存在一定的進化規(guī)則。

該系統(tǒng)架構設計如圖2所示。

圖2 分布式交通信號控制系統(tǒng)設計

3.2 智能體信號機

基于多智能體技術,每個路口的信號機作為一個智能體——為了減少智能體間的不必要通信,避免維數(shù)災難——只與相鄰的智能體直接通信。路口智能體(信號機)由感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、通信系統(tǒng)三部分組成。

3.2.1 感知系統(tǒng)

感知系統(tǒng)是對系統(tǒng)所在環(huán)境進行了解和探測的系統(tǒng),即由智能體所控制的一組車輛檢測器。它們可將所控制路口的車輛信息傳輸給智能體,使智能體及時了解環(huán)境狀況。信號機通過線圈、視頻探頭、雷達等檢測器讀取數(shù)據(jù),并實時進行分析,將路口交通流狀態(tài)轉(zhuǎn)換為排隊長度、車流量等具體數(shù)據(jù),交由決策系統(tǒng)進行運算。

3.2.2 決策系統(tǒng)

決策系統(tǒng)分為判斷模塊、計算模塊、學習模塊和存儲模塊。

1)判斷模塊。根據(jù)感知系統(tǒng)輸出的分析數(shù)據(jù),判斷交通流所處狀態(tài),當交通流飽和度較低時,以最大通行量及最小延誤時間為目標進行決策;當交通流飽和度較高時,以降低擁堵,保證路網(wǎng)安全性為目標進行決策。同時,對之前一段時間的信號控制效果進行評價,若效果不達標需要啟動學習模塊,對計算模塊中的相關參數(shù)進行更新。

2)計算模塊。根據(jù)本地感知系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)及相鄰路口感知系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù),構建以排隊長度和輸入車流量和輸出車流量為依據(jù)的簡單控制規(guī)則,結(jié)合當前相位的排隊長度及流入車流數(shù)據(jù)、下個相位待放行車輛數(shù)以及判斷模塊輸出的結(jié)果,決定信號燈切換與否。

4)存儲模塊。采用隊列的結(jié)構,存儲定長時間內(nèi)的交通流數(shù)據(jù),用于規(guī)則失效后新規(guī)則參數(shù)的學習。

3.2.3 通信系統(tǒng)

通信系統(tǒng)主要是用于實現(xiàn)與相鄰智能體的信息交互,如4G通信、5G通信、有線通信等。

3.3 協(xié)調(diào)機制

首先由中央控制器或人工確定需要協(xié)調(diào)的路口范圍,需要協(xié)調(diào)的路口(例如主干道需要綠波)共享路口車輛信息,智能體根據(jù)本地路口的車輛信息和當前協(xié)調(diào)區(qū)域內(nèi)智能體共享的數(shù)據(jù)計算得到控制方案,并共享給其他路口,每個智能體根據(jù)最新共享信息制定新的方案,通過迭代,受協(xié)調(diào)的路口以該方案作為控制方案。

協(xié)調(diào)機制以需協(xié)調(diào)的多個路口的決策方案為基礎,在此基礎上找尋需協(xié)調(diào)路口的中間方案,以實現(xiàn)綠波。

3.4 數(shù)據(jù)交互

路口間數(shù)據(jù)的實時性交互包括強實時性和弱實時性兩部分。其中,強實時性交互數(shù)據(jù),如相鄰路口的各車道排隊長度、各進口道車流量數(shù)據(jù)等,交由各路口信號機,按特定規(guī)則決定信號方案,以保證信號方案能動態(tài)變更。弱實時性交互數(shù)據(jù),如計算時段劃分、相位修改等,由路口發(fā)送給中央控制器集中處理。此外,中央控制器將對車流數(shù)據(jù)進行離線學習計算,得出最優(yōu)協(xié)調(diào)區(qū)域、協(xié)調(diào)參數(shù)更新方式和優(yōu)化規(guī)則,最終將各參數(shù)同步至各個路口(圖3)。

圖3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互設計

4 基于VISSIM仿真的信號控制系統(tǒng)測試

信號控制系統(tǒng)從研發(fā)到投入生產(chǎn),其功能及可靠性直接關系到它在道路交通信號控制中所發(fā)揮作用的大小,從而對城市道路交通管理的科學性、有效性產(chǎn)生最直接的影響。因此,對這些功能及可靠性進行測試的方法尤為重要。可以采用仿真驗證系統(tǒng)算法或路口現(xiàn)場測試實際效果。

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4.1 仿真算法測試

基于VISSIM軟件的具體仿真步驟如下:

1)選擇合適的交通仿真軟件,建立路網(wǎng)。

2)調(diào)查實際路口環(huán)境特征,如結(jié)構、尺寸、車道數(shù)、車輛組成、交通流流向和交通量、信號燈相位數(shù)和相序。

3)編寫集中式的算法架構的軟件,通過仿真軟件的COM接口,修改路口的交通信號燈狀態(tài),主要表現(xiàn)為一個控制器(中央處理器)控制所有路口的交通信號燈的狀態(tài)。

4)通過仿真軟件中的虛擬檢測器檢測獲得虛擬交通量信息(車流量等數(shù)據(jù)),通過COM接口交通量信息反饋至控制軟件。

5)運行仿真,基于COM接口讀取仿真軟件中的評價結(jié)果,選擇評價指標,包括排隊長度、行程時間、車輛延誤、路網(wǎng)性能等;通過評價結(jié)果,確定系統(tǒng)的有效性。

分布式的算法模塊主要表現(xiàn)為由一個控制器(智能體)控制一個路口,多個控制器之間相互通信,讀取所需要的交通量信息,每一個信號器關聯(lián)一個路口的信號燈,每個路口獨立刷新信號燈狀態(tài),仿真測試結(jié)構如圖4所示。

圖4 仿真測試結(jié)構

4.2 路口現(xiàn)場測試

控制算法經(jīng)過仿真軟件進行初步驗證后,必須到路口進行實際測試驗證。路口現(xiàn)場測試一般分3個步驟:

1)交通調(diào)查獲取交通狀況信息。

2)方案配置。根據(jù)交通狀況,配置算法運行需要的參數(shù),設計滿足路口交通要求的控制方案。

3)路口驗證??刂菩Ч房隍炞C一般按照算法要求,安排不同數(shù)量的車輛在不同時段通過測試路口,以獲得通行時間、停車測試以及車輛通行數(shù)量等數(shù)據(jù),并分析測試所得數(shù)據(jù),對算法控制效果進行評價和優(yōu)化。

5 結(jié)語

人工智能的發(fā)展使得分布式信號控制模式的控制規(guī)則實時產(chǎn)生成為可能,群體智能技術的自治性、協(xié)作性和交互性完美地符合分布式交通信號自適應控制的內(nèi)在需求。該系統(tǒng)可為復雜、不確定環(huán)境下交通網(wǎng)絡的集成優(yōu)化控制,提供一條捷徑。隨著5G通信時代的到來,我們對新的交通信號控制系統(tǒng)模式拭目以待。

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