基于流量预测的城市单交叉路口多相位交通信号的控制技术

河北工业大学博士学位论文基于流量预测的城市单交叉路口多相位交通信号的控制技术姓名：于万霞申请学位级别：博士专业：电机与电器指导教师：杜太行20080501河北工业大学博士学位论文i基于流量预测的城市单交叉路口多相位交通信号的控制技术摘要现代城市交通的智能控制是ITS的重要组成部分，而交叉口是决定道路通行顺畅的关键。单交叉口的实时控制是交通控制系统的基础。城市交通的智能控制实现的前提和关键是实时准确的交通流量预测。全面、准确的采集交通信息是实现交通智能化的基本保障，交通流量预测的准确性也取决于数据样本的准确性。因此，发展城市交通的智能化技术，研究城市单交叉口交通的智能控制、流量预测以及交通信息采集技术成为今后ITS的发展方向。本文对城市单交叉口交通信号的智能控制、流量预测和基于视频的图像采集技术进行了研究和探讨。首先，提出了城市智能交通的整体结构设计，即包括车流量采集、流量预测和交通信号控制几个模块；然后，对每个模块的具体设计进行了详细的介绍。车流量采集采用基于视频的图像处理技术，采用建立在YCbCr色彩空间上的背景帧差法进行图像的分割处理，采用数学形态学、图像的连通性等进行图像的去噪，并提出了计算梯度结合峰值的方法对车辆进行计数。车流量预测模块中，在分析车流量预测中存在的问题和交通流特性的基础上，建立了模糊神经网络预测模型，并提出了采用蚁群和粒子群结合的方法优化模糊神经网络参数。算法中，将蚁群和粒子群组成主从结构，其中，蚁群在全局解空间进行搜索，粒子群在局部解空间进行搜索，并将解反馈给主级。交通信号控制模块中，以多相位单交叉口的信号灯为控制对象，建立了模糊神经网络的交通信号控制模型，并采用粒子群优化模糊神经网络参数。昀后，对基于DSP的交通信号控制器进行了软硬件设计。仿真结果表明，本文提出的算法有效地提高了车流量检测和流量预测的精度及控制的效率。关键词：智能交通，模糊神经网络，蚁群优化算法，粒子群优化算法，视频图像处理，数字信号处理器基于流量预测的城市单交叉路口多相位交通信号的控制技术iiTHECONTROLTECHNIQUERESEARCHONMULTIPHASETRAFFICSIGNALINISOLATEDINTERSECTIONBASEDONFLOWPREDICTIONABSTRACTInmoderntimes,theintelligentcontrolofurbantrafficisanimportantpartofITS.Theintersectionactsasthekeyfactorindecidingtheroadtraffic.Thetrafficcontrolsystembasesonrealtimecontroltoisolatedintersection.Thepreconditionandkeyofintelligentcontrolofurbantrafficisrealtimeandexacttrafficflowprediction.Collectingtheexactandcompletetrafficinformationisthebasicensureoffinishingintelligenttraffic.Besides,theveracityofdatasamplesdecidestheveracityofpredictingtrafficflow.Therefore,developingtheintelligenttechnologyofurbantraffic,researchingthefollowingtechnologies:intelligenttrafficcontrolofurbanisolatedintersection,trafficflowpredictionandtrafficparameterscollectionarethedevelopmentdirectionofITS.Theintelligenttrafficcontrolofurbaniaolatedintersection,flowpredictionandimagecollectiontechnologiesareresearchedanddiscussedinthispaper.Firstly,thepaperputsforwardthewholestructuredesignofurbantraffic,whichincludesthreemodules:collectingvehicleparameters,predictingvehicleflowandcontrollingtrafficsignal.Secondly,thedetaileddesignofeachmoduleisintroduced.Inthemoduleofcollectingvehicleparameters,theimageprocessingtechnologybasedonvideoisadopted.ThepaperadoptsbackgrounddifferencebasedonYCbCrcolorspacetodivideuptheimage,andmathmorphologicandtheconnectednessofimagetoeliminatethenoiseofimage.Thewayofgradsextremumisputtedforwardtocheckthevehicleflow.Inthemoduleofpredictingvehicleflow,afteranalyzingtheexistentquestionintrafficflowpredictionandthecharacteristicoftrafficflow,afuzzyneuralnetwork(FNN)predictionmodelandthelearningalgorithmofFNNbasedontheassociativewayofantcolonyoptimization(ACO)algorithmandparticleswarmoptimization(PSO)algorithm.areputtedforwardThelearningalgorithmisformulatedinaformofhierarchicalstructure.Theglobalsearchisperformedbyantpopulationatthemasterlevel,whilethelocalsearchiscarriedoutbyparticlepopulationattheslavelevelandthebestsolutionisfedtotheantpopulation.Inthemoduleofcontrollingtrafficsignal,thepaperestablishesatrafficsignalcontrolmodeladoptingFNNandthelearningalgorithmofFNNbasedonPSO.Finally,thetrafficsignalcontrollerbasedDSPisdesigned,thehardwareandsoftwaredesignsarepresented.Thesimulationresultsdemonstratetheproposedmodelscanimproveaccuracyintakingcountofvehicleflow,predictingvehicleflowandcontrollingtrafficsignal.河北工业大学博士学位论文iiiKEYWORDS:intelligenttraffic,fuzzyneuralnetwork(FNN),antcolonyoptimization(ACO)algorithm,particleswarmoptimization(PSO)algorithm,videoimageprocessing,digitalsignalprocessor(DSP)河北工业大学博士学位论文1第一章绪论§1-1研究背景交通是城市经济活动的命脉，对城市经济发展、人民生活水平提高起着十分重要的作用。近年来，汽车工业迅速发展。据有关资料介绍，1978年至1995年我国城市机动车的保有量的增长速度是道路增长速度的80倍。1995年之后车辆速度增加更快，目前，北京每百户拥有小汽车12辆。10年来，上海道路的长度增长了108%，面积增长了142%，但机动车辆却增长了470%。汽车工业在给人们带来各种便利的同时，也带来了一系列令人困惑的问题，如环境污染、交通拥挤、交通事故的频繁发生等，给人们的生命财产带来很大的损失。国内外城市中的交通阻塞主要发生在交叉口，交叉口是两条道路相互交叉而产生的作为方向转换的枢纽，是道路网中道路通行能力的“咽喉”，交通阻塞和事故的多发地。世界上一些大城市如纽约、巴黎的市中心高峰时车速在16公里/小时左右，公共汽车速度则更低。另外，大城市一般都是边缘地区道路上车辆速度高，越近市中心，速度越低，高峰时间速度昀低。在日本东京市内，早晚高峰时车速仅为9公里/小时，昀低时只有4公里/小时，出现了乘车比步行还慢的情况，而机动车在市中心的旅行时间约1/3花在交叉口上[1]。同时，交叉口也是交通事故的主要发生源。日本全国每年由于交通拥挤所造成的经济损失高达12兆3千亿日元（合人民币9000多亿元）。作为经济和科技都很发达的美国，每年因为交通问题导致的经济损失也高达2370亿美元，而美国交通事故约有一半以上发生在交叉口。我国国内百万人口以上的大城市，每年由于交通拥挤带来的直接和间接经济损失达1600亿元，相当于国内生产总值的3.2%[2]。如果我们不及早采取综合措施加以治理，则城市交通必影响我国经济发展和城市功能正常的发挥。所以对交叉口实施科学的管理和控制是交通控制工程的重要研究课题，是保障交叉口的交通安全和充分发挥交叉口的通行能力的重要措施。城市交通问题是困扰城市发展、制约城市经济建设的重要因素，人们对交通有效控制的意识越来越强烈了。城市道路增长有限与车辆增加近似无限这对矛盾，是导致城市交通拥挤的根本原因。为适应交通量猛增的趋势，缓解道路拥挤状况，国内许多城市采取延长道路、加宽路面、建高架路（立交桥）等措施，收效虽明显，但由于城市空间的日益减少，修建路桥的巨额资金和城市有限空间的严格限制，使这一方法的有效性大打折扣。既然仅靠修建道路已经不能很好地解决城市的交通问题，现在，越来越多的国家和地区开始努力寻找解决问题的方案。据调查多数交通阻塞并不是由于道路问题，而是因为指挥不当引起的。因此，在现有道路条件下，提高交通控制和管理水平，合理使用现有交通设施，充分发挥其能力，是解决交通问题的有效方法之一。现在交通信号控制器已普遍使用，但是大多没有智能性，因而也严重影响了交通信号控制设备性能的有效发挥。而目前智能技术的发展非常迅速，已经应用到许多领域，如模糊控制、神经网络，遗传算法以及蚁群、粒子群等一些智能进化算法。因此将智能控制技术引入到交通领域，研究一种高效的智能交通控制系统是十分必要的。近几年，国内外一些学者从交通信息采集、流量预测、交通控制等不同方面展开了深入的研究，提出了车辆和道路综合起来系统地解决交通问题的智能交通运输系统（IntelligentTransportationSystem，简称ITS）。其涵义就是综合运用先进的信息通讯、网络、自动控制、交通工程等技术，改善交通运输系统的运行情况，提高运输效率和安全性，减少交通事故，降低环境污染，从而建立起一个智能化、安全、便捷、高效、舒适、环保的综合运输体系。ITS的发展在全球引起了广泛的关注，其中交通控制与交通诱导系统目前是智能交通运输系统的核心热点问题，是ITS的核心研究内容基于流量预测的城市单交叉路口多相位交通信号的控制技术2之一。智能交通系统在