杨 楠，段沛博，肖 军

(东北大学信息科学与工程学院实验中心，辽宁 沈阳 110819)

1 引言

随着工业和相关技术的发展汽车制造成本不断降低，汽车价格也不断下降，越来越多的家庭都拥有了汽车。汽车数量的增加，不仅加重了交通拥堵问题，汽车排放的尾气也对空气产生了严重的影响，会降低城市交通的运行效率[1]。仅依靠道路扩建和城市改造无法有效地解决城市交通拥堵问题，可通过交通信号灯控制方法改善并缓解城市交通拥堵现象[2]。通过协调控制可以对城市的交通网络进行优化，进而改善城市道路拥堵状态。在此背景下，对交通信号灯混杂控制方法进行分析和研究具有重要意义。

李兴华[3]等人对曼哈顿式网络的影响因素进行分析，根据分析结果获取最优比例因子，利用最优比例因子建立NS-BML模型，实现交通信号灯的控制，该方法无法获取在某时间段内车辆通过交通路口的流量，导致车辆在交通路口的延误时间较长。赖建辉[4]将交通信号控制机构和深度学习网络相结合，构建智能体，通过DTSE方法用二维矩阵代替交通状态，二维矩阵由车辆速度和车辆位置信息构成，采用深度学习方法获取交通状态，并以此为依据对交通信号灯进行控制，该方法没有构建城市交通网络模型，无法获取交通路口的实际情况，导致车辆在交通路口的停车次数较高。

为了解决上述方法中存在的问题，提出诱导条件下基于Multisim的交通信号灯混杂控制方法。

2 城市交通网络模型

在诱导条件下，构建城市交通网络模型[5]，通过该模型了解交通路口的实际车流量情况，为交通信号灯的混杂控制提供相关依据。

为了在诱导条件下实现交通信号灯的混杂控制，将道路n中的饱和车流量Sn，交叉口的损耗时间T1、循环次数Nj和转弯车流量率vn，n+1都设置为常数。

通过下式描述信号灯在周期T中的约束

(1)

式中，N代表的是通行需求度。

采用下式约束绿灯在交叉口的时间

(2)

设qn代表车辆在通行道中的流量，可通过下式计算得到

(3)

式中，pn(k)描述的是车辆从道路n中流出的数量。

设置扰动矢量en(k)，用ΔT表示周期间隔，此时可通过下式描述车流在路段中的状态方程

(4)

式中，S(k)描述的是车辆在连续路段中允许通过的最大数量；u(k)描述的是交通信号周期内绿灯闪烁的时间。

为了适用于所有路段，需要对上式进行普遍化处理，获得最终车流状态方程

x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)+e(k)

(5)

式中，B，A分别描述的是控制输入矩阵和状态矩阵；x(k)描述的是车流状态矢量。

3 交通信号灯混杂控制

3.1 交通状态预测

将激光传感节点安装在车道停车线中，获取车辆进入车道的信息，在交通路口中对不同车道中的车辆进行编号，构成集合W={1，2，…，n}，在交通路口中车道对应的编号可用集合V={1，2，…，m}描述，设hij(t)代表的是t时刻车辆交通路口j车道、i相位中的车辆排队长度；gij(t)代表的是车辆在交通路口延误的时间；cij(t)代表的是车辆在交通路口滞留的平均时间。

将交通路口的路况信息作为模糊集的输入变量，用H表示平均滞留时间对应的模糊集；用C表示车辆长度对应的模糊集，根据控制规律获得模糊集H、C之间存在的模糊关系η：H∧C→N[6]。

根据模糊关系η，利用车辆在交通路口滞留的平均时间cij(t)和车辆在交通路口的排队长度hij(t)对交通路口中车辆的实际需求度nij(t)进行计算。

交通路口中车辆排队的等候长度可用语言变量h进行描述；交通路口中车辆的滞留时间用语言变量c表示；在交通路口中车辆对应的实际需求度可用语言变量n′描述，其对应的模糊集合分别如下

(6)

此时模糊关系可以表示为ηij=ηij(Hi∧Cj→Nij)=(Hi，Cj，Nij)。

用h′表示t0时刻车辆在交通路口的排队长度；用c′表示t0时刻车辆在交通路口的滞留时间，在诱导条件下，通过模糊原理计算车辆在交通路口t0时刻的实际通行需求度N′=h’c′η。

此时诱导条件下的模糊规则如下

(7)

在singleton的基础上模糊化处理传感数据[7，8]

(8)

式中，ξij描述的是交通路况信息与模糊规则之间的匹配程度，即传感数据对应的匹配度。

设置精确输入量，h0、c0分别代表的是车辆在交通路口的排队长度和滞留时间，此时传感数据在t0时刻的匹配度为ξij=Hi(h0)∧Cj(c0)。

用Li描述待通过车辆在交通路口的车头间距；用li描述通行车辆在交通路口的车长；用di描述激光控制节点与停车线之间存在的距离，此时可计算车道中的最大车队长度hmax=di/(Li+li)。

设置交通路口的时间步长为1s，在t1时刻，等待通过交通路口的车辆长度为hij(t1)，其计算公式如下：

(9)

(10)

假设车辆在1s内均匀地到达交通路口，此时存在ck’ij(t1)=kij(t1)/2。

根据上述过程，获得车辆在交通路口t1时刻的总延误时长eij

(11)

3.2 信号灯控制

诱导条件下基于Multisim的交通信号灯混杂控制方法，利用Multisim软件根据上述获取的交通状态设计控制器，对交通信号灯进行混杂控制。

3.2.1 秒脉冲发生器设计

通过定时器电路根据周期T≈0.7(R1+2R2)C设计秒信号输出脉冲发生器，具体电路如图1所示。

图1 秒脉冲信号发生器

不发生变化的电阻R2可通过5k线性电位器rw和47k线性电阻串联代替。在输入控制电路中电阻R2的主要作用是对输出电位器中存在的线性电位器rw进行调试，缩短输出控制脉冲在电路中的工作周期。

3.2.2 状态控制器设计

对状态控制器进行设计，实现不同工作状态的切换，信号灯在交通路口中的状态及其对应的编码如下：

1)用s0表示信号灯中支红灯和主绿灯的闪烁亮；

2)用s1表示信号灯中支红灯的闪烁，主红灯亮；

3)用s2表示信号灯中支绿灯亮、主红灯闪烁亮；

4)用s3表示信号灯中支黄灯亮、主红灯亮以及主红灯闪烁。

3.2.3 三色灯连接设计

控制器的输出状态决定了信号灯的状态，计算各电子信号灯在交叉路口中的逻辑真值函数

(12)

(13)

(14)

式中，R、Y、G分别代表的是主干信号灯中的红灯、黄灯和绿灯；r、y、g分别代表的是支干道信号灯中的红灯、黄灯和绿灯；Q1、Q2均代表的是状态控制输出。

控制器的灯光二极管显示电路如图2所示。

图2 灯管二极管显示电路

3.2.4 倒计时部分设计

对交通信号灯控制器中的定时器进行设计：

1)将5s、20s、30s时间设置在定时器中，将其作为控制器的定时要求[9]；

2)通过两片CD4029组建减法计数器；

3)减法计数器通过两只发光二极管和两片74LS00实现时间译码显示[10]；

4)通过74LS245对时间常数进行设定，并将3、25、30三个数字设置在减法计数器中。

4 实验与分析

为了验证诱导条件下基于Multisim的交通信号灯混杂控制方法的整体有效性，需要对其进行相关测试。

测试过程中的车辆到达率如表1所示。

表1 车辆到达率

对交通路口的车流量进行预测，可以提高交通信号灯的控制效果，采用诱导条件下基于Multisim的交通信号灯混杂控制方法对不同时间下交通路口的车流量进行预测，并将预测结果与实际结果进行对比，测试结果如图3所示。

图3 交通流量预测结果

对图3进行分析可知，采用诱导条件下基于Multisim的交通信号灯混杂控制方法预测得到的车流量与实际交通路口的车辆流量基本相符，表明所提方法在信号控制过程中可准确地完成车流量的预测，为后续交通信号灯的控制提供相关依据。

分别采用诱导条件下基于Multisim的交通信号灯混杂控制方法、文献[3]方法和文献[4]方法对信号灯进行控制，对比不同方法的车辆延误时间，车辆在交通路口的延误时间越短，表明方法对交通信号灯控制的效果越好，不同方法的控制结果如图4所示。

图4 不同方法的延误时间

根据图4中的数据可知，采用所提方法对交通信号灯进行控制时，车辆在交通路口的延误时间均控制在5s以内，采用文献[3]方法对交通信号灯进行控制时，车辆在交通路口的延误时间在15s上下波动，采用文献[4]方法对交通信号灯进行控制时，车辆在交通路口的延误时间在10s上下波动。通过对比所提方法、文献[3]方法和文献[4]方法的测试结果可知，所提方法对交通信号灯进行控制时，交通路口的车辆延误时间最短，验证了所提方法的控制性能，因为所提方法对交通信号灯控制之前，构建了城市交通网络模型，根据城市交通网络模型，对车辆在交通路口的状态进行预测，根据预测结果对交通信号灯进行控制，降低了车辆的延误时间。

将停车次数作为指标，对所提方法、文献[3]方法和文献[4]方法进行测试，车辆在交通路口的停车次数越少，交通路口的通行效果越好，表明方法的控制效果好，不同方法的停车次数如图5所示。

图5 车辆在不同时间段内的停车次数

分析图5可知，采用所提方法对交通信号灯进行控制时，车辆1小时内在交通路口的平均停车次数均在4次以内，采用文献[3]方法对交通信号灯进行控制时，在50min时刻下车辆在交通路口的停车次数高达10次，采用文献[4]方法对交通信号灯进行控制时，在30min时刻下车辆在交通路口的停车次数高达8次，对比所提方法、文献[3]方法和文献[4]方法的测试结果进行分析可知，采用所提方法进行信号灯控制时，车辆在交通路口的平均次数较低，因为所提方法根据交叉路口的实际车流量，通过Multisim软件设计交通信号灯控制器，利用控制器实现交通信号灯的控制，减少车辆在交叉路口停车的次数，提高了所提方法的整体有效性。

5 结束语

城市交通拥塞问题在城市化进程不断加快的背景下越来越严重，国内外专家和学者对交通控制技术进行研究时，发现对城市道路进行操作和控制的难度较高，城市交通状况在交通量不断增加的情况下难以得到改善。在交通系统中交通信号灯属于重要构成部分，对其进行有效控制，可以缓解并改善交通拥塞问题。

目前交通信号灯控制方法的有效性较差，无法降低车辆在交通路口的等待时间和停车次数，提出诱导条件下基于Multisim的交通信号灯混杂控制方法，在城市交通网络模型的基础上采用Multisim软件设计控制器，实现交通信号灯的控制，降低了车辆在交通路口的等待时间和停车次数，解决了传统方法的不足，并加以改善，缓解了城市交通拥塞问题。