文/兰晓斌 马新婷

智慧交通的协调控制是提高城市交通运行效率的关键，由于传统控制系统对多源交通信息的采集不够全面，导致对智慧交通流量的协调控制效果不佳，研究基于5G的智慧交通协调优化控制系统设计。基于5G控制短时交通流，完成智慧交通流的预测和管理。经实验论证分析，本文系统对车辆总延误时间的目标优化具有较好的控制性能。经实验对比验证，本文系统比传统系统的车辆总延误时间少63.8s，说明本文方法具有有效性。

0.引言：

近年来我国社会经济发展迅猛，生活节奏越来越快，为了出行的方便与快捷，人们的出行方式多以汽车为主，随着城市道路中车辆的不断增多，交通路段的容量趋于饱和，致使交通拥挤，在此路况下频频发生交通事故，城市的交通问题受到了社会的广泛关注[1]。如何科学地协调与控制城市交通已成为社会广泛关注的问题，解决交通拥挤、交通污染等问题是目前智慧交通控制系统优化的新要求[2-3]。本文基于5G通信技术设计了智能交通协调优化控制系统，为解决城市交通拥挤、保证道路畅通提供了一定的参考，对促进我国交通工程建设具有现实意义。

1.基于5G的智慧交通协调优化控制系统硬件设计

1.1 设计主控板。主控板需要完成5G通信、优化处理，并协调其他模块的功能，当智慧交通协调优化控制系统进行协调控制时，主控板接收上位机指令，主控板可根据路口车流量信息，对路口信号等进行优化控制。当进行单路口控制时，检测器将车流量信息输送至主控板，主控板对相应信号进行配对优化，控制信号灯时长，并将路口信息进行存储和传送。当进行区域协调控制时，主控板通过预留接口及5G网络将出流量信息传送给上位机，上位机进行优化配对后反馈给主控板，进行信号灯的控制。针对不同交叉口，进行相应的设置修改，并配接了移动设备接口，用以实现本文系统的优化配置。

1.2 设计电源电路。电源电路设计对本文系统十分重要，它决定着电路板能否进入编译环境，也是系统能够正常运行的关键。在电源电路的设计中要充分考虑功率问题，若芯片功率不够会导致发热，若问题严重则会出现爆炸的现象，需要重视[4]。为了能够在低消耗的条件下保证本文系统的运行速度，电源设计使用分离的内核电压和I/O电压，供电系统对上电时序有着规范的要求，在加电过程中要先保证内核电源加电，由于需要多种电压，本文选用两片芯片，一片为固定电压输出，一片为可调电压输出，两片电压均采用5V电压供电，其具体供电原理图如图2所示。

由图1可知，考虑功率问题及电压波动的需要，用二极管连接离心电源与I/O电源，固定电压输出的芯片最大输出电流为4A，输出功率约为9000Mw，使其满足主控板的功率需求。

图1 电路设计原理图

2.基于5G的智慧交通协调优化控制系统软件设计

2.1 采集与融合多源交通信息。本文通过浮动车技术与移动通讯技术相结合，浮动车通过车辆的信号接收机进行对车辆路线行驶的跟踪，计算车辆从行驶起点到终点的时间。移动通讯方式对交通信息的采集是通过车辆驾驶者使用车载诱导装置实现的，车辆驾驶者及车辆内其他用户通过使用手机到达检测站时将控制中心发送定位，再由控制中心记录时间，通过对多个车辆的时间地点数据进行处理，可以得到特定的路段的行程时间，进而预测行程时间。运用数据融合方法进行数据融合，具体公式为：

上式为检测器到检测器的融合结果，Yab为a到的b状态估计，对应的误差协方差矩阵分别为Ha和Hb。首先进行像素的融合，此技术处于路口控制层，将其进行数据关联。接下来进行特征的融合，这部分技术处于区域控制层，用于提取区域特征，最后是进行决策融合，处于交通流的均衡分配层，用于多源决策信息的融合。

2.2 建立智慧交通协调优化模型。要实现智慧交通的协调控制，优化交通运行能力，就需要根据路段的车辆容量，协调每个路口与交叉口的交通流使其逐渐均衡，它要求每个路段和路口之间进行良好地协作，然而在有限时间和路段内进行协调就会产生新的问题，这些问题有待于解决，对交通流的协调控制需要建立一个模型，基于5G庞大的数据容量和传输通讯，能够对实际应用效果有所帮助[6]。为了实现对交通的优化，本文建立了智慧交通协调优化模型。对路段交通控制的决策变量为P1、P2的相位时长，信号周期在[Qmin，Qmax]遍历寻优。本文协调优化的目标为交叉口的总延误时间最小，建立具体约束条件。对信号灯周期和路灯时长约束为：

式中qmn为第m交叉口的第n相位的路灯时长，根据绿灯范围约束，对周期的约束为：

式中P为相位损失时间，XM是第m个交叉口的约束路段范围，对相位差的规范约束及相邻交叉口相位差约束为：

式中qm为交叉口路段相位绿灯时长，ηm，m+1为相位差规范化约束，Tm+1为交叉口m+1的停车波传送至上游交叉口m的最长时间。最后进行模型求解，更新路径信息，得到最优解，根据确定的周期生成配时方案。

3.实验论证分析。

为验证本文系统的有效性，本文通过仿真实验模拟路网，根据得到的数据进行分析，并与常规控制的传统系统进行对比，本次实验将实际路网情况进行了简化，在模拟过程中仅考虑小型轿车、中型面包车、大型公共汽车三种车辆，交叉路口均由两相位控制，交叉路口的南北向间距为200米，东西向间距为150米，采用的性能指标如下式：

式中F为路网中车辆平均延误时间，H为平均停车次数，k1、k2为加权系数。设置具体实验参数如下表1所示。

表1 仿真实验参数

由表1可知其实验设置的路网情况，实验时间及车辆流量等信息，本文以接近模拟路网饱和流量的1400辆/h作为输入的仿真结果，与传统方法进行对比，应用本文系统进行协调优化控制的车辆延误和停车的性能指标明显比常规控制的传统系统的性能指标更小，说明本文系统性能较好，对交通的协调优化控制具有一定的效果。

4.结束语：

本文依托5G通信技术的支持，设计了智慧交通协调优化控制系统，对智慧交通的协调控制进行了优化，取得了一定的研究成果。同时，由于时间和研究条件的限制，本文研究还存在着诸多不足，如未考虑实际交通环境下车辆流的离散性，在本文建立的模型中所涉及的车辆转向比例较小，也与实际路况有着一定的区别，都需要在实际应用中进行分配方式的优化，从而达到控制车流量的目的。此外，对智慧交通的协调控制还有多种技术与方法，在未来的研究中还可以将多种技术与方法相结合，使交通的协调控制优化更具有实用性。