人工智能技術在交通控制領域的應用課件

人工智能技術在交通控制領域的應用--基于目前交通問題及交通系統(tǒng)發(fā)展的現狀,近年來人們開始借鑒新的理論和技術研究交叉口的交通控制技術，介紹了城市智能交通系統(tǒng)的發(fā)展概況與趨勢,對當前的研究成果進行了詳盡的分析和闡述,這些研究對于提高城市交通控制系統(tǒng)的控制效果具有現實意義。

交通信號控制是依據路網交通流數據,對交通信號進行初始化配時和控制,同時根據實時交通流狀況,實時調整配時方案,實現交通控制的優(yōu)化。交通控制從被控區(qū)域的最小延誤時間出發(fā),獲得最佳的配時方案,是系統(tǒng)化最優(yōu)的思想。為獲得整個路口交通效益的最大,可采用兩種方法:一是采用數學模型對交叉口各個方向的車輛到達作準確的預測,根據運籌學和最優(yōu)化理論確定各個方向的綠燈時間;二是采用智能控制的方法對交叉口進行控制。由于城市交通系統(tǒng)具有隨機性、模糊性、不確定性等特點,很難對其建立數學模型。計算機的出現和廣泛應用促成了人工智能研究熱潮的掀起,針對傳統(tǒng)交通控制系統(tǒng)的固有缺陷和局限性,許多學者把人工智能的實用技術相繼推出并應用到交通控制領域。交通控制領域中人工智能

基礎研究方法交通控制領域中人工智能基礎研究方法有模糊控制、遺傳算法、神經網絡,另外還有蟻群算法、粒子群優(yōu)化算法等。模糊系統(tǒng)模糊邏輯是一種處理不確定性、非線性等問題的有力工具,特別適用于表示模糊及定性知識,與人類思維的某些特征相一致,故嵌入到推理技術中具有良好效果。模糊控制能有效處理模糊信息,但是產生的規(guī)則比較粗糙,沒有自學習能力。遺傳算法遺傳學通過運用仿生原理實現了在解空間的快速搜索,廣泛用于解決大規(guī)模組合優(yōu)化問題。在解決實時交通控制系統(tǒng)中的模型及計算問題時,可以通過遺傳算法進行全局搜索和確定公共周期,也可以利用遺傳算法來解決面控系統(tǒng)中各交叉路口信號控制方案的最優(yōu)協作問題,有效避免可能由此引起的交通方案組合爆炸后果。神經網絡人工神經網絡擅長于解決非線性數學模型問題,并具有自適應、自組織和學習功能,廣泛應用于模式識別、數據分析與處理等方面,其顯著特點是具有學習功能。并根據各個Agent所完成的功能不同,分別建立各個Agent的功能結構,然后讓這些Agent之間進行交互和協調,共同完成系統(tǒng)任務。圖1是一種較為通用的結構。圖1基于Agent的智能交通控制系統(tǒng)體系結構智能交通控制系統(tǒng)遞階控制結構各層的功能如下:組織層控制系統(tǒng)的最高層,由智能交通控制系統(tǒng)決策Agent構成,具有最高的決策權力,對整個系統(tǒng)的交通運行狀況進行評估,根據各方面的匯總信息,進行推理、規(guī)劃和決策,實現所有區(qū)域控制系統(tǒng)間的協作,以追求總體控制效果最優(yōu),完成交通控制系統(tǒng)的管理。協調層控制系統(tǒng)的中間層,由區(qū)域協調Agent構成,負責本區(qū)域內各路口的監(jiān)測維護工作,對所控制區(qū)域的某幾個路口進行強行模式設置,以及負責對區(qū)域內緊急事件的處理工作,各區(qū)域協調Agent之間還可根據需要進行信息的交流及合作。協調層控制系統(tǒng)的中間層,由區(qū)域協調Agent構成,負責本區(qū)域內各路口的監(jiān)測維護工作,對所控制區(qū)域的某幾個路口進行強行模式設置,以及負責對區(qū)域內緊急事件的處理工作,各區(qū)域協調Agent之間還可根據需要進行信息的交流及合作。控制層控制系統(tǒng)的最底層,主要由路口Agent、路段Agent構成,此外,還包括交通燈Agent、車輛Agent等,是實現交通控制任務的主要承擔者。路口Agent具有關于本路口以及其所連接路段的信息,各個方向的交通流在此會聚,并形成車輛的分流、沖突等交通現象,交通的擁擠往往也主要發(fā)生在路口,因此,路口Agent非常重要,他可將本路口的交通信息實時通知給其相鄰路口或區(qū)域控制中心,并能根據需要完成控制中心下達的控制工作。路段Agent用以實時統(tǒng)計各條路段的具體交通信息,通過傳感器可了解車輛的數量和當前的運行位置以及路段當前的擁擠情況。一個實際交通系統(tǒng)和各交通元素Agent之間的交互是非常頻繁和復雜的,交通元素Agent的結構、功能以及他們之間的交互關系,需要根據系統(tǒng)的具體要求進行詳細的分析和設計。2交通控制系統(tǒng)的仿真工具為了判別人工智能方法的合理性、有效性,需要仿真軟件來進行驗證。目前有兩類驗證方法,一種是通過Matlab、C語言編制仿真程序,另一種是通過專用的交通仿真工具進行驗證。交通仿真軟件使用靈活、能夠更加直觀地模擬交通控制現場?，F介紹北京工業(yè)大學智能交通中心采用的微觀交通仿真軟件PARAMICS,該仿真軟件功能強大、使用方便靈活。PARAMICS(PARAllelMICroscopicSimulator)意為并行微觀仿真軟件[4]。PARAMICS源于歐洲共同體Drive2I計劃下屬的IMAURO項目,以及愛丁堡并行計算中心和英國交通部合作的LINK2TIO項目。在這兩個項目研究成果的基礎上,Quadstone公司于1993年和1994年與英國工商部合作完成了PARAMICS向商業(yè)化軟件的初步轉型。PARAMICS為交通工程師和研究人員提供了一個嶄新的計算工具來理解、模擬和分析實際的道路交通狀況。PARAMICS具有實時動態(tài)的三維可視化用戶界面,對單一車輛進行微觀處理的能力,多用戶并行計算支持,以及功能強大的應用程序接口。PARAMICS能夠適應各種規(guī)模的路網,從單節(jié)點到全國規(guī)模的路網,能支持100萬個節(jié)點,400萬個路段,32000個區(qū)域。PARAMICS由5個主要工具模塊組成,分別是Mod2eller,Processor,Analyser,Programmer和Monitor,其中Modeller是整個系統(tǒng)的核心,以下是各部分的簡介。(1)Modeller提供建立交通路網、三維交通仿真和統(tǒng)計數據輸出等3大功能。所有這些功能均支持直觀的圖形用戶界面。Modeller的功能涵蓋了實際交通路網的各個方面,包括:混合的城市路網和高速路路網、先進的交通信號控制、環(huán)形交叉口、左行和右行道路、公共交通、停車場、事故以及重型車和高容量車車道。Modeller既可以精確模擬單個車輛在復雜、擁擠的交通路網中的運行,又能對整體交通狀況進行宏觀把握。(2)Processor允許研究者用批處理的方式進行仿真計算,并得到統(tǒng)計數據輸出。Processor提供圖形用戶界面以設定仿真參數、選擇輸出數據和改變車輛特征。由于用批處理的方式進行仿真計算不顯示仿真過程車輛的位置和路網,因此大大加快了仿真的速度。(3)Analyser用于顯示由Modeller或Processor的仿真過程的統(tǒng)計結果。他采用靈活易用的圖形用戶界面將仿真過程中的各種結果進行可視化的輸出,例如車輛行駛路線、路段交通流量、最大車隊長度、交通密度、速度和延遲、以及服務水平參數等。除了可視化輸出,Analyser也提供直接的數字輸出或將數據存為文本文件以備進一步的應用。(4)Programmer為研究者提供了基于C++的應用程序接口(API)。應用程序接口使PARAMICS具備更強的可移植性和擴充性。例如,PARAMICS實際上基于英國的駕駛規(guī)則和車輛特性,當用于其他國家和地區(qū)時,需要研究者編制適當的API程序使之適應當地需要。研究者也可以利用API擴充PARAMICS的功能,通過加入API程序模塊以設計和測試特殊的交通控制和管理策略。(5)Monitor是利用Programmer開發(fā)的API模塊,他可以跟蹤計算仿真的交通路網中所有車輛尾氣排放的數量,并在交通仿真過程中進行可視化的顯示。PARAMICS提供了ITS基礎上的微觀交通仿真功能,利用仿真的交通信號