交叉路口智能交通控制系统标准(专科机电一体化)

交叉路口智能交通控制系统
摘要
随着经济的发展，城市现代化程度不断提高，交通需求和交通量迅速增长，城市交通网络中交通拥挤日益严重，道路运输所带来的交通拥堵、交通事故和环境污染等负面效应也日益突出，逐步成为经济和社会发展中的全球性共同问题。

本系统采用MSC-52系列单片机和可编程并行I/O接口芯片8279为中心器件来设计交通灯控制器，进行交通路口的管理。

它用简单的硬件电路模拟交通信号灯的交替变换，实现红绿灯循环点亮，用LED数码管作为倒计时指示。

本次设计中增加了车流量检测电路，运用模糊控制算法来自动调整红绿灯时间，实时的控制当前交通灯时间使LED显示器进行倒计时工作并与状态灯保持同步，在保持交通安全的同时最大限度的提高交通能顺畅交替运行，大大提高交通运输的运行效率，还可以减少交通事故，节省能源消耗，具有巨大的现实意义。

关键词：模糊控制；交通灯；车辆计数传感器；车流量
目录
交叉路口智能交通控制系统 (I)
摘要 (I)
1 绪论 (1)
1.1问题的来源及背景 (1)
1.2交叉路口智能交通控制系统的研究意义 (1)
1.3国内外交通信号控制系统的研究现状 (2)
1.3.1国外交通信号控制系统的研究现状 (2)
1.3.2国内交通信号控制系统的研究现状 (4)
1.4模糊控制理论及其在交通信号控制系统中的研究现状 (5)
1.5本文主要研究的内容 (7)
1.5.1.设计任务 (7)
1.5.2.设计要求 (7)
2模糊控制器的设计 (8)
2.1模糊控制理论简介 (8)
2.2模糊控制器的基本结构和组成 (8)
3硬件系统设计 (10)
3.1总体方案设计 (10)
3.2单片机控制器的设计 (10)
3.2.1单片机的选型 (10)
3.3键盘与显示电路设计 (16)
3.4车辆计数传感器的选择 (20)
3.4.1感应线圈车辆检测装置 (20)
3.4.2波频车辆检测装置 (20)
3.4.3热释电红外传感器 (21)
3.5红绿灯电路 (23)
4软件设计 (25)
4.1主程序设计 (25)
4.2T0中断程序设计 (26)
4.3键盘中断程序设计 (27)
4.4显示子程序设计 (27)
4.5模糊推理查表子程序设计 (29)
4.6车流量检测处理子程序设计 (30)
结论 (31)
参考文献 (32)
致谢 (33)
1 绪论
1.1问题的来源及背景
本论文研究内容来自长沙市城区交通疏导工程项目。

2008年至2010年是长沙交通疏导工程的重点攻坚建设阶段，政府计划通过三年交通疏导工程建设达到提高城区道路交通通行能力的目的。

实施交通疏导工程项目一方面是加强道路的建设和改造，另一方面是完善道路智能交通控制系统。

车站北路交通疏导工程是长市第二期交通疏导工程中的重点工程，其位于长沙市芙蓉区，长沙火车站北边。

车站北路车流人流非常大，经常堵车，影响了市民的正常工作和生活。

特别是营盘路与车站北路相交的十字路口，经常造成堵车，是此次交通疏导工程的重点。

工程完成后营盘路与车站北路交叉路口使用了智能交通控制系统，该控制系统具有实时适应协调能力、自感应智能控制、无线缆协调控制、降级运行等功能，车辆检测器能够自动检测路口车辆状态信息，送给路口交通信号控制器，并通过通信传输到区域计算机。

本文根据交叉路口交通信号控制系统的要求，采用车辆计数传感器以及单片机为核心的硬件电路，总结交通警察指挥交通的经验，运用模糊控制理论，实现了交叉路口交通信号模糊控制系统。

1.2交叉路口智能交通控制系统的研究意义
智能交通系统是指人们将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子控制技术、传感器技术以及计算机处理技术等有效地综合运用于整个运输体系中，从而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输综合管理系统。

当前我国大多数城市的平均行车速度已降至20km/h以下，同时，由于车辆速度过慢、尾气排放增加，使得城市的空气质量进一步恶化。

为缓解经济发展给交通运输带来的压力，使现有资源发挥出最大的作用，我国政府加大了智能交通系统的研究和建设力度。

采用智能交通系统的交叉口具有两大优点:首先，有效提高交通运输效益，使交通拥挤降低20%，延误损失减少10-25%，车祸降低50-80%，油料消耗减少30%;其次，对解决道路交通堵塞、减少财产损失、减少环境污染，增强交通安全性，合理利用土地与能源。

交叉路口城市机动车辆的不断增加，使得车辆堵寨现象越来越严重，当前大部分城
市仍然采用的定时控制十字路口交通灯的控制方法。

交通控制就是确定交叉口红绿灯的信号配时，使通过交叉口的车辆延误尽可能小。

传统的控制一般是采用模型控制或预先人为地设定多套方案，由于道路上的车流量具有较大的随机性，所实施的相位控制也应随车流量的不同而相应变化，但是交通警察在实际的交通指挥中可以根据实际情况来控制交通，如果东西方向的车流量大，则其放行时间长;南北方向车流量小，则其放行时间短。

模糊控制理论在交通系统中的应用模仿了交警的控制经验实现智能控制，可以使车辆等待延误时间最小，因此基于模糊控制理论的交叉路口信号灯控制系统的研究对解决交叉路口车辆堵塞有重要的现实意义。

1.3国内外交通信号控制系统的研究现状
早在十九世纪的工业革命时期，由于蒸汽机的发明，交通工具随之机械化和现代化，缺乏交通控制手段的城市道路、交叉利口等交通设施已难以负荷锐增的车流量和人流量。

人们逐渐意识到交通信号对城市通行能力的重要作用，并着手研究交通信号对车辆出入交叉口的控制。

随着科技的飞速发展，以及交通规律和运行机理的深入研究，交通信号控制系统取得了飞跃性的发展。

其发展方向可通过四个角度进行划分:从系统的控制范围来看，可分为单点信号控制、干道信号控制以及区域信号协调控制;从系统的硬件设备来看，其经历了机械控制、点击控制、电子控制以及计算机控制系统;从系统的控制方法来看，由最先的固定式信号控制，发展到感应式信号控制，再到自适应信号控制;从系统的配时方式来看，自原始的人工配时发展为以计算机脱机技术和计算机联机技术为主的智能配时阶段。

1.3.1国外交通信号控制系统的研究现状
作为工业革命的发源地的英国首先意识到交叉口在城市交通中的枢纽地位以及交通信号对交叉口通行能力的重要作用。

1868年，英国的J.P.众Knight发明了一种红绿两色壁板式燃气信号灯，并将其运用于伦敦Westminster街口。

这次创举标志着交通信号灯的问世。

继英国之后，美国人在1918年发明了一种手动控制的三色信号灯，并安装在纽约街头使用，这就是现代交通信号灯的雏形。

汽车行业的迅猛发展，传统的手动控制信号灯已难以满足交叉口的通行需求。

人们开始通过其他工程领域的技术方法改进交通信号的控制问题。

英国人于1926年设计了一种机械式交通信号灯，并安装在wolfverhampton街口使用。

该信号灯结构简单，通过对红绿灯单时段定周期的切换实现车辆通行控制。

这种机械式红绿灯在历史上首次实现了对交通信号的自动控制，标志着城市交通控制系统的诞生。

1928年，美国成功试制了世界上第一台感应式信号机，首次将检测器应用于交通信号控制系统中。

随着对道路交通、交叉口通行规律的深入研究，人们意识到对各个交叉口的孤立控制违背了城市交通系统的整体性，与车流在交通系统中时空连续性相矛盾。

美国于1917年提出了世界上第一个干道信号协调控制系统，该系统在盐湖实施运用，可同时控制6个交叉口的交通流动。

但是，该系统仍然是属于手动控制范畴。

1992年，美国休斯顿市采用了一种可控制12个交叉口交通信号系统，它通过电子自动计时器对所有的交叉口进行联动控制。

自此，交通信号控制系统在美国蓬勃发展起来。

感应技术以及电子计算机的发展给交通信号控制系统注入了新的活力。

美国丹佛市在1952年将模拟电子计算机引入交通信号控制系统中。

该系统通过车辆控制器感应交叉口车流量，并传递至控制中心，利用模拟电子计算机进行数据处理并调节交叉口信号。

这种系统一经面世就在美国得到了广泛关注，十年期间就建立了一百多个类似的系统。

二十世纪六十年代，世界各国纷纷开始研究针对大范围的区域交通信号协调控制系统，根据各交叉口车流状况建立数学模型，模拟各种交通状况，并优化信号配时问题。

1960年，加拿大将数字电子计算机应用于多伦多市的区域交通信号控制，这是世界上第一个中心是交通信号控制系统。

1963年，该系统可控制20个交叉口，经过十年的改进，其升级为可控制885个交叉口的大型交通信号控制系统。

加拿大的大型城市交通信号控制系统的运行成功促使了世界各大城市建立了类似的城市道路中心式交通控制系统。

1966年，英国交通道路研究所研发了一种交通网络研究工具——TRANST系统，该系统程序主要包含两个部分:其一，交通模型，模拟在红绿灯控制下的车辆行驶状况，并用于交通网络运行指标的计算;其二，优化过程，调节信号配时方案以达到运行指标最优状态。

TRANST系统是一种离线配时的交通信号控制方法，该类方案的交通信号控制系统还有MAXBAND、PASSER等。

传统的交通信号控制均采用了离线配时的控制方式。

这类方式虽然操作简单、可靠，但是随时跟踪交叉口的车流变化，容易导致绿灯空、红灯时间过长等问题。

因此，交通信号的实时在线控制应运而生，其核心为:采用车辆检测器实时采集交叉路口车流数据，根据采集的数据在线优化信号配时参数。

近几年，欧盟、美国和日本开展的大型ITS研发计划反应了车路一体化的发展趋势。

欧盟于2006年提出了合作性车路基础设施一体化系统，该计划耗资4400万欧元，主要目的是涉及、开发和测试为了实现车辆之间通信以及车辆与附近的路边基础设施之间通信所需的技术，旨在提高旅客和货物的移动性以及道路交通运输系统的效率。

美国交通部2009年启动了IntelliDrive计划，研究内容主要覆盖了车载通讯及其安全应用等方面，为美国实施下一代ITS的重要战略目标打下基础。

日本政府目前正在着手研发
SMARTWAY智能交通系统，计划用5年的时间在重要道路上覆盖路况认知传感器、构建智能汽车系统、智能道路系统、车路间协调系统，实现交通信息的实时发布。

1.3.2国内交通信号控制系统的研究现状
相对于我国城市快速增长的交通需求，我国交通基础设施发展较为缓慢。

因此，如何在现有的交通设施的条件下，采用合理的交通控制手段，保证交通的畅通运行是我国交通信号控制领域的研究目标。

二十世纪八十年代，我国引入了交叉口信号控制系统的概念。

该领域早期的研究方向定位于定时控制，通过建立精确的数学模型反应交叉口交通状况，并根据模型确定信号配时方案以及绿信比等信号控制参数。

随着城市交通的发展，定时控制方式的缺陷逐渐暴露。

由于信号相位、配时方案等参数既定，不能跟随交通量的变化，导致交叉口常存在绿灯方向无车辆通行，而红灯方向等待车辆较多的情况，降低了通行率。

目前，我国交通研究者侧重于感应式信号控制方式，并结合智能算法，自适应调节交叉口信号，以期合理分配交叉口交通流，减小延误率。

模糊逻辑算法在交通信号控制系统中应用较为广泛。

1992年，徐冬玲设计了一种由神经网络算法优化的模糊控制器控制单路口信号灯的变化。

该方法中，给定了绿灯最短时间，并且通过检测器检测绿灯方向的等待车辆，模糊控制器根据等待车辆调节绿灯的延长时间并决定是否切换相位。

相对于PapPis等人的控制方法而言，该方法具有更快的控制时间，使得路口每秒通行车辆得到明显改善。

沈国江等人采用模糊神经网络控制方法，并根据分散控制的原则对整个城市区域的交叉口信号灯进行控制。

该方法根据相关交通状况划分为许多子区域，这些子区域中的交通信号控制系统作为子系统构成了整个城市的交通信号控制系统。

文中根据分散控制的原理，对每个交叉口建立一个模糊神经网络控制器，分别进行优化控制，而相邻的交叉口的信号周期相互平衡。

文中对杭州市的某区域作为对象进行仿真，其仿真结果表明采用这种区域划分协调控制的信号控制方法能有效改善该区域内交叉口的交通状况。

1997年，陈洪和陈森发提出了一种多级模糊控制结构用于单路口信号灯的控制，该方法将影响路口车流的因素进行分类划级，其中两个关键相位车流的数量以及绿灯延迟时间被设定为多级模糊结构的一级变量，而非关键车流的数量一级绿灯延迟时间作为二级变量。

多级模糊控制器根据路口的实时交通数据控制绿灯的延迟时间以及相位切换，因此避免了对交通车流的预测，具有较好的实时性。

采用实际数据对该模糊控制器进行仿真，其结果也表明了该方法的有效性[24]。

赵晨、胡福乔等摒弃了PapPis的两相位方法，基于城市交通的实际情况提出了一种四相位模糊控制方法。

近年来，其他算法在信号控制系统中也得到了广泛应用。

张宗华等人采用遗传算法优化控制交通网络信号。

该方法根据美国联邦高级公路管理局的交通模拟管理软件设置信号时间，采用遗传算法模拟交通网络，获得延迟时间，并以此作为对应染色体的适应度评价值。

其中，公路网络的一个交通信号对应遗传算法中的一个染色体。

采用该方法对三个路口的信号灯进行仿真实验，仿真结果证实了其能有效地联动控制路口信号灯的变化。

2003年，宫晓燕等人提出了一种基于有序样本聚类的交叉口信号控制方法。

该方法结合了感应算法和改进的TOD算法的优点，实用性强，对两相位、三相位以及四相位的路口均适用，在不改变交叉口硬件设施的条件下，改善了交通状况蒋忠远、宋文等人提出了一种基于增广Petri网络的交通信号控制系统。

该方案结合增广Petri网络与自控技术，模拟六相位路口状况，协调控制一个区域内的多个路口信号。

龙建成等以动态随机用花均衡环境作为研究背景，将元胞传输模型引入交叉口信号控制系统中，建立固定信号配时方法和动态信号配时方法，协调控制交叉口各方向车辆通行状况。

2009年，马万经等人在路段关联计算模型的基础上，结合交叉口间距、信号相位等因素建立了交叉口信号控制系统。

通过仿真对比试验证明了该改进的路段关联计算模型能准确描述交叉口交通状况，给出最佳通行方案。

马莹莹等结合道路交通控制的多目标性，建立交通信号周期时长多目标优化模型，采用多目标连续蚁群算法求解模型，实现交叉口交通信号优化控制。

该模型综合考虑了交叉口的各种交通需求，弥补了传统交叉口交通指标的单一性所产生的信号控制方法的缺陷。

吴明晖等针对单交叉口交通状况，提出了一种多种智能控制方法结合的交叉口信号控制模型。

该模型采用三层BP人工神经网络预测路口车辆到达率，以交通流饱和度理论为基础利用模糊控制器调整交又口绿灯信号时间。

1.4模糊控制理论及其在交通信号控制系统中的研究现状
二十世纪初，各国学者察觉现实生活中存在着大量的“不清晰”对象，这些对象难以通过精确地数学模型进行描述。

这些对象的存在使得传统的控制方法难以满足各个领域对控制系统的响应速度、稳定性、适应能力以及精读的要求。

因此，如何处理这些随机的、不确定的对象成为了各研究领域所关心的热点。

1965年，加州大学的zadeh教授基于人类的主观意识的研究提出了“模糊”这一概念，并给出了模糊集的定义，开创了模糊控制理论的先河。

该理论采用语言分析的数学形式描述难以给出精确数学定义的实际对象。

由于模糊集、模糊理论的出现，使得“多”、“少”、
“高”、“矮”这些概念性的语言能直接通过数学公式表示，并且由计算机处理，从而对复杂系统做出更加符合实际的逻辑描述和决策方案。

模糊理论的出现也引起了交通控制领域的研究者的关注。

城市道路中各个时段的车辆数量的“多”、“少”以及红绿灯时间的“长”、“短”都属于模糊概念。

相对于经典的控制算法，模糊逻辑控制算法能更合理的描述城市交通系统的控制对象。

Pappis与Mamdani在1977年将模糊逻辑控制方法引入城市单向路口的信号控制中，开创了交通信号模糊逻辑控制的新纪元。

该控制方法每过10秒钟系统判断是否延长交叉口的绿灯时间，并且每次判断中，模糊逻辑控制器需要处理五条模糊规则。

该控制器具有三个输入量和一个输出量。

这三个输入量分别为:当前间隔中绿灯所用时间、在绿灯时间内该方向通过路口的车辆数量、红灯方向等待的车辆数量。

输出变量则是绿灯的延长时间。

该方法的仿真结果表明，相对于传统控制方法而言，其平均车辆延误率降低了7%左右。

早期的模糊控制理论仅应用于孤立的交叉路口，因此仍不能满足整个城市道路作为一个整体的交通系统的控制需求。

1984年，Nakatsuyama将孤立的交叉口交通信号模糊控制扩展到相邻两个单行路口的信号控制中。

该控制系统含有两个模糊逻辑控制器，其中一个管理两个交叉口车辆的独立行使，另外一个则用于管理两个路口的相位差。

该信号控制系统首次应用模糊逻辑控制器解决了多个交叉口的交通信号控制问题。

此后，模糊控制算法在城市交通控制领域中蓬勃发展起来。

1993年，Skowronski等提出了一种自学习的交通信号模糊逻辑控制器，并将其应用于孤立的交叉口，应用结果表明了该控制器的有效性。

1998年，Porche等人设计了一种自适应的交通信号模糊逻辑控制方案，该方案采用多层控制的方式，有效解决了城市交通网络交叉口车辆等待延时问题。

2002年，chou模拟了实际的交叉口的通行状况，建立了一种分散式的模糊逻辑控制方案，该方案根据交叉口的通行状况以及相邻路口的信号相位状态设定所辖路口的信号相位以及延时时间。

2005年，SaziMurat一种单交叉口的模糊控制方法，该控制方法主要完成两项控制任务:其一，控制绿灯延时时间;其二，决定下一周期的绿灯相位。

该方法的仿真实验表明其能有效减少交叉口的车辆延误时间。

陈淑燕等人针对入口为多车道的单路口的交通信号灯设计了一种三维模糊控制器。

该控制器的根据当前相位的主列队、最近10秒车辆到达数量以及后继相位的主列队来调节路口信号时间。

文中采用了交叉口平均车辆延误作为评价指标，并与现有的定周期配饰方式进行对比，其对比结果表明该方法明显优于定时控制方式。

丁金婷和吴国忠采用模糊控制的方法对交叉口进行控制，并选择PLC实现了单路口交通信号系统的硬件结构。

马楠等人采用双向滤波带宽最大化的方法建立了相位相序优化模型，并将该模型应用于交叉口信号控制系统。

采集不同交通状况下的15组交叉口数据进行仿真实验，方正结果表明了该方法能能减少交叉口的延误率和停车次数，缩短
通行时间，改善了交叉口的交通环境。

1.5本文主要研究的内容
1.5.1.设计任务
1）以MSC-52系列单片机和可编程并行I/O接口芯片，设计一个智能交通灯控制系统。

2）设计能动态检测道口车流量的系统，使十字路口的红绿灯能通过模糊控制原理根据车流量的大小自动改变红绿灯的显示时间。

3）设计对应红绿灯的显示电路，并采用倒计时显示。

4）设计系统应用程序以及各功能模块子程序。

1.5.
2.设计要求
1）系统运行稳定可靠。

2）通过模糊控制进行车流量自动检测功能，并达到准确和有效作用。

3）实时显示红绿灯时间，并采用倒计时方式。

4）系统框图和详细原理图，并对各部分进行详细说明。

5）要考虑经济性、实用性和可靠性。

2模糊控制器的设计
2.1模糊控制理论简介
模糊数学诞生于1965年，它的创始人是美国的自动控制专家（L.A.Zadeh）教授，他首先提出了隶属度函数来描述模糊概念，并创立了模糊集合论，为模糊学奠定了基础。

由人作为控制器的控制系统是典型的智能控制系统，其中包含了人的高级智能活动。

模糊控制在一定程度上模仿了人的控制过程，其中包含了人的控制经验和知识。

它不需要有准确的控制对象模型。

因此它是一种智能控制的方法。

模糊控制方法既可以用于简单的控制对象，也可以用于复杂的过程。

模糊控制是模糊集合理论应用的一个重要方面。

1974年英国教授马丹尼(E.H.Mamdani)首先将模糊集合理论应用于加热器的控制，其后产生了许多应用例子。

包括交通路口的控制。

在模糊控制的应用方面，日本走在了前列。

日本在国内建立了专门的模糊控制研究所，日本仙台一条地铁的控制系统采用了模糊控制的方法取得了很好的效果。

日本还率先将模糊控制应用到了日常家电产品的控制，如照相机、吸尘器、洗衣机等，模糊控制的应用在日本已经相当普及。

2.2模糊控制器的基本结构和组成
模糊控制器主要由图2-1中四部分组成：
图2-1模糊控制器的基本结构。