单点交叉口交通模糊控制仿真.ppt

内容提要：
一、模糊控制
二、单点交叉口的模糊控制
（一）单点交叉口的一级模糊控制
（二）单点交叉口的两级模糊控制
（1）交通强度优先的交叉口模糊控制
（2）考虑关键及非关键车流的交叉口模糊控制
三、单个交叉口模糊控制的改进
一、模糊控制
1965年扎德(Zadeh)首先提出模糊集（Fuzzyset）的概念，被公认为模糊数学的创始人。
出现模糊数学后，人们将精确的数学描述领域推广到与人的心理有关的领域，并借助模糊数学理论处理各种复杂的问题。
1977年，Pappis和Mamdani将模糊控制应用到单个路口信号控制，此后，模糊控制在交通控制中得到了广泛的应用，已经成为最常见的信号控制的智能方法。
模糊控制理论建立在模糊数学基础上。模糊数学的重要概念：模糊集合
模糊集合定义为：给定论域X中的一个模糊集A，是指对任意x∈A，都为其指定一个μA（x）∈[0，1]与之对应，这个数称为x对A的隶属度。这意味着做出一个映射：
μA：X→[0，1]，x→μA（x）
式中，称μA为A的隶属度函数，μA（x）为x对A的隶属度。
由模糊集合的定义可知，论域X上的模糊集A完全由隶属度函数μA（x）来刻画。μA（x）的取值范围为闭区间[0，1]，
u的大小反映x对于模糊子集A的从属程度：μA（x）的值越接近1，表示x从属于A的程度越高；μA（x）的值越接近0，则表示x从属于A程度越低。
属于“冷”的隶属度函数模糊控制的基本原理
模糊控制系统的设计：
变量的模糊语言
变量的基本论域
模糊推理规则：if…then…
模糊规则表
给出隶属度函数
编程由于模糊控制系统中语言型规则和模糊概念的使用，使得模糊控制本身相对于常规控制而言有独特之处：
（1）不需要知道被控对象的数学模型；
（2）模糊控制系统具有极好的稳定性和鲁棒性；
（3）模糊控制器设计简单、调试方便。设计一个模糊控制器必须解决以下三个问题：
（1）精确量的模糊化，把语言变量的语言值化为适当论域上的模糊子集。
（2）模糊控制算法的设计，通过一组模糊条件语句构成模糊控制规则，并计算模糊控制规则决定的模糊关系。
（3）输出信息的模糊判决，完成由模糊量到精确量的转化（去模糊化）。二、单点交叉口模糊控制
从控制论的角度对城市单点交叉口信号灯的控制建立模糊控制模型，是通过模仿交通警察指挥疏导交通的决策过程而建模。
（一）单点交叉口的一级模糊控制
（1）相位设计：
交叉口的进口均设左转、直行和右转3个车道,其4个相位设置见图

（2）控制方案设计：
选择将排队长度(放行相位排队长度P和下一相位排队长度Ps)作为绿灯长度的控制量。根据实际需要,设置最短绿灯时间tGmin为15s,最大绿灯时间50s。
控制算法如下:
Step1:将通行权给相位i,且令tGi为最短绿灯时间tGmin。
Step2:在绿灯时间tGi即将结束时,检测放行相位及下一个相位车道上的车辆排队长度。设其分别为Pi和Pi+1。
Step3:判断,如果Pi=0,或Pi≤m且ΔPi=Pi+1-Pi≥n(m,n为根据交通量情况确定的常数)或者绿灯积累时间tGi=tGmax,则将通行权给下一相位,并回到step1;否则继续。
Step4:将Pi和Pi+1送入模糊控制器,确定绿灯延长时间ei。并判断,如果tGi+ei≥tGmax,则令tGi=tGmax。否则令tGi=tGi+ei,回到Step2。
（3）模糊控制算法设计：
变量的模糊语言：
输入变量：放行相位排队长度P={VS,S,M,L,VL}
下一相位排队长度Ps={VS,S,M,L,VL}
输出变量：绿灯延长时间e={NS,VS,S,M,L,VS,N}
变量的基本论域：
放行相位排队长度P：{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}
下一相位排队长度Ps：{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}
绿灯延长时间e：{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}
模糊控制规则：
建立模糊控制规则是:当主列队长或是很长时,增加绿灯时间,选取的输出以放行、减少车辆等待为主;而当主列队较短时,选取的控制量以防止绿灯时间浪费为出发点。通过总结实验和专家经验,建立模糊控制规则见表,共5×5=25条控制规则。
给出隶属度函数：
依据专家经验,输入变量各个模糊子集的隶属度函数取高斯型曲线,其输出比较光滑。
模糊推理及反模糊化：
解模糊化的方法常用的有：重心法、最大隶属度法。
重心法(加权平均法)：重心法是指取模糊集隶属函数曲线同基础变量轴所围而积的重心对应的基础变量值作为清晰值的方法。
公式u*=(∑(uiμi))/(∑(μi))
其中:u*为清晰化输出量;ui为输出变量;μi为模糊子集隶属度;I为模糊子集数。

最大隶属度法：
这个方法就是对模糊决策得出的模糊集U的隶属度最大的元素。max作为