基于环形线圈检测器的复杂交叉路口多相位模糊控制

利用环形线圈检测器获得复杂交叉路口的实时交通数据,设计了一个三路交叉复杂路口交通信号灯的多相位模糊控制。通过多相位设计对交叉口的复杂交通流进行了规划组织,模糊控制策略可以对绿灯配时进行适当的调整以适应交通状况的实时变化。仿真结果表明,多相位模糊控制效果在减少车辆延误时间指标上优于传统的定时控制。     

基于改进遗传算法的交叉口模糊控制研究*

为了改善城市道路交叉口交通信号控制,降低交叉口车辆延误,提出了一种基于改进遗传算法优化的模糊控制方法。在优化模糊控制器的过程中,为避免出现“早熟”现象,采用改进的自适应遗传算法,在进化过程中动态调整种群中适应度值最大个体的交叉概率和变异概率,使种群进化不会处于一种近似停滞不前的状态。为了检验该控制方法的性能,以交叉口车辆平均延误作为性能评价指标,在相同交通条件下进行了仿真实验。结果表明,相对于普通模糊控制器,经过改进遗传算法优化的模糊控制器能有效减小交叉口车辆的平均延误,提高交叉口的通行能力。     

基于模糊逻辑的路口交通信号控制器的研究

由于模糊逻辑能够较好地描述复杂系统的定性模型,因此非常适合应用于路口交通信号灯的控制。采用了一种双层模糊控制器对路口信号灯进行控制,给出了控制方法及控制规则,在单片机模拟装置上进行仿真,结果表明它可以有效改善交叉路口的通行能力。     

单交叉口交通信号自适应控制系统及其拓展

由于目前交叉口信号控制主要采用传统的控制方式,大都不具备智能性,很难实现对随机变化的交通流进行有效控制.针对这种不足,本文从模糊控制和自适应控制方法两个角度出发研究该问题,并进行仿真分析,所得结果表明,自适应控制系统比模糊控制和传统控制方法的控制效果更佳.最后将单交叉口拓展到多路口的交通信号控制的研究.     

基于模糊控制的多相位交叉口交通信号控制

提出了两种基于模糊控制的多相位交叉口交通信号控制方法，并对它们进行了分析比较。为减少模糊控制器输入量，降低控制器设计的复杂度，引入了阻塞参数。此参数融合了车辆密度和平均速度二者的信息，能比较准确地反映车道的阻塞程度。     

单交叉口交通灯信号模糊控制及其仿真

本文采用模糊控制算法对四相位三车道单交叉口的交通灯进行控制。首先通过离线计算机得到绿灯延时的模糊控制查询表,根据当前等待队列长与通行队列长查表和到绿灯延时。通过使用同一随机种子产生随机数对该方法与传统定时控制方法进行仿真,仿真结果表明模糊控制方法在车辆延误时间上较之传统定时控制方法大为改善。     

单片机在交通信号模糊控制中的应用

介绍模糊控制在交通信号灯控制系统中的应用,该系统解释了模糊控制在交通信号控制中的重要作用。     

单路口双系统模糊控制策略

针对平面交叉路口的交通信号控制,提出了一 种双系统控制策略．主系统确定了信号周期及多相位控制过程,辅助系统在不改变主系统的 前提下控制受约束的方向上右转车辆的信号,两个系统共同决定了交叉路口信号灯的配时方 案．仿真实验表明本文提出的方法能有效地减小车辆排队长度,从而达到减少车辆延误的目 的．     

交通系统的模糊控制及其神经网络实现

本文根据城市交通系统的特点设计了单个路口信号灯的模糊控制器,研究了用神经网络实现模糊控制器的方法和过程,并对该控制器进行了仿真研究,本文所设计的控制方法适合于各种车流大小随机变化的单个路口,且决策过程迅速、合理,无需对车流进行预测,是一种实时单点控制方法,由于模糊控制器由神经网络实现,控制具有学习和联想功能,仿真结果说明了该方法的有效性。     

交通灯运行时间自适应算法及其控制系统

城市交通拥堵具有严重的危害性,直接导致时间延误、能源浪费和废弃物排放增加,降低居民生活水平.现阶段,基于平面交叉路口交通灯切换时间相对固定,恶劣天气或发生交通事故时路口经常发生交通堵塞的实际情况,本文提出了一种平面交叉口交通拥堵多方向交通灯运行时间自适应算法,采取视频图像处理算法判断道路交通拥堵情况,根据路况设置交通灯的工作时间,并设计了相应的控制系统.仿真结果表明,在高峰期时段,此自适应算法的车辆通行效率高于传统的交通灯运行时间控制方法.     

模糊控制在智能交通灯监控系统中的应用

为了解决拥挤的城市交通问题,针对交通灯监控系统中可变的交通状况,提出一种基于模糊算法的监控系统。应用模糊算法,通过模糊控制实现交通灯的控制,使道路通畅。对监控系统进行分析,合理选择模糊控制器的结构,根据动态的车流量,通过模糊算法分配当前车道的通行时间,并全面考虑同时通行的各种车道组合。该监控系统提高了车辆通行效率,使道路更为通畅。与传统的固定配时系统相比,它更适于当前纷繁复杂的交通状况。     

基于FNNC的城市交通智能红绿灯控制系统

提出一种自适应模糊神经网络控制方法FNNC(Fuzzy Neutral Network Controller),通过离线学习,使其记忆得到了经验知识,同时根据被控过程的运行状态在线自调整,达到模糊自适应的能力.将其应用于城市交通红绿灯智能控制系统中实现全局优化控制,并在此基础上形成调度指令,利用模糊控制的方法实现交叉路口的红绿灯控制.用Matlab进行仿真取得了较好的效果.将此方案用于多路口交通控制,可以达到减少全局等候车辆总数的目标,是一种适用于我国城市,尤其是中小城市的智能交通控制系统.     

自适应的智能交通信号机系统设计

针对交通信号机难以实现真正意义上交通信号动态优化的问题,提出一种基于双多点控制单元的自适应智能交通信号机系统,介绍该系统的组成和工作原理,并给出具体的软硬件设计方案。系统采用实时模糊控制方法,以交叉口平均车辆延误最小为优化目标,实现信号机自适应控制。实验结果表明,该系统集成度高、功能强、性能稳定,易于实现区域协调控制。     

基于WSN的智能交通灯控制系统设计

针对多路口的交通信号灯控制问题,提出了基于无线传感器网络的两级组织结构,搭建了交通信号灯控制平台.利用传感器节点收集的交通信息,结合模糊控制方法,实现了交通信号灯的无线智能控制.仿真结果表明,该控制器是有效的,其控制效果优于传统的控制方法.     

应用进化策略的城域交叉路口分级模糊控制

提出一种面向城域单交叉路口的自适应分级模糊控制系统，采用进化策略对分级模糊控制器的模糊隶属度函数进行离线优化调整．该控制系统不仅具有分级模糊控制的优点，同时能使模糊隶属度函数根据不同的交通情况自适应地变化，从而改善控制效果．对一个具有直行和左转车流运动的四向交叉路口进行的仿真表明了该方法能比定时控制和隶属度函数固定的分级模糊控制取得更好的控制效果．     

城市区域交通智能控制研究

利用模糊神经网络对城市区域交通进行实时分散控制.把区域交通作为一个大系统,子系统为区域中的各个交叉口,每个交叉口有一个控制器,该控制器根据它自己和相邻交叉口的交通流信息来动态管理绿灯相位及绿灯时间.仿真研究表明:在交通流量较大和流量时变的环境下,该方法比普通车辆感应控制方法控制效果更好.     

混合Petri网交叉口信号灯建模的模糊优化

城市车流量急剧增加和道路通行能力之间的矛盾日益激化,交通拥堵已成为亟待解决的社会问题。道路交叉口信号灯优化控制是解决该问题的有效方法。基于城市道路交通系统随机性强、离散性连续性混杂、难以用数学模型精确建模等特点,提出了一种用连续Petri网建立道路交通流模型,用离散Petri网对道路交叉口信号灯进行控制的方案。根据车流量的动态变化,采用模糊控制对交叉口绿灯时间进行自适应优化。仿真结果表明,该方案能提高交叉口通行能力,减少车辆延误,优于传统的控制方法。     

基于智能模糊控制的汽车自动驾驶系统

针对汽车驾驶这一复杂系统，提出了一种基于智能模糊控制的方案。该控制方案可以实现汽车自动驾驶到设定的或任意的目标位置。汽车任意时刻的位置和目的地的坐标值可由GPS获得。系统用MATLAB进行仿真，并获得令人满意的效果。     

单路口低饱和交通流的多相位混沌控制仿真研究

交通流是一个复杂的动态非线性系统,有时会出现混沌现象,混沌交通流的表现形式是交通无序状态。对混沌交通流,模糊控制受其原理限制,缩短延误时间的控制效果不佳。本文以低饱和交叉口信号控制问题为研究对象,提出了针对混沌交通流的实时混沌引导控制方法,并设计了相应的混沌控制器。利用MATLAB软件完成的仿真表明,混沌引导控制能将无序的交通流有序化,降低延误,增大道路通行能力,其效果优于模糊控制。