一种基于车辆拥堵状况的智能交通灯系统

田川，华红艳，刘淳，贾庆超，武晓芳（郑州航空工业管理学院电子通信工程系，郑州450000）

一种基于车辆拥堵状况的智能交通灯系统

田川，华红艳，刘淳，贾庆超，武晓芳
（郑州航空工业管理学院电子通信工程系，郑州450000）

提出了基于电磁地埋线圈的滞留车量数目测量、车流量检测和无线通信组网方案—采用STC12C5A60S2单片机作为主控，SI4432作为无线通信模块。阐述了道路拥堵状况信息获取的原理，介绍了滞留车辆和车流量检测方法、系统硬件设计、软件算法的逻辑思路。系统可以实现多路口交通灯能根据道路拥堵情况调节灯的亮灭时间及多路口协调控制调节。

拥堵；车流量；ITS

随着社会的快速发展，城市汽车保有率日益升高，道路拥堵情况越来越严重，需要更先进、智能化更高的交通控制系统来缓解拥堵状况。本文主要探讨如何对道路拥堵状况进行实时测量，并根据测量结果调整信号灯的亮灭时间。道路拥堵状况有两种情况：一是在道路通行状态下，汽车车流量的大小；二是在禁止通行的状态下，仍然滞留在车道上的车辆数目。所以若在交通灯的一个周期内测得的车流量情况和滞留车辆数目，就可以得出一个实时性较高的道路拥堵状况。目前测量车流量的方法大都是地埋式电磁线圈测量法，我们基于目前电磁线圈法做出了一些改进，使其既可以检测车流量，又可以检测滞留车辆的数目，具体实时信息反馈之后经过分析，用以调整交通灯时间并给出指示道路拥堵信息。

1　交通灯硬件控制

系统硬件设计如图1所示。主控制器是STC12C5A60S2单片机，交通指示模块由锁存器、信号灯和数码管构成，储存模块由多块E2PROM构成，时钟模块由单片机晶振ds1302及其外部电路构成，无线通信模块由SI4432及其外部电路构成，另外还有人机交互按键。

这部分是控制系统的外部设备，包括系统时钟、数据暂存、手动按键控制和数据储存等部分，实现了交通灯系统具体功能。为了节省I/O接口，根据交通指示信息一秒才变化一次的特点，交通灯及其倒计时运用了锁存器锁存数据，使其一秒刷新一次；存储设备利用了E2PROM，把一天分为24个时段，时段车流量在缓存变量中累加直到时段结束，并存储在E2PROM中；系统时钟利用了定时器加时钟芯片1302的模式，定时器给出定时，时钟芯片给出系统时间；按键控制则是手动按键直接控制一个交通灯的模式，设有硬性时间设定及锁定、紧急状况等按键对交通灯进行直接的调节。

2　道路拥堵状况信息获取方案

2.1环形线圈检测器工作原理

环形线圈车辆检测器是一种基于电磁感应原理车辆检测器，它的传感器是一个埋在路面下通有一定工作电流的环形线圈(一般为2m×1.5m)。当车辆通过环形地埋线圈或停在环形地埋线圈上时，车身铁质切割磁力线，引起线圈回路电感量的变化。

其中，f为振荡回路的频率，L为环形线圈的总电感，C为等效总电容。检测器通过检测该电感量就可以检测出车辆的存在，检测这个电感变化量一般来说有两种方式：一种是利用相位锁存器和相位比较器，对相位的变化进行检测；另一种方式则是利用由环形地埋线圈构成回路的耦合电路对其振荡频率进行检测[1]。

本文车流量测量采用对耦合回路的振荡频率进行检测电感变化的方式，利用单片机对耦合回路反馈电信号计数统计车流量。由于此法已较为成熟，所以在此不详细介绍。

电磁线圈传感部分电信号的处理方法是利用计数器检测其振荡频率的变化判断是否有车经过。比如在地面10～20mm下，挖掘一个2m× 1.5m左右的沟槽，沟槽宽度约10cm，用导线沿沟槽绕若干圈，构成电感线圈。通过地下沟道，用低阻导线将线圈的两个节头引到处理箱中。当机动车辆通过线圈部分时，线圈电感量发生变化（经实际测试，当微型面包车和轿车处于线圈上方时，电感量将减少2～3%左右；卡车处于上方时，电感量的变化约是前者的一半左右）。线圈接入振荡电路中，电感量的变化引起振荡频率变化。电感量减小，振荡频率增大，频率变化的相对量基本上是电感量变化量的一半[2]。

2.2滞留车辆信息获取

本文关于滞留车辆数目的解决办法是：在一定长度的区域内，铺设多条电磁线圈感应线，由电磁环形线圈的性质可以知道，当车辆通过环形地埋线圈或停在环形地埋线圈上时，车身铁质切割磁力线引起线圈回路电感量的变化。当车辆通过时线圈检测回路的电感变化和车辆停留在线圈上的变化情况显然不同，比如电感变化的时间等。利用这些不同，通过写入程序的算法分析，系统主控部分就可以大概地判断出通过车辆和是否有车辆停留在线圈上方。

为了使车辆与线圈的位置关系不是通过线圈就是停留于线圈上方，必须对不在路口的线圈形状做一些调整，使得磁感线圈感应线变宽，测量为某一的区域，并依此区域为测量线代替原来的感应线。

检测区域为X米（如X预定为100）。将检测区域分为若干检测区，本文改进的ITS面向城市街道路口，存在滞留检测区域车辆分流情况，如商场、停车场。故在检测区A、B感应线中间，需添加适当距离的感应线，在一定程度上排除车辆分流产生的检测误差。我们将道路拥堵情况量化分级为三级制，即畅通、一般、拥堵三级状态，如图2示。

滞留车辆数目判断：在红灯时间用通过各条电磁线圈反馈此次红灯时间段压线车辆数目，来反馈各区域判断前方区域的车辆数目，若堵车长度达到某条电磁线圈，此处数目将不会变化，此时还不能判定确实达到此处，因为无车时数目也不会变，因此需要进一步判断，由于通过车辆和滞留车辆产生的电感变化的差异，通过分析上次变化及和之后的线圈统计相对比就可以判断车辆拥堵是否已经达到了某一等级。

3　算法

这里先讨论单个交通灯路口利用由传感器接收到的数据，并由这些数据得到我们所需要的参数，通过对得到的参数再进行分析和处理，得到所需结果数据，即信号灯亮灭时间长度。

系统会在一天的时间内，记录车流量及交通状况，并划分出时段做出统计，给出一个高峰低谷时段分布表，记录在时段表数组里面。通过人工分析时段表，可以人为地给出一个在不同时段的不同人行横道时间经验值供系统分析使用。

下面给出一种简单的数学模型阐述算法原理。

为了简化分析，我们只建立一个孤立的十字路口模型说明原理，如图3所示是一孤立的十字路口，其中带有脚标的是各个路口车流方向，而大写字母则代表该方向的人行横道。

设一个交通周期T为不能同时亮的绿灯时间总和。我们暂不考虑右转的情况，即不考虑a3，b3，c3，d3的情况。

设Tsi，i=1,2,3,4，分别为a1，b1，c1，d1的直行绿灯时间；设Tli，i=1,2,3,4，分别为a2，b2，c2，d2的左转绿灯时间。

交通周期T的组成：

T=max（Ts1,Ts2）+max（Ts3,Ts4）+max（Tl1,Tl2）+ max（Tl3,Tl4）；

令t1=|Ts1-Ts2|，t2=|Ts3-Ts4|，t3=|Tl1-Tl2|，t4= |Tl3-Tl4|分别为同一方向直行绿灯可能存在的差值；

则T=min（Ts1,Ts2）+min（Ts3,Ts4）+min（Tl1,Tl2）+ min（Tl3,Tl4）+t1+t2+t3+t4；

设S为在一个交通周期内,积累的车队的最大长度，因此设Sa、Sb、Sc、Sd是四个方向的滞留车辆长度（包括左转和直行车道的数目），这个长度可以划分为左转滞留Sli和直行滞留Ssi，i=1,2,3,4；这个是本文系统可以测量的参数，测量方法在前文给出，通过测量得到的参数还有四个方向的直行车流量Cs1、Cs2、Cs3、Cs4；左转车流量Cl1,Cl2,Cl3, Cl4。

变量假设完毕，算法里需要输出的最终结果是单位时间内总体滞留在路口的车辆最少，则有总式：

我们则需要的最佳情况即为F(T)最小的情况。

为了简化分析，可以直接引用所测量到的车流量数据，所以这里采用了经验公式[3]：

其中Vε为等效车流量（辆/h），v为实际车流量（辆/h），v1为绿灯直行辆数（辆/h），v2为左转车辆数（辆/h），n为有效车道数。

则下交通周期长度可由以下公式给出：

通过测量，上一周期四方向的滞留数目为S1l、S2l、S3l、S4l，本周期的则为S1t、S2t、S3t、S4t，其中每个均为此方向直行和左转滞留数目的和，此周期某一方向的平均车辆增加速度设为Ui，i=1,2,3, 4；则Ui就是前一周期和本周期的滞留车辆数目之差对时间求平均值，即

Ui=（Sil-Sit）/(Tsi+Tli)，其中i=1,2,3,4。

设Txi为某方向下一周期绿灯总时间，即某方向下周期左转绿灯时间和直行绿灯之和。

Sxi为某方向下一周期滞留增长数目，我们可以预测下一周期的路口的滞留车辆增长数目：

Sxi=Ui*Txi，其中i=1,2,3,4。

在此说明的是，这个预测并不是下一周期的数学模型的输入值，该预测数目反应的是我们对此交通路口车辆数目改变趋势，是我们所期望达到的效果。显然我们需要Sxi越小越好，即Ui越小越好（其中1对应a方向，2对应b方向，3对应c方向，4对应d方向）。

当Ui<0的时候，这时候我们不对信号灯时间进行调整，因为数量变化趋势是总体减少的，但若车流量减少导致T的减少，则此时按比例缩减信号灯的时间，等待下周期判断Ui的正负。

当Ui>0的时候，这时候我们需要对时间调整，使得S最小。

由此可知，我们需要的S，可以由Sxi给出：

根据前面把一个交通周期分解为八个变量的方法，同样的，可以将下个周期的时间分解为八个变量进行计算。由于Tn的值已经得出，所以下面就是八个变量的分配问题，为了简化硬件设备其中左转和直行的时间可以按滞留车辆数目比例折算。

约束条件：已经根据经验知道，司机可以忍受的最大周期时间为140秒，故T≤140s[4]。

分析加入人行横道后，

设Tri，i=1,2,3,4分别为a2,b2,c2,d2的右转绿灯时间；

设TA,TB,TC,TD分别为四个人行横道时间。

显然TA=Ts1-Tr1,，TB,TC,TD与之类似。

故可得到TA≥0,TB≥0,TC≥0,TD≥0；

由于即使无车通过也要留出人行时间，故

t1≥max（TC,TD）；t2≥|TC-TD|；t3≥max（TA,TB）；t4≥|TA-TB|；

min（Ts1，Ts3）>max（Tc，Td）

min（Ts2，Ts4）>max（Ta，Tb）

在此，我们发现通过测量的得到的参数只有：Sa、Sb、Sc、Sd、v，通过经验得到的变量则有：v1、v2、TA、TB、TC、TD，因此就可以使用这些变量和参数作为接口，将数学模型在软件中写成函数形式，这样就可以比较容易的替换使用这些参数更复杂但更加完善的数学模型。参照上文环形线圈采样及滞留车辆信息获取方案的模糊处理，通过基于STC12C5A60S2单片机的系统进行上述算法处理。

4　无线通信网络

基于STC12C5A60S2微处理器，设计了一种简单的基于4432系列多通道嵌入式无线数传模块和单片机技术的数据传输系统。Si4432芯片是Sili⁃con Labs公司推出的一款高集成度、低功耗、多频段的EZ Radio PRO系列无线收发芯片。模块提供了多频段多信道以及网络ID，来降低传输过程中的干扰以提高传输性能[5]。

使用一种自行拟定的通信协议算法实现多路口信息汇总处理和指令发送的组网（如图4示）。由于我们事先已经设定好了一套系统的节点选择字，每一个节点对应一个选择字，系统上电后首先主机向主机覆盖下的一级节点发送事节点选择字，选中其中某一节点，主机等待接受，接着由选中的节点对主机发送此节点信息并接着对其覆盖范围下但不在主机覆盖范围下的二级节点再发送节点选择字，以此类推至最底层某一节点，并由此节点传输此点数据层层发送回去，由此完成主机对所有节点的逐个访问和收集，而主机发送一次节点选择字后，所收集到的多条信息，由信息包字的某几位判断是哪一个节点的信息。主机依然由一个单片机组成。也可将单片机与PC机相连接，将数据传送到PC机处理。

5　未来展望

关于ITS系统发展和系统结构设计，我们认为未来的方向有五个：一是信息发布平台，二是提高信息获取精度，三是增多交通信息获取种类，四是分析算法和数学模型的改进，五是改进通信网络。

[1]曹成涛，徐建闽.基于压电和线圈的交通参数检测系统设计[D].广州：华南理工大学交通学院，2007：2-13．

[2]孔德强，曲仕茹.环形线圈车辆检测器的改进设计[J].工业仪表与自动化装置，2007，20(2):51-53．

[3]周商吾.交通工程[M].上海：同济大学出版社，1987：15-100．

[4]许刚.基于C8051和Si4432无线收发透明模块设计与实现[J].现代电子技术，2012（23）．

(责任编辑：赵建周）

A New Intelligent Transportation Systems Based on Vehicle Congestion

HUA Hong-yan，TIAN Chuan,LIU Chun,JIA Qing-chao,WU Xiao-fang
(Zhengzhou Institute of Aeronautical Industry Management,Zhengzhou 450000,China)

Article based on electromagnetic coils buried raised the number of measuring the amount of stranded vehicles and traffic detection and wireless communications networking solutions.Program uses STC12C5A60S2 MCU as the master,SI4432 as a wireless communication module.Paper describes the principles of road conges⁃tion information obtained,a brief introduction to the stranded vehicles and traffic detection method,system hard⁃ware design,software algorithms logical thinking in order to achieve multi-junction traffic lights can be adjusted according to road congestion lamp light off time and multi-junction coordinated control regulation.

stranded traffic;congestion;ITS

U491.51

A

1673-2928（2015）02-0031-04

2014-08-30

田川（1992-），男，河南中牟县人，郑州航空工业管理学院电子通信工程系电子信息工程专业2011级本科生。