物联网技术在智能交通信号灯中的应用研究

冯琳 孙杰 杨子潇 陈峰波 刘中华

摘要：随着我国城市建设进程飞速发展，交通堵塞和污染的问题也越来越影响人们的生活质量。为了有效的减少这些问题的影响，在物联网技术的支持下，智能交通网络系统应运而生。以物联网为基础的智能交通信号灯技术，不但能够有效地管理在公路上行驶的机动车辆的动态，而且能够改善公路车辆的拥挤状况，因此，能够大幅度优化道路网络服务水平。

关键词：城市建设;物联网技术;智能交通信号灯

一、研究背景

在智能信号控制系统中，最重要的部分是控制智能交通信号的设备。它将自主控制和人工控制方法结合起来，使之能够适应不同模式下的不同運输条件。例如，当交通拥挤和交通管理十分严峻的情况下，自动调整和恢复成正常交通秩序是一个复杂的问题，十分浪费时间，所以，需要人的干预来恢复交通的秩序和安全;当交叉口交通秩序良好时，可以采用自主控制模式。交通信号灯是一种单点控制信号灯，是整个控制系统的重要部分。目前，中国在这一领域的控制系统大多采用定时控制，即提前设定周期长度、绿信比等定时参数，以保证给定阶段不发生变化。然而，随着我国社会的迅速发展，以及关于继续城市化进程的建设的不断推进，交通条件极其严峻，是一个越来越大的挑战，因此，定时控制不能满足现在交通的要求。

二、智能交通信号灯的发展趋势

（一）综合交通智能化协同与服务

在许多方面，海外发达国家已经在发展公路和物流方面取得了长足的进展，基础设施和设备的一体化、各种运输设备的综合设计、服务的业务规划和一体化都证明了这一点，这有利于运输中货物之间的信息交流功能。我国在这方面取得了相当大的进步，然而仍与其他国家有很大差距。

（二）交通运输系统安全运行智能化保障

中国在运输领域方面长期面临着安全挑战，中国未来智能交通发展的主要方向是保障运输系统的安全和智能发展。运输系统中，有一些因素影响到系统的安全性，因此，有必要充分利用对运输系统安全运行的知识方法来分析事故原因、模式的变化和战略、管理和开发积极的安全和人力资源管理技术，以确保行人、车辆不受交通运输的影响。

（三）智能交通的特殊要求推动信息技术发展

智能化运输确保了在车辆之间、在车辆和基本设备之间的计算和数据交换的可靠性，这也有助于计算机技术和宽带移动通信的迅速发展，例如，在道路安全领域，一个重要指标是低延迟率，但是高速无线局域网和移动5G和他相适应。例如，在通信方面，需要改进传输控制协议和与计算机有关的技术，以确保通信网络在高速运输中保持稳定。

三、基于物联网技术的交通信号灯的原理及研究方向

（一）智能交通信号灯工作的基本原理

交叉路口的交通灯控制系统由控制中心，通信系统（无线网络）和车辆检测系统（超声波检测传感器）三大部分组成。第一，在每个交叉口安装超声波传感器，可以用来确定车辆在每个方向的进出情况，显示每个交叉口的交通流量。然后将检测得到的数据，通过网络向控制中心及时传送数据，根据每个路口的交通数据，采用相应的算法计算出该方向的交通流量较大或拥挤的方向，从而实现对交叉口的实时智能控制。

红绿灯需要在时间范围上进行适当的调整。例如，在交通灯时间长度为60秒的十字路口，在十字路口东侧的道路上，25辆车停留在这个路段，25辆车从这个路段离开。在十字路口以南的公路上，如果从南向北单向行驶，35辆车离开这个路段，5辆车停在这个路段。

这就可以推断出西面和北面的车辆交通情况，综合所有方向的交通流量，进而计算出滞留车辆的数量。假设在东西方向上有60辆车被堵住，而在南北方向上有10辆车被堵住，在一段路上，假若被堵住的车辆数量大于30辆，就被视为交通可能受阻。在这种情况下，系统需要调整红绿灯的时间长度，以减少车辆较多路段的交通流量。然而，如果发生这种情况，在某一段道路上会有较长的等待时间，但总的来说，这段时间将低于交通堵塞所花费的时间。

（二）利用超声波传感器检测车辆

现在，在对车辆进行检查时，采用了超声波探测器，具体原理是利用超声波脉冲在回波传输时间来实现。将脉冲以传感器的发射和接收超声波的时间差为T，超声波在空气中传播的速度为V，传输距离为M，得出：M=T*V/2。

当使用超声波传感器探测车辆时，有没有车辆行驶在公路上是依靠超声波传输的时间差有没有变化。发射设备发出的超声波，经过接收设备接收反射回来的超声波信号，通过接收频率和时间之间的关系，可以根据相应的计算求得车辆长度和车速，从而得到道路上的车辆数量、道路上车辆的占有率、速度和车型等实时信息。

为了能够实时检测到公路上车辆的数量，超声波将进行2米间隔的分层检测。如果在32个椭圆束上形成15度超声波，这些探测方法既可以在公路边边横向进行，也可以在前面正面进行，即两种类型的探测。在道路侧向检测模式下，能够检测到的车道数目最高可达8条。当处于前方的正向检测模式时，检测器能够检测的范围时道路全部范围的交通状况。

参考文献：

[1]  宋顶利，张昕.城市交通枢纽智能交通信号控制系统设计[J].中国高新技术企业，2015（06）：115-116.

[2]  谷明琴，蔡自兴，黄振威，何芬芬.城市环境中箭头型交通信号灯的实时识别算法[J].中南大学学报（自然科学版），2013，44（04）：1403-1408.

[3]  FY2010-2014ITSBudget，ITSStrategicPlan：ResearchandInnovationTechnologyAdministration，USDepartmentofTransportation

[4]  CK365中国测控网 » 资讯 » 产业观察 » 展望“十三五” 我国智能交通呈现六大发展趋势，2015-11-2711：28

[5]  屈毅.浅析我国智能交通系统发展现状及前景展望[J].科技视界，2015（14）：100+137.

[6]  杨剑波，谭茜.物联网传感器技术探讨[J].电信网技术，2011（12）：40-44.

[7]  尤政.智能传感器技术的研究进展及应用展望[J].科技导报，2016，34（17）：72-78.

[8]  徐勇军，高梅国，毛二可，智能运输系统中的雷达车辆检测器，北京工业大学学报，2001年第4期

[9]  FayeS，ChaudetC，DemeureI. Adistributedalgorithmfora-daptivetrafficlightscontrol[C]/ / Procof15thinternationalIEEEconferenceonintelligenttransportationsystems. Anchor-age：IEEE，2012：1572 - 1577

[10]  彭新玉.基于物联网架构的智能交通解决方案[J].邮电设计技术，2012（06）：31-35.

[11]  汪正勇，陈万培，汤强，李志军.基于车流量的智能交通灯控制系统[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2017（09）：143-144。

[12]  万良生.单片机在城市智能交通灯控制中的应用[J].门窗，2014（09）：409+411

[13]  王甫，江德松，岳宏梅.有效缓解城市交通压力的智能交通信号灯的研究与开发[J].长春工程学院学报（自然科学版），2016，17（03）：101-104.

（作者单位：重庆科技学院）