基于模糊控制的车流量检测系统的设计与应用

肖宝森，高钦泉

（1.厦门大学嘉庚学院 信息科学与技术学院，福建 漳州 363105；2.福州大学 物理与信息工程学院，福建 福州 350108）

0 引 言

当前，常见的车辆检测技术主要有视频、微波、环形线圈等[3]。视频检测技术主要应用于红绿灯路口，实时监控道路的车流量，但该技术受天气影响较大，遇到大雾或沙尘天气时，检测精度将大大降低[4]。微波技术主要用于高速公路的测速，具有安装维护方便等特点，但检测精度受车高、车型的影响较大[5]。环形线圈技术主要应用于红绿灯路口和高速路口，具有检测精度高、稳定性好等特点。该线圈埋于地下，维护成本较高且影响交通[6]。

本文介绍了车辆检测原理，采用三轴磁阻传感器HMC5843设计了车流量检测系统，可通过磁阻传感器检测路面车流量。通过单片机串口发送、接收数据并运用模糊控制算法进行实地测试并得出结论。

1 检测系统设计

1.1 车辆检测原理

在自然状态下，地球磁场强度很弱，作为强度最大的两极，其强度也不足1 mT，平均强度为0.06 mT。在一个有限的空间里，可以将地球磁场看成是均匀分布的[7]。磁阻传感器的核心部件是芯片内部的惠斯通电桥[8]，如图1所示。惠斯通电桥由4个镍铁导磁合金材料电阻构成，该电阻的阻值在一定范围内与磁场矢量变化呈线性关系[9]。当无外加磁场时，4个电阻阻值相等，无电压输出。当含铁磁性物质的车辆经过磁阻传感器时，将对传感器周边的磁场产生扰动，使地球磁力线发生弯曲，即磁场发生变化，使电桥输出一个随外部磁场变化的差动电压。因此，当车辆经过磁阻传感器时，磁阻传感器可灵敏感知信号的变化，进而判断出其上方的车流量。

图1 惠斯通电桥结构

1.2 系统硬件设计

系统以AT89S51单片机为控制基础，以三轴磁阻传感器HMC5843为信息采集传感器的单节点分布式车流量信息采集和控制系统。信息采集节点包含HMC5843、ZigBee和电源。单轴、双轴磁阻传感器检测车辆信息时无法获取空间磁场，其垂直分量无法全面反应车辆信息。HMC5843作为三轴数字式磁阻传感器，以三轴磁场合成的磁场强度替代单轴或双轴磁阻传感器的垂直分量，具有更高的检测精度和灵敏度，性能也更稳定。磁阻传感器节点置于道路车道中央，通过串口无线通信模块与计算机系统相连，并将检测到的车流量信息上传至上位机，实现对道路车流量信息的实时监控。该系统主要包含A/D转换模块、信号放大模块、传感器置位/复位模块、ZigBee无线通信模块、电源管理模块等，系统硬件设计框架如图2所示。

图2 硬件设计框架

1.2.1 A/D转换模块

三轴磁阻传感器HMC5843用于测量地球磁场的大小和方向，将检测到的磁场信号变化转换为差动电压输出。磁阻传感器HMC5843将检测到的模拟信号通过I/O接口发送到A/D转换模块，实现模拟信号到数字信号的转换。最后，通过射频电路将数字信号发送到各基站。由于系统对信号的采集要求精度较高，采样频率应尽可能高。系统采用CC2530中的A/D转换，其采集频率达每秒数百次。

1.2.2 ZigBee无线通信模块

风味是酸奶质量的一个重要指标，同时也是消费者考虑接受程度和偏好的重要因素。为了探究酸奶在发酵过程中风味物质的协同作用机理，国内外一些学者对其代谢途径和代谢调控方式开展大量的研究工作[10-12]。本文从酶活研究进展方面初步阐述酶活与酸奶风味的关系，以期为相关深入研究奠定基础。

磁阻传感器的检测范围有限，约为5 m，且磁场信号与距离呈线性衰减关系。因此，为提高检测准确率，一般将磁阻传感器置于车道中央，浅埋于地表。系统选用基于CC2530的ZigBee无线通信模块，ZigBee具有高达250 Kb/s的传输速率和较远的传输距离（约200 m）。ZigBee协议栈包含5层，分别为应用层、网络层、数据链路层、介质访问层和物理层。此外，多种工作模式可保证芯片的低功耗与极高的接收灵敏度和抗干扰性能。

2 算法实现

模糊控制指将人们在工作、生活中积累的经验作为控制策略，同时将它转换为计算机可以识别的机器语言，进而达到自动控制的目的[10]。模糊控制算法是通过将人对十字路口信号灯的智能化控制策略语言转换为计算机机器语言的控制算法。该算法通过模仿人的逻辑思维对十字路口信号灯的亮灭持续时间实行动态控制，进而达到对信号灯智能化控制的目的。

模糊控制的语言变量不同于输入变量和输出变量，前者不是由数值给出的变量，它是一种自然语言的形式，而后者则是由数值给出的变量。语言变量往往包含以下语言值[11]：正常-ZE，多-PS，较多-PM，少-NS，较少-NM，很少-NB。

模糊控制算法在实际智能交通系统领域应用中，把当前相位等待的车辆、下一相位等待的车辆作为输入量，将下一相位绿灯的持续时间作为系统的输出变量，是一种典型的双输入、单输出的二维模糊控制器，如图3所示。假设：X1为当前相位等待的车辆数，X2为下一相位等待的车辆数，Y为下一相位绿灯的持续时间。

图3 双输入单输出模型

此外，该设计系统在每个车道的入口和红绿灯路口停车线的前方路面各安装有一个磁阻传感器模块，其作用是检测并记录该车道的车辆到达和离开的信息（进而可判别车辆数量）。2个磁阻传感器模块之间的距离D约为150 m。考虑到大部分红绿灯路口为十字路口，因此本设计系统暂时不考虑T字形路口。由于大部分城市的十字路口均规划有右转专用车道且不受红绿灯指示的约束，因此，假设每个方向的道路各有a条直行车道和b条左转车道。每个车道的上游（即入口）磁阻传感器模块用来检测（t-Δt）时间内驶入该车道的车辆数Iij(t)，下游（即停车线）磁阻传感器模块用来检测（t-Δt）时间内驶出该车道（离开停车线）的车辆数Oij(t)，将t时刻各车道排队等待的车辆数定义为Qij(t)。其中，i∈ {Sx, Ly|x=(1, 2, 3, ..., a），y=(1, 2, 3, ..., b)}，j∈ (E, W, S, N)。S，L分别代表直行车道和左转车道，a，b为对应的序号，E，W，S，N分别代表东、西、南、北4个方向。

十字路口方向j的每个车道在t时刻的车辆数不是固定不变的，而是随时间的不同而变化：

（1）(t-Δt, t)时段驶入车道的车辆数为Iij(t)；

（2）t-Δt时刻车道中的原有等待车辆数为Qij(t-Δt)；

（3）(t-Δt, t)时段驶出车道的车辆数为Oij(t)。

任意时刻每个车道的车辆数可以用公式（1）表示：

2.1 变量设置

模糊控制器的输入变量为X1、X2：等待的车辆数的基本论域为[0，Qmax]，Qmax是指系统可接受的最多等待的车辆数，该数值并非固定不变，可根据实际路况而定，此处假设为20，则等待车辆数的基本论域为[0，20]。红绿灯期间车辆数的隶属函数如图4所示。

图4 红绿灯期间车辆数的隶属函数

模糊控制器的输出变量为Y，代表下一相位绿灯的持续时间。将绿灯亮起的持续时间论域确定为[Gmin，Gmax]，Gmin表示绿灯最小持续时间，Gmax表示绿灯最大持续时间。常规十字路口信号灯控制系统中绿灯亮起的时间通常设定为一常数，假设每一方向绿灯亮起时长为35 s，则Gmin设定为35 s，而Gmax根据路面交通情况而变化，假定上限为20 s，因此绿灯显示时间的论域定为[35，55]，将其分为3个模糊子集：T长，T中，T短。

系统的控制目标与质量需要根据人们在工作、生活中积累的经验或者有关统计数据确定[12]。

2.2 模糊规则的确定

系统有2个输入和1个输出。在缺乏有关详实统计数据资料的情况下，根据经验设计其模糊规则，结构见表1所列。

表1 模糊规则结构

据以上模糊规则结构表可以得出9条模糊规则，记为9种状态，其中，假设规定T短=35 s、T中=45 s、T长=55 s，具体见表2所列。

表2 9种模糊状态

在不同的控制时刻，绿灯相位的通行时间可设定为T0，红灯相位的等待时间可分别设定为T1、T2、T3。将绿灯相位的排队车辆数和通行时间作为一组输入，输出绿灯相位的延迟需求时间T'。

系统软件设计的整体思路：控制系统可根据路面车流的实时信息，采用模糊控制算法动态分配各车道的通行时间，实现智能控制。

3 测试与结果

为获取较为准确的测试数据，选取3个不同位置的地方进行实验。经过对采集到的测试数据进行滤波处理和车辆检测结果统计，得出3组数据，见表3所列。通过数据可以看出，该检测系统的检测正确率超94%，对于不同环境的检测地点，可以保持较好的检测精度。影响检测精度的原因可能是附近磁场环境的干扰。

表3 车辆检测结果

目前，一些车辆检测系统的检测精度大多集中在75%～90%，如参考文献[13]设计的车辆检测系统，以HMC5843三轴磁阻传感器为检测传感器，采用车型分类算法，对于小轿车的检测精度约为85.7%。

4 结 语

实验结果证明，该车流量检测系统具有较高的检测精度，稳定性好，算法简单可靠，运行速度快。此外，该系统体积小，安装时无需破坏路面，可应用于大中城市。