智能型交通路況監(jiān)測與交通信號燈模糊控制系統(tǒng)
發(fā)布時間:2021-08-11 19:35
隨著現(xiàn)代社會的飛速發(fā)展,汽車使用量的急劇增加,人們對交通運輸?shù)母咝в行蜻\作的需求與城市交通擁堵問題之間的矛盾越來越突出。當(dāng)前,城市交通擁堵的加劇直接導(dǎo)致的交通事故增加、車輛延誤、空氣污染惡化等諸多問題,已成為各國發(fā)展共同面臨的問題。針對這種情況,本文設(shè)計了一種智能型交通路況監(jiān)測與交通信號燈模糊控制系統(tǒng)。本文設(shè)計了交通路況監(jiān)測器,能夠通過微波雷達和信號處理技術(shù)獲取交叉口路況信息;設(shè)計了模糊控制器,以獲得的車流量數(shù)據(jù)為輸入量,交通信號燈配時為被控量,實現(xiàn)了交通信號燈配時控制。論文中重點考慮了經(jīng)典模糊控制的問題與缺陷,采用了不定相序模糊控制器來分析實時路況;介紹了粒子群算法并采用該算法對不定相序模糊控制器作進一步優(yōu)化。最終通過仿真分析,證明了優(yōu)化后的不定相序模糊控制器控制性能大大提高,可以更有效地緩解交通擁堵。另外,考慮到該電路機柜位于室外,易受惡劣氣候、盜竊等因素影響,本系統(tǒng)還設(shè)計了道路機柜安防模塊,對電路機柜的溫濕度和非法入侵進行監(jiān)測,抓拍結(jié)果可通過以太網(wǎng)上傳上位機,保障了系統(tǒng)電路安全。為使安防監(jiān)測更智能化,本系統(tǒng)引入了OpenCV(計算機視覺庫)技術(shù),對非法入侵進行入侵報警、視頻抓拍和...
【文章來源】:合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
單交叉路口幾何模型
圖 2.1 單交叉路口幾何模型Fig 2.1 The geometry model of single intersection的智能型交通路況監(jiān)測與交通信號燈模糊控制系統(tǒng)共通路況監(jiān)測模塊,負責(zé)實時監(jiān)控道路交叉口路況,包統(tǒng)計等;二是交通信號燈配時控制模塊,負責(zé)根據(jù)車綠燈時長,進而疏散車流,減緩擁堵;三是系統(tǒng)電路障上述兩模塊系統(tǒng)電路的安全,包括電路機柜溫濕度模塊關(guān)系框圖如圖 2.2 所示:
車道占用比:車道占用比分時間和空間兩個層面,時間層面的車道占用比指某一測定時間段 T 內(nèi)檢測器實際測量總時長與 T 的比,空間層面的車道占用的是某一車道固定長度 L 內(nèi)車輛總長度與 L 的比。車輛類型:通過運算獲得每臺車的長度,從而統(tǒng)計單位時間內(nèi)通過某一斷面同車輛類別的數(shù)量。通常根據(jù)車輛的長度對車輛進行簡單的類別分劃分。本設(shè)車身長度為 X,若 X<4m 則車輛為小型,4<X<6 則車輛為中型,X>6m 則為大型。車速:根據(jù)微波路況監(jiān)測器安裝方式和安裝位置的不同,可分別測量車輛的和平均速度。正向安裝檢測器時,可檢測每輛車的瞬時速度;側(cè)向安裝時,測車輛平均車速。 模塊實現(xiàn)方案交通路況監(jiān)測模塊由 4 部分組成:雷達發(fā)射接收端、信號調(diào)理單元、A/D 轉(zhuǎn)元、數(shù)字信號處理單元(包括其通訊接口),圖 2.3 展示了車流量監(jiān)測模塊要部分之間的關(guān)系:
【參考文獻】:
期刊論文
[1]Tunable circularly-polarized turnstile-junction mode converter for high-power microwave applications[J]. 王曉玉,樊玉偉,舒挺,袁成衛(wèi),張強. Chinese Physics B. 2018(06)
[2]車流量檢測技術(shù)在交通燈控制中的現(xiàn)狀與發(fā)展[J]. 費杰,王媛媛,王亦欣,季夢雅. 科技風(fēng). 2018(07)
[3]基于OpenCV的麥克納姆輪全向平臺的視覺循線設(shè)計[J]. 朱朔,張志安,董培方,梅新虎. 測試技術(shù)學(xué)報. 2017(05)
[4]基于三角波調(diào)制的加權(quán)調(diào)頻干擾技術(shù)研究[J]. 袁天,陶建鋒,李興成,王世強. 現(xiàn)代雷達. 2017(10)
[5]城市道路交通信號自適應(yīng)控制方法研究綜述[J]. 楊文臣,張輪,田畢江,胡澄宇. 交通科技. 2017(04)
[6]基于遺傳算法的信號燈配時[J]. 萬善余,范迪. 電子科技. 2017(03)
[7]基于OpenCV的智能視頻監(jiān)控告警系統(tǒng)的研究[J]. 蘇獲,劉曉東. 電子設(shè)計工程. 2016(03)
[8]標(biāo)準粒子群算法在永磁同步電機參數(shù)辨識中的應(yīng)用研究[J]. 沈蛟驍,余海濤,王亞魯,徐鳴飛,陳輝. 微電機. 2015(12)
[9]Near Range Radar and Its Application to Near Surface Geophysics and Disaster Mitigation[J]. Motoyuki Sato. Journal of Earth Science. 2015(06)
[10]基于模糊邏輯的單交叉口交通信號控制方法設(shè)計及實現(xiàn)[J]. 趙建玉,郭仲林,鄭顯臣. 交通信息與安全. 2013(05)
博士論文
[1]高功率微波圓極化輻射技術(shù)研究[D]. 張治強.西安電子科技大學(xué) 2015
[2]粒子群算法的動態(tài)拓樸結(jié)構(gòu)研究[D]. 王雪飛.西南大學(xué) 2008
[3]數(shù)字雷達技術(shù)在車流量檢測雷達中的應(yīng)用[D]. 蔣鐵珍.中國科學(xué)院研究生院(上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所) 2006
碩士論文
[1]基于模糊控制的智能交通研究[D]. 何佩倫.西安科技大學(xué) 2017
[2]船舶導(dǎo)航雷達信號處理與FPGA實現(xiàn)[D]. 趙朋朋.重慶郵電大學(xué) 2017
[3]場面監(jiān)視雷達數(shù)據(jù)處理研究與實現(xiàn)[D]. 張煉.電子科技大學(xué) 2017
[4]基于OpenCV的人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 卜秋月.吉林大學(xué) 2015
[5]智能交通控制系統(tǒng)應(yīng)用設(shè)計[D]. 胡鑒清.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014
[6]基于模糊控制技術(shù)的智能交通設(shè)計[D]. 趙玲玲.浙江理工大學(xué) 2014
[7]基于雙波束雷達傳感器的車速檢測技術(shù)研究[D]. 李遂意.南京理工大學(xué) 2013
[8]基于OPENCV的計算機視覺技術(shù)研究[D]. 黃佳.華東理工大學(xué) 2013
[9]基于粒子群算法變論域的模糊控制策略研究及其應(yīng)用[D]. 彭靈志.中南大學(xué) 2012
[10]反射式光幕精密測速系統(tǒng)研究[D]. 王文濤.天津大學(xué) 2009
本文編號:3336765
【文章來源】:合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
單交叉路口幾何模型
圖 2.1 單交叉路口幾何模型Fig 2.1 The geometry model of single intersection的智能型交通路況監(jiān)測與交通信號燈模糊控制系統(tǒng)共通路況監(jiān)測模塊,負責(zé)實時監(jiān)控道路交叉口路況,包統(tǒng)計等;二是交通信號燈配時控制模塊,負責(zé)根據(jù)車綠燈時長,進而疏散車流,減緩擁堵;三是系統(tǒng)電路障上述兩模塊系統(tǒng)電路的安全,包括電路機柜溫濕度模塊關(guān)系框圖如圖 2.2 所示:
車道占用比:車道占用比分時間和空間兩個層面,時間層面的車道占用比指某一測定時間段 T 內(nèi)檢測器實際測量總時長與 T 的比,空間層面的車道占用的是某一車道固定長度 L 內(nèi)車輛總長度與 L 的比。車輛類型:通過運算獲得每臺車的長度,從而統(tǒng)計單位時間內(nèi)通過某一斷面同車輛類別的數(shù)量。通常根據(jù)車輛的長度對車輛進行簡單的類別分劃分。本設(shè)車身長度為 X,若 X<4m 則車輛為小型,4<X<6 則車輛為中型,X>6m 則為大型。車速:根據(jù)微波路況監(jiān)測器安裝方式和安裝位置的不同,可分別測量車輛的和平均速度。正向安裝檢測器時,可檢測每輛車的瞬時速度;側(cè)向安裝時,測車輛平均車速。 模塊實現(xiàn)方案交通路況監(jiān)測模塊由 4 部分組成:雷達發(fā)射接收端、信號調(diào)理單元、A/D 轉(zhuǎn)元、數(shù)字信號處理單元(包括其通訊接口),圖 2.3 展示了車流量監(jiān)測模塊要部分之間的關(guān)系:
【參考文獻】:
期刊論文
[1]Tunable circularly-polarized turnstile-junction mode converter for high-power microwave applications[J]. 王曉玉,樊玉偉,舒挺,袁成衛(wèi),張強. Chinese Physics B. 2018(06)
[2]車流量檢測技術(shù)在交通燈控制中的現(xiàn)狀與發(fā)展[J]. 費杰,王媛媛,王亦欣,季夢雅. 科技風(fēng). 2018(07)
[3]基于OpenCV的麥克納姆輪全向平臺的視覺循線設(shè)計[J]. 朱朔,張志安,董培方,梅新虎. 測試技術(shù)學(xué)報. 2017(05)
[4]基于三角波調(diào)制的加權(quán)調(diào)頻干擾技術(shù)研究[J]. 袁天,陶建鋒,李興成,王世強. 現(xiàn)代雷達. 2017(10)
[5]城市道路交通信號自適應(yīng)控制方法研究綜述[J]. 楊文臣,張輪,田畢江,胡澄宇. 交通科技. 2017(04)
[6]基于遺傳算法的信號燈配時[J]. 萬善余,范迪. 電子科技. 2017(03)
[7]基于OpenCV的智能視頻監(jiān)控告警系統(tǒng)的研究[J]. 蘇獲,劉曉東. 電子設(shè)計工程. 2016(03)
[8]標(biāo)準粒子群算法在永磁同步電機參數(shù)辨識中的應(yīng)用研究[J]. 沈蛟驍,余海濤,王亞魯,徐鳴飛,陳輝. 微電機. 2015(12)
[9]Near Range Radar and Its Application to Near Surface Geophysics and Disaster Mitigation[J]. Motoyuki Sato. Journal of Earth Science. 2015(06)
[10]基于模糊邏輯的單交叉口交通信號控制方法設(shè)計及實現(xiàn)[J]. 趙建玉,郭仲林,鄭顯臣. 交通信息與安全. 2013(05)
博士論文
[1]高功率微波圓極化輻射技術(shù)研究[D]. 張治強.西安電子科技大學(xué) 2015
[2]粒子群算法的動態(tài)拓樸結(jié)構(gòu)研究[D]. 王雪飛.西南大學(xué) 2008
[3]數(shù)字雷達技術(shù)在車流量檢測雷達中的應(yīng)用[D]. 蔣鐵珍.中國科學(xué)院研究生院(上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所) 2006
碩士論文
[1]基于模糊控制的智能交通研究[D]. 何佩倫.西安科技大學(xué) 2017
[2]船舶導(dǎo)航雷達信號處理與FPGA實現(xiàn)[D]. 趙朋朋.重慶郵電大學(xué) 2017
[3]場面監(jiān)視雷達數(shù)據(jù)處理研究與實現(xiàn)[D]. 張煉.電子科技大學(xué) 2017
[4]基于OpenCV的人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 卜秋月.吉林大學(xué) 2015
[5]智能交通控制系統(tǒng)應(yīng)用設(shè)計[D]. 胡鑒清.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014
[6]基于模糊控制技術(shù)的智能交通設(shè)計[D]. 趙玲玲.浙江理工大學(xué) 2014
[7]基于雙波束雷達傳感器的車速檢測技術(shù)研究[D]. 李遂意.南京理工大學(xué) 2013
[8]基于OPENCV的計算機視覺技術(shù)研究[D]. 黃佳.華東理工大學(xué) 2013
[9]基于粒子群算法變論域的模糊控制策略研究及其應(yīng)用[D]. 彭靈志.中南大學(xué) 2012
[10]反射式光幕精密測速系統(tǒng)研究[D]. 王文濤.天津大學(xué) 2009
本文編號:3336765
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教材專著