基于模糊识别的高速公路交通流诱导系统

　　1 引 言

　　高速公路是连接大中城市的主干通道，在国民经济的发展中发挥着十分重要的作用，保持高速公路良好的运输能力是管理部门面临的挑战。尽管高速公路的里程在不断增加，却仍然满足不了经济发展的需要，大量的车流涌入高速公路，使得高速公路上也时常出现交通拥挤甚至堵塞的现象。当出现交通阻塞时，高速公路通行能力极大地降低，已经不能发挥其作为主干道的作用。

　　为了更有效地利用高速公路，就应该在出现拥挤和堵塞前采取措施，使高速公路始终处于交通流量最大的状态。这就需要采集交通流数据并识别高速公路的运行状态，并将交通流信息及时发布，调整交通流量。

　　通过交通信息发布等手段控制高速公路交通流量是一种简捷有效的手段。当高速公路的交通出现拥挤时，在高速公路上的交通效率已经很低，即使不限制进入高速公路的车辆，如果司乘人员能够及时获取高速公路上的交通流信息，也会自觉选择其他交通状况更好的通道，从而使高速公路上的交通流自动减压，保持高速公路的交通顺畅。这可以使交通资源得到最大程度的利用，使高速公路保持在最佳状态下运营。随着高速公路信息化建设的快速发展，在公路建设的附属工程中一般都完成了通信、收费、监控三大系统的施工，埋设了检测线圈等交通流检测设备，提供了各种型号的情报板，为完成交通诱导创造了良好的外围条件。

　　在信息发布过程中，对于司乘人员来讲，没有必要清楚知道具体的交通流信息，如交通量、速度、占有率等，只需要知道模糊的交通状态就可以了。因此，需要将系统检测得到的交通状态数据，变化为更容易识别和判断的图形信号。

　　2 描述交通状态的参数及采集方法

　　要判断交通状态，就需要采集描述交通状态的参数。一般需要采集平均车速、平均交通量、平均自由行驶速度、通行能力(最大交通量)。交通流数据是离散的，在计算机实现中，获取各参数的公式为：

　　设状态采集周期为T，在N个点采集交通状态，第i个采集点通过的车辆数为Ci，每个采集点的权重为Wi，则有：

　　式(4)为在特定气象条件下较长的时间内平均速度的最大值，式(5)为在特定气象条件下较长的时间内平均交通量的最大值。

　　由于交通密度的数值难以确定，在此处，只要判断密度是增加还是减小即可。判断密度变化趋势的方法是：采集路段起始端一个周期内通过的车辆数Gin，路段结束端同一周期内通过的车辆数Gout：

　　如果连续几个周期内Cr>0，则表明交通密度在减少，如果连续几个周期内Cr<0，则表明交通密度在增加。

　　在获取如上参数后，可以进一步采用模糊控制的方法评估交通状态，从而进行自动控制。 3 获取交通状态的模糊算法采用信息诱导的办法，应该保持信息具有一定的稳定性。信息的频繁变化往往难以达到理想的交通控制效果，并且增加了实现的难度，使用模糊识别的方法，可使信息保持在一个相对稳定的状态，可以减少信息变化频率，比较好地调节交通流量的分配，优化交通管理。

　　使用模糊识别的方法，首先要确定模糊集，通常模糊集分为7个，分别为：负大，负中，负小，零，正小，正中，正大，在本问题中，考虑交通状态从感官上要易于识别，将其简化为3个模糊集分别对应于如下交通状态：堵塞、比较拥挤、正常，如表1所示。

　　在表示交通状态的各个参数中，到底哪一个参量最能体现交通的拥挤程度?通过对模糊子集的描述可以知道，用平均速度来描述道路的拥挤程度相对比较合理。当交通密度很大时，在管理水平比较高和气象条件比较好的情况下，不一定形成堵塞，所以用交通密度来衡量交通拥挤情况并不客观(如图1的ρ-υ关系图所示，ρ在增长到一定值时，速度才发生变化);同样，交通量也不能全面反映拥挤情况，因为对应于一个交通量，可以有两种交通密度(如图2所示)。当拥挤到达一定程度时，所引起的后果必然是平均速度下降，直至零(堵塞)，如图3所示。因此，用速度可以比较客观地表达交通效率。

　　从个体车辆的角度，必然追求利益最大化，希望以自由速度行驶。从管理者的角度，也追求效益最大化，希望交通设施能得到最大程度的利用。而道路是公共设施，因此，参照图1～图3可知，当交通流的速度为最大交通量时，对应的交通密度为ρa，其所对应的速度为υa，此时，道路的利用率最高。在对交通状态进行模糊化时，υa是一个重要的参数。

　　由于自由行驶速度是变化的，在此采用相对值，用Vs=υ/υf来表示速度的相对理想状况，用V。表示最大交通量时对应的速度，Va=υa/υf在实际交通中，Va是气象环境和交通流综合作用的结果，而且当交通密度大于ρa时，会在较短的密度变化范围内形成拥挤甚至堵塞。根据经验值，将速度值划分为3段，[0，Va/2)，[Va/2，Va)，[Va，1]作为隶属度函数的定义域，并采用相对比值法，确定交通状态。

　　描述υs与隶属度μ的关系如图4所示。

　　对临界点m，有μA(m)=μB(m)(可此可彼)，在这种情况下，应该采用积极调节的原则，将m点的状态判定到更需要调节的模糊集A中。

　　令X属于υs，则各隶属度函数表达式为：

　　通过上述公式，可以计算得到隶属度，进而计算交通状态：TS=Max(μA,μB,μC)。将该状态送给诱导管理子系统，由诱导管理子系统将其发送到情报板上，诱导车辆采取合适的行使策略。

　　4 诱导信息的合成与发布

　　在完成交通状态的模糊化后，可通过情报板发布交通状态数据。通常情况下，用红色代表堵塞，用黄色代表拥挤，用绿色代表畅通，分别对应于路段隶属度值TS。

　　在交通信息发布时，仅向车辆发布当前路段的信息意义并不大，只有将后续路段及平行相邻路段的信息同时发布，才能为司乘人员提供绕行参考路线，真正起到交通诱导的作用。

　　通过交通的状态识别，可以获得道路交通状态表，参照道路关系表，即可获得交通诱导信息如表2，表3所示。

　　通过表2和表3，在某一路段出口前，可以发布交通状况信息，以备司乘人员选择行驶线路。在西安绕城高速公路南段由东至西方向，将要到达长安收费站时，情报板上的信息如图5所示。

　　在图5中，长安南路和丈八东路为黄色，交通拥挤，速度较慢，从当前的长安路出口到电子城出口之间为红色，交通拥挤严重，已接近堵塞，西万路为绿色，交通畅通。

　　5 结 语

　　由于在高速公路上发生交通拥挤及交通堵塞通常会降低交通资源的使用效率，因此在高速公路管理中实施交通诱导控制是必要的。采用模糊识别的方法，识别交通状态和气象状态并合成交通诱导信息，可以在一定程度上控制交通流的分布，避免交通拥挤，提高高速公路的利用率。