基于WPD-PSO-ESN的城市交通感应信号控制系统设计

李靖丰

(西安交通工程学院 交通运输学院，西安 710300)

0 引言

交通拥堵问题不仅仅存在于大城市，有些二线城市有时比一线城市更加拥挤，都市交通问题日益凸显[1]。城市交通问题的日益严重，在一定的城市道路建设容量的前提下，道路拥堵现象也越来越明显，人们的出行压力也逐步增大[2]。为了实现基于实时交通状态的交通信号控制，首先要解决的一个问题就是精确控制城市交通感应信号。

文献[3]提出基于递归技术的自回归模型和统计方法的城市交通感应信号控制方法。通过有序聚类控制交通时段划分，通过动态递归策略识别最小损失值突变，得出最优规划方案。该方法能够提升交通运行效率，但易受外部条件干扰。短时车流变化是一个非平稳、非线性随机过程，其不仅与当前监测点前几个时段交通流量有关，而且受上下游监测影响，在雨雪天气下更易发生交通事故，控制效果不佳。文献[4]提出基于相位切换规则模型的交通信号控制方法。使用传统耦合映射相关模型，结合时滞反馈信号控制器设计出了抑制交通拥挤、减少交通排放的控制方案。虽然该方案在抑制交通拥挤、减少二氧化碳排放方面效果良好，但需要额外的硬件支持，实用性及运行效率较差。

为此，设计了基于WPD-PSO-ESN城市交通感应信号控制系统。通过构建WPD-PSO-ESN模型预测交通流量，实现实时交通控制。

1 系统总体架构及原理

WPD-PSO-ESN是融合了小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)及回声状态网(echo state network,ESN)的一种算法，WPD能够对交通流数据进行预处理，将其分解为不同频段的子序列，通过PSO算法检测粒子信息，提高对交通流量信号控制的寻优能力；最后，优化ESN的参数，提高其泛化能力及预测精度。基于WPD-PSO-ESN城市交通感应信号控制系统设计分为硬件部分及软件算法，硬件部分包括控制器、采集器及多机通信接收发送器，实现交通流数据的采集及传输，软件部分利用WPD-PSO-ESN算法实现交通感应信号控制，其总体架构如下。

基于WPD-PSO-ESN城市交通感应信号控制系统总体架构设计如图1所示。

该平台的结构分为4个层次，分别是数据收集层、数据分析层、应用层和展示层。其中数据收集层和分析层是基于WPD-PSO-ESN模型存储和处理交叉口交通数据的；应用层是交通流量预测模型、交叉口信号控制模型集成模块，为交通感应提供信号控制决策条件；展示层是实时展示交通感应信号控制结果模块。

2 硬件结构设计

整个设计过程中，综合考虑了系统可靠性、经济性要求，确定了如图2所示的系统结构。

图2 硬件结构

该系统设计充分考虑到成本问题，采用 PC作为上位机，PLC作为下位机，采用单片机作为传感器信号采集装置，组成现场总线控制系统[5]。上位机实现对整个系统的集中监控，以可视化人机操作为主界面，使用可编程控制器可靠性高，能够在各种恶劣环境中进行，并以此作为下位机进行信号控制[6-8]。

下位机能实时读取各种信号，逻辑判断并计算控制量，控制交通感测信号，其还向上位机发送各种感应信号及信号控制量以监控交通流量[9]。作为底层数据采集和分析部分，单片机主要实现两个功能：一是逐个读取每个通道传感器值，将采集和处理的交通流量数据输入到指定寄存器之中；二是接收 PLC发出的中断信号后，通过串行通信将处理过的数据发送给PLC，并将其存储在数据寄存器之中[10-11]。

2.1 S7-226PLC控制器

以S7-226PLC为核心控制芯片，实现数据接收、方案制定。小型可编程控制器是由德国西门子公司57-200系列 PLC组成的小型可编程控制器，其强大功能得到了充分发挥，其优点体现在以下几个方面：丰富指令集、操作方便，具有很强实时性，通信能力强，丰富扩展模块[12]。CPU采用了CPU226AC/DC/继电器模块，如图3所示。

图3 S7-226PLC控制器

该系统可将EM221数字输入模块与EM223组合24 VDC输入/继电器连接起来，扩展 I/O点以满足控制系统要求，57-226 PLC可以连接到248个数字 I/O点。程序和数据存储空间为26 K字节，采用 PID控制器具有独立30kHz高速计数器和20 kHz高速脉冲输出。RS485通信/编程端口2个，具备 PPI通信协议、MPI通信协议、自由通信功能，可方便地将 I/O终端整体移除，适用于对控制系统要求高。

2.2 AT89S51采集器

选择由 ATMEL公司生产的 Flash系列8位单片机，以AT89S51为交通感应信号采集设备，AT89S51单片机的主要包括：8031兼容MCS—51汇编语言，4k字节编程闪存(日常使用：1000写/周期)、三级程序内存安全锁、128*8位内部 RAM、32条可编程 I/O线。

图4 AT89S51采集器

单片机AT89S51具有如下结构：程序内存在4 k字节的 Flash芯片上、随机访问内存(RAM)128字节的数据、32外部双向输入/输出端口、中断优先级、16位可编程定时计数器、时钟振荡器。采集和处理交通流数据，将采集器接收到的指令向S7-226PLC控制器发送数据信息。其特点是指挥系统丰富、规模小、可扩展性强，被广泛应用于控制领域。

2.3 RS-485多机通信接收发送器

为了实现S7-226PLC和AT89S51之间通信功能，需要在S7-226上安装单环自愈RS-485多机通信接收发送器，见图5。

图5 单环自愈RS-485多机通信接收发送器

485 D的 Bosch系统是单通道RS-232到2通道的转换器，具有单回路自修复功能。RS-485总线可能是直的，也可能是弯的，但不是圆的，使用Bosch485D转换器将一个RS-232转换成两个RS-485转换函数，然后将两个RS-485输出分成两个，在远端闭合。它是单回路自修复的RS-485网络。在图5中可以看到，尽管在图中有两条RS-485信号线(线 A和线 B)，但它们实际上是RS-485信号的环形，因此被称为单环。自修复特征：当 RS-485信号线坏了，如连红线和蓝线都断开连接时，任何一个下位机信号仍然可以从没有断开部分的线 A和线 B连接到A1、A2和B1、B2。

3 软件程序设计

因为系统需要通过软件来实现多种功能，所以程序非常复杂。若把所有功能模块都编译进主程序中，不但会增加程序编写难度，而且会大大延长程序调试周期，系统工作效率下降。因此，在实际程序设计中，将功能模块写进子程序，然后通过子程序命令，将有关各个子程序命令从主程序中检索出来，并将这些子程序连接在一起，组成一个有机整体，实现城市交通感应信号控制功能。主程序模块主要功能包括：周期性扫描输入信号，确定控制方式。

3.1 手动、闪光控制模块子程序设计

在模块子程序中存在一个手动控制模块子程序和一个闪光控制模块子程序，在手动控制模式下，每次按下步进键时，交通感应信号控制会向前移动一步，然后控制相应的红绿灯状态。通过手动控制，可以将交通信号灯以一定的速度固定在相应状态，从而实现信号控制系统状态检测。

手动、闪光控制模块子程序流程如下所示：

首先判断红绿灯状态，是否为绿闪情况？如果是，则直接控制系统程序；否则判断是否需要切换按钮。如果是，则该相位绿灯闪烁，如果不是，则直接控制系统程序；判断绿灯闪烁时间是否达到5S？如果是，则转到下一相位绿灯，否则直接控制系统程序。

3.2 WPD-PSO-ESN模型构建与预测

建立了WPD-PSO-ESN交通流量预测模型，见图6。

图6 WPD-PSO-ESN交通流量预测模型

其基本原理是：首先利用 WPD将时间序列分解为低频和高频两个部分，利用该方法可以得到低频成分时间序列的相关信息，利用该高频成分可以解决初始 ESN矩阵问题；然后同时输入低频成分和高频成分信号刺激回声状态网络，采用PSO 算法对其参数进行优化，以提高预测精度；最后利用状态响应信号线性组合逼近期望输出。

采用 PSO算法优化WPD-PSO-ESN模型参数，可有效地防止模型陷入局部最优，从而提高模型预测精度。PSO算法优化原理为：

设由n个粒子组成的种群：

S=(S1，S2，…，Sn)

(1)

其中第i个粒子为：

Si=(Si1，Si2，…，Sic)

(2)

其中：c表示搜索空间维数，假设第i个粒子优化速度为：

Vi=(Vi1，Vi2，…，Vic)T

(3)

那么个体极值为：

Ri=(Ri1，Ri2，…，Ric)T

(4)

由此得到的种群极值为：

Rj=(Rj1，Rj2，…，Rjc)T

(5)

PSO算法优化速度及位置更新计算公式为：

(6)

公式(6)中，ω表示惯性权重；a1、a2表示优化过程中加速度因子；χ1、χ2表示[0,1]随机数；k表示迭代次数；t表示优化时间。

对 PSO而言，粒子群收敛性改善是从惯性权重方面下手的，根据粒子变化状态信息，设计自适应调整策略，具体步骤如下所示：

1)初始化粒子群中a1、a2加速度因子、迭代次数、优化时间及初始位置等各项参数；

2)ESN开始学习，确定权重粒子最佳学习状态；

3)调整个体极值为Ri(t)和种群极值Rj(t)；

4)根据公式(1)获取最新优化速度和位置；

5)将调整后的种群极值Rj(t)代入ESN开始学习，获取最佳学习时间，得到精准更新位置；

6)判断优化次数是否达到最大，如果是，则进行下一步，否则转到step2；

7)输出种群极值Rj(t)作为ESN最优解，即为预测结果。

3.3 感应信号控制流程设计

以交通流量预测结果为依据，分析交叉口的通行能力。将感应器安装在交叉口各入口处，根据各路口交通流量的实时变化情况，确定不同信号相位绿灯时间。图7显示了全感应控制的基本流程。

图7 感应信号控制流程

从以上述流程图可以确定控制思想是：在没有车辆的主干道和二级公路上，感应器处于一个固定的周期信号模式，至少有一个循环，一旦达到最低绿灯时间，就会进入下一阶段。该信号机通过判断主干道的交通信号灯、交通标线，确定最大绿灯时间。一旦达到最大时间后，强行转换相位，使副路绿灯亮，获得通行权。当一辆车向一个方向驶来时，迎面开来的那辆车会被绿光照亮。该感应方式是以WPD-PSO-ESN交通流量预测模型为依据，在适当的交叉口灵活地安排车辆通过权，能够极大地提高车辆的通行效率。

4 实验分析

以某市某街道多个交叉口为实例，对基于WPD-PSO-ESN的城市交通感应信号控制系统设计合理性，进行实验验证分析。

4.1 交叉路口及车辆设定

交叉路口相位设定，如图8所示。

图8 交叉路口相位设定

按照车辆在城市道路系统中的行驶过程，将车辆的行驶过程分为三个部分，行驶过程、入口行驶过程和交叉口行驶过程。两个交叉路口间距离为1 500 m，进口感应和出口感应线圈距离为150 m，不同车辆间距离不小于5 m，支线和干线饱和交通流量为1 500辆/h和2 000辆/h。

在实验过程中，假定干线车流为西→东单向交通流，每个路口方向车辆具有相同长度和宽度，且只有一条入口车道，设每辆车启动时平均绿灯损失时间为3 s，前后车通过停车线平均时间间隔为2 s。路面行驶过程是指车辆在非交叉口的道路基础路段上行驶的过程，车辆将减速、加速、停车或被其它车辆超越，车辆将以邻近变道速度行驶；进入十字路口车道过程是车辆在感应线圈探测范围内行驶，此过程中，车辆不能掉头、不能超车，只能排队向前行驶；在交叉路口行驶时，获得通过权的车辆开始快速向前行驶，并根据其各自的行驶轨迹完成转向，这期间，车辆不准超车。

4.2 交通流量统计

交叉口历史平均交通流量统计结果如表1所示。

依据表1所示统计结果可知，在西进口b街左转方向无车流量；东进口b街三个转向均无车流量，d街右转方向无车流量；南进口a街道左转方向无车流量，b街三个转向均无车流量，d街右转方向无车流量；北进口都有车流量。为了提高实验仿真结果精准度，选择北进口c街道直行作为研究对象，该街道没有出现无车流量现象，且车流量稳定。

表1 交叉口历史平均交通流量统计结果/辆

4.3 控制时序研究

根据交通流逻辑关系连接好系统设备，为了验证系统性能，对其进行功能仿真，如图9所示。

图9 交流感应信号灯控制时序图

当启动系统时，交通信号灯开始工作，首先是南北通行，当南进口为红灯，北进口为绿灯时，绿灯亮25 s，并闪烁3 s，黄灯亮2 s，此时南进口红灯亮30 s。

分别使用文献[3]方法、文献[4]方法和基于WPD-PSO-ESN系统对北进口c街道三个转向车流量控制情况进行对比分析，结果如表2所示。

表2 三种系统车流量控制情况对比分析

由表2可知：使用文献[3]方法在三次60 s循环情况下，通过北进口c街道直行的车流量为292辆；使用文献[4]方法的车流量共计为279辆；基于WPD-PSO-ESN系统车流量共计为310，与交叉口历史平均交通流量统计结果一致，且在三次循环下通过车辆数较为稳定，说明系统信号感应较为准确，系统控制效果较为精准。

5 结束语

在智能交通控制中，交通感知信号控制至关重要。为提高城市交通感知信号控制的精度，设计了基于WPD-PSO-ESN的城市交通感应信号控制系统。采用WPD-PSO-ESN模型，实现了控制参数的调节。试验结果表明，系统取得了良好的控制效果。人们越来越重视城市交通信号的诱导与智能化，为国家建设智慧城市提供了强有力的智能交通保障。

虽然该系统控制效果很好，但仍有一些方面需要改进：

1)控制交通感应信号，收集足够多历史数据，并进行聚类分析，根据外界因素情况，适当标记训练数据，以增强系统的鲁棒性。

2)信号自适应控制对交叉口的交通流量采集能力有较高的要求。今后，可在车载通信网络环境下实现交叉口信号控制。

3)通过对粒子群学习与推理研究，进一步深化多交叉口的协调控制，避免发生交通事故。