交通燈運行時間自適應算法及其控制系統①

齊保良,孫 悅,汪晴晴,藺玉璞

(山東建筑大學 信息與電氣工程學院,濟南 250101)

交叉口作為整個城市中路網節點,具有事故多發,極易造成交通擁堵的特性[1].紅燈停綠燈行,黃燈主要起緩沖、過渡作用,使得司機能夠平穩通過交叉口.通常情況下當前方向駛入交叉口的車輛在黃燈持續的時間內基本能夠全部駛出交叉口,不會對下一方向駛來的車輛造成阻礙.然而交通系統是一個非線性系統,一個細微的參數波動都可能帶來“蝴蝶效應”,具有強不確定性[2];惡劣天氣或交叉口發生交通事故時,車輛行駛速度慢,當前方向的車輛已經越過停止線可以繼續前進行駛,黃燈時間內無法駛出交叉口,而下一方向的車輛由于綠燈已亮起,又涌進交叉口,因此造成車輛在交叉口區域相互交叉纏繞、堵塞交通.目前,路口發生擁塞時經常需要人工指揮交通,加重了交警的工作量,且指揮調度不及時工作效率低.本文在現有視頻處理算法[3-6]的基礎上,利用交叉口車輛的空間占有率及其行駛速度對路口的交通狀況進行評估,研究平面交叉口交通堵塞情況下多方向紅燈運行時間的自適應算法,設計相應控制系統,根據交叉口道路交通擁堵情況自動適時調度車輛通行,避免車輛堵塞道路平面交叉口.

1 路口紅綠黃燈切換邏輯

一般平面交叉路口(以下簡稱路口)主要分為東、西、南、北4 個方向,選取如圖1所示的平面交叉口作為研究對象.南北方向交通信號燈設為信號1,東西方向交通信號燈設為信號2,n1～n8 為參與路口交通的8 個車道.通常情況下路口的通行順序為:信號1 允許車輛通過→信號2 允許車輛通過→信號1 允許車輛通過,依次循環.

圖1 十字路口交通圖

圖2是交通癱瘓示意圖.特殊天氣、交通事故等特殊情況使得路口需要更多的時間基本清空擁塞在交叉口的車輛,如果不能及時將沖突方向的車輛排出,就會使得來自各個方向的車輛相互交叉纏繞,導致各個方向的車輛都無法通行,造成了資源浪費、空氣污染、尾氣排放等等一系列后果.

圖2 交通癱瘓示意圖

發生擁堵時,疏散交通示意圖如圖3所示,即由圖3(a)信號1 允許通行,切換到圖3(b)黃燈緩沖狀態;若此時道路擁堵(如圖3(c)所示),信號1 的黃燈切換為紅燈,整個交叉路口4 個方向的交通燈都是紅燈,在此情況下,已經駛過停止線的車輛可以繼續行駛,直至駛出交叉口;未駛過停止線的車輛則需要排隊等候.通過此方法,已經駛過停止線的車輛以及正停留在交叉口的車輛可以駛出交叉口,實現在惡劣天氣下路口的清空,保證后續車輛能夠順暢通過路口.

圖3 疏散交通示意圖

如圖3(a)所示,南北直行方向為綠燈,綠燈結束的同時黃燈點亮,黃燈的持續時間為2～3 s,起到過渡緩沖的作用.考慮到進行路口擁塞狀況的判斷需要時間,因此綠燈結束的瞬間計算機讀取路口實時狀態,計算機能夠在黃燈熄滅之前將路口狀況判斷完畢.計算機對獲取到的視頻圖像進行處理,通過車速及路口車輛空間占有率檢測算法判定路口是否處于擁堵狀態,若處于擁堵狀態,則待黃燈結束后,將4 個方向的交通燈都設置為紅燈,交叉口的車輛利用這段時間駛出,直至計算機檢測到路口順暢,則將下一方向的紅燈切換為綠燈,整個路口的紅綠燈時長恢復正常控制邏輯;若綠燈結束時計算機檢測得到路口順暢,則無需采取紅燈自適應控制算法,待本方向黃燈結束后,下個方向的紅燈直接切換為綠燈.流程圖如圖4所示.

圖4 系統邏輯控制圖

當路口所有交通燈都設置為紅燈時,停滯在交叉口的車輛可駛出路口,而其他方向的車輛不得駛入交叉口,所以擁塞在交叉口的車輛可及時駛出,達到疏散交通的目的.例如:圖5所示為信號1 綠燈結束的瞬間,計算機讀取路口車輛的平均車速度和路口空間占有率得知,該路口處于擁堵狀態,信號2 車輛的允許通行時間需要延遲.信號1 綠燈結束時,信號1 燈即切換為黃燈,信號2 仍保持為紅燈(如圖6所示),若路口擁堵,則信號1 與信號2 均保持為紅燈,清空擁塞在交叉口的車輛(如圖7所示),直至讀取到計算機數據:當路口各項參數在擁堵標準以下時,信號1 保持為紅燈,信號2 由紅燈切換至綠燈,這樣即達到疏散交通的目的.

圖5 方向1 通行結束瞬間

圖6 信號1 的黃燈緩沖時間

圖7 路口交通燈均設置為紅燈

若路口不擁堵,則繼續執行當前系統先前的紅綠燈切換時間:方向1 的綠燈時間結束后,方向1 的交通燈由綠燈切換為黃燈,黃燈運行2 s (根據路口需求可以適當調整)之后再切換為紅燈;方向2 的交通燈則在方向1 黃燈時間結束之后,直接由紅燈切換為綠燈.

2 路口車輛擁堵檢測方法

本文綜合利用車速及車輛的空間占有率共同對路口的交通狀況進行評估,采取的車速檢測算法重點關注感興趣區域內車輛變化因而計算量小;由于車燈的圖像亮度大而對稱,故通過檢測車燈來檢測車輛準確性高,且便于對視頻角度進行校正,結合路口車輛的面積在整個路口中的占比,能夠更加準確判定路口是否擁塞.

由于每條道路的設計服務水平是不同的,因此同樣的車速在快速路與普通道路上行駛,給司機帶來完全不同的駕駛體驗.為方便計算,將判定為擁堵的平面交叉口車速閾值設置為v1,交叉口的占有率閾值設置為s1.采用車速、車輛在交叉口的占有率兩種參數綜合測評平面交叉口是否處于擁塞狀況.

當車速較快時(大于v1),占有率高說明此時有很多車輛快速通過路口,占有率低說明有少數車輛以較快速度通過路口,這兩種情況下,由于平均車速較快,因此路口順暢,不必對多方向紅燈運行時間進行干預;當車速較慢,且路口車輛的占有率較大(大于s1)時,說明路口有大量的車輛擁塞在路口,需要及時疏通;當車速較小且占有率較小的情況下,說明有較少車輛在路口低速行駛,這種狀況稱之為緩行,由于路口并不擁塞,車輛能夠利用黃燈緩沖時間駛出交叉口,因此無需對其進行疏導.及時疏導路口車輛的關鍵在于準確而快速的判斷路口的車速以及路口車輛的空間占有率.

2.1 基于視頻的車速檢測

現階段車速檢測的方法有雷達檢測、激光檢測、感應線圈法等.這些專業設備安裝工作量大且維護成本高.基于視頻的車速檢測算法安裝簡易,檢測精度滿足系統的要求,且安裝的攝像機同時可用于交通違法拍照等用途,能充分利用其性能.

檢測車速的基本步驟:

(1)選擇某一幀視頻圖像幀,檢測車輛位置.

(2)按照一定間隔取出下一幀視頻圖像幀,檢測對應車輛位置.

(3)把車輛移動的距離從圖像坐標映射到世界坐標[7],得到車輛實際移動的距離.

(4)已知相鄰幀的時間間隔以及車輛位移,則當前車速可求當前速度.

2.1.1 實時測速的難點

(1)找到視頻中對應的塊或對應點.找到對應的塊或點才能得到車輛移動圖像上的距離,從而映射到實際世界坐標中,計算當前車速.如何在視頻幀中找到合適的對應塊可以在對應幀中實現跟蹤定位是一個難點.

(2)定位到塊的時效性.定位到對應塊的算法計算量小,才能滿足測試運動車輛實時速度的要求.在視頻的視野范圍內,車速非常快的車輛出現的時間約20～30 ms,只有減少計算量才能實現較好的定位效果.

(3)車道傾斜角度的矯正.實際應用場景中,攝像頭的拍攝角度不完全是垂直車道線的,會有一定的角度偏差,因此需要對此進行角度補償[7-9].

2.1.2 車燈定位算法

視頻測速的關鍵在于對應塊的定位,先驗知識(車燈、紋理、陰影、以及其他幾何特征)對于車輛的定位是非常有用的提示.由于車燈包含的信息量大,且具有天然的對稱性,因此利用車燈作為塊去跟蹤,能夠滿足車速檢測系統的實時性要求.根據大量樣本圖形分析,車燈區域有以下特點:

(1)兩幀圖像的車燈區域一般都是對稱的.

(2)相對于路面和車身而言,車燈部分亮度較大.

(3)車燈對應塊在視野的上下方向運動,對豎直方向偏斜比較小.

利用車燈這些優良特征,有利于提高搜索對應塊的準確率和效率.

2.1.3 視頻圖像預處理

(1)灰度圖轉換.將彩色圖像轉換為灰度圖,并進行高斯平滑去噪聲.經灰度轉換后的路口圖像圖像如圖8所示.

(2)感興趣區域劃分.交通視頻中存在很多交叉口之外的圖像信息,并且對于監控視頻而言所拍攝到的車道方向是固定不變的.為降低算法計算量,人為標定車道線,如圖9所示.在圖中標定平面交叉口的點A、B、C,則交叉口的一條邊界的直線方程為ax+by+p=0,系數a,b,p分別是:

圖8 灰度轉換后圖像

圖9 感興趣區域劃分

另外3 條路口邊緣線以及車道線的延長線,在平面交叉口中的坐標表示方法的約束方程同理可求.4 條線圍成的區域即是感興趣區域.

2.1.4 感興趣區域內車速檢測算法

由于車速檢測算法既要獲得車輛的準確速度,又要在較短的時間內完成視頻內車燈的定位,根據實驗數據分析視頻幀間隔2～3 幀較好.平面交叉口即為感興趣區域.在感興趣區域內可能會出現有多輛車輛駛入,會造成車燈帶定位的誤差.因此從圖像的底部開始檢測車燈,當檢測到有車燈帶存在時,不繼續檢測,每幀圖像只有一個車燈帶,車輛在圖像上的移動距離如圖10所示.

圖10中,z為車燈帶寬度,分別對在兩幅圖像中的車燈位置相減得到移動的距離x,對應的時間間隔t,則圖像上的移動速度vt如式(3)所示.

單位為:像素/s.t=(前一幀處理幀幀數－當前處理幀幀數)/幀率.其中處理幀數及幀率都已知,t可求.用于判定路口是否擁堵的v1是是將此時路口多輛車的速度vtn取算術平均的結果,用算術平均取代某一固定值,v1更具有代表性.

圖10 車輛在圖像上的移動距離

圖9所選取的3 點A,B,C為等距離選取.圖像中3 點A、B、C實際距離相等,通過實測得到實際距離為6 m.攝像機在對平面交叉口進行標定時,將車道線延長至整個平面交叉口.圖中A,B,C所在的直線為左二車道的延長線,根據這些條件推導距離.推導過程如圖11所示.

圖11 由圖像距離推算至實際距離

EJ和FL輔助線與直線AD平行,O點是攝像機的焦點.A,B,C所對應的是實際路面的3 點H、G、F,其中FG=GH=6 m.在兩幀圖像中利用車燈對應塊定位對應具體位置.只要把x轉換到實際世界坐標中,進行攝像機標定即可.實際車輛的運動軌跡是直線或者近似直線,因此文中利用攝像機的透視關系,推導出攝像機的圖像坐標與世界坐標的轉換關系式.利用三角形相似,對應邊成比例可以幾何求解計算出視頻圖像中的像素距離DC所對應的實際距離EF.

D在C點右側及A點左側,D點在AB之間都有:

D點在B和C之間,有:

至此,可求出經過平面交叉口的車輛的平均車速.

2.2 路口車輛空間占有率的計算方法

路口車輛空間占有率表示的是車輛占用的面積Sij與路口整體可用面積Ti的比率,公式如式(7)所示.比率越高說明路口的車輛越多.

車輛空間占有率的計算步驟如下:

(1)當新一幀圖像被讀入時,先利用雙邊濾波進行預處理,隨后進行背景重構,在完成圖像背景提取與更新的同時,選取待檢測的感興趣區域;

(2)提取感興趣區域中的車輛輪廓;

(3)形態學處理.將上述提取的車輛前景圖像進行形態學處理,減少車體邊緣噪聲點;

(4)利用式(7)即可求得路口空間占有率.

3 紅綠燈切換方法的實現

結構系統框架如圖12所示,路口高清網絡數字攝像機采集的圖像信息通過交換機上傳至計算機處理中心,計算機處理中心利用圖像處理軟件對圖像進行分析處理之后,根據式(1)判定規則,判斷路口是否擁堵,是否需要將路口交通燈都設置為紅燈.計算機將控制指令通過以太網下發至交通燈控制器,控制器將信號下發給路口4 個方向的交通燈,實現疏散交通的目的.

圖12 系統硬件設備結構圖

攝像機安裝在路口支架上,能夠監控整個路口的實時路況.攝像機采集的視頻圖像信息通過以太網、接入交換機上傳至計算機處理中心.計算機處理中心設置于區域的中心機房內.計算機處理中心將所獲得的數據利用上述基于圖像紋理的處理算法進行處理,獲得路口車輛的空間占有率和最后一輛車距離當前停止線的距離.根據此參數判斷路口是否需將整個路口的交通燈都設置為紅燈.計算機將判斷結果通過以太網下發至交通燈控制器,交通燈控制器的引腳連接控制著路口的交通燈.交通燈控制系統選用AT89C51單片機為主控芯片,該單片機體積小,功耗小,處理速度快,因此選用此單片機作為交通燈控制器.

3.1 硬件設備選型

前端信息采集:在平面交叉口路口安裝高清網絡數字監控系統.高清網絡數字監控設備拍攝的清晰度高,對各種環境影響都有過濾算法,尤其是惡劣天氣下,照片的清晰度等參數明顯優于其他類型攝像機的識別能力.攝像機采用POE 供電,攝像機將采集的信息經網線、交換機上傳至計算機.計算機將圖像信息上傳至數據庫進行存儲.攝像機的數量根據路口的大小合理安裝,球形攝像機的監控半徑在20 m 左右,建議路口安裝3～5 個攝像機為宜.

交換機的選型:路口的攝像機種類繁多,在此選用24 口接入交換機將攝像機接入到網絡系統中,交換機與計算機處理中心之間通過以太網通信.

計算機處理中心:計算機處理中心通過對路口圖像的處理,做出是否將紅燈時長延長的判斷.計算機選用的是CPU 型號為i7-8550u,速度為2.53 GHz 的圖像處理計算機,處理速度能夠滿足系統的要求,由此來完成圖像處理工作.視頻的采樣頻率設置為25 幀/s.

交通燈控制系統:交通燈控制芯片選用AT89 C51單片機,外接外部電路,單片機控制系統控制著一個路口的交通燈時長.單片機通過導入.hex 文件,與Keil 進行聯調,仿真實驗證明該布線方案與軟件編程方案可行.

路況信息管理數據庫的設計:攝像機采集的圖像信息經計算機處理之后,將被存儲到路況信息管理數據庫.路況信息管理數據庫存儲的信息包括:時間、車輛占路口面積的百分比、統計意義下的車速、車牌號、車輛顏色、車輛進入交叉口時間、駛出交叉口時間等信息.我們選用開源的最常用的MySQL 數據庫管理系統來建立一個路況信息管理數據庫.用create databases trafficinformation 語句創建一個名字為trafficinformation 的數據庫;再用create table carinformation語句創建一個名字為carinformation 的表.表格中有時間、車輛占路口百分比、車速、車牌號、車輛顏色等字段,車輛的信息存儲于此,管理員可以查看后臺數據,發現異常及時處理,日常情況下計算機對數據庫采集的信息進行分析處理,判斷路口的通行狀況,及時作出優化方案.

3.2 軟件設計

系統的軟件流程圖如圖4所示.若路口沒有意外情況發生,則系統將持續對綠燈是否結束進行判斷.若綠燈結束,則判斷路口是否擁堵,若綠燈沒有結束,則返回持續對綠燈的運行狀況進行判斷,直至綠燈結束.若路口擁堵,則啟動紅燈運行時間自適應算法,將整個路口的交通燈都設置為紅燈,再去判斷路口的交通情況,直至路口不再擁塞,則將下一方向的交通燈設置為綠燈,系統再去判斷綠燈結束之后路口的交通狀況.這樣,無論是哪個方向的綠燈,只要是綠燈結束,本系統就對路口的交通狀況進行檢測判別,實現了對路口全天候的監控管理.

4 仿真模擬

首先在VB 中編寫紅燈運行時間自適應算法程序,然后利用VB 和VISSIM 之間的接口對VISSIM 搭建的路網進行實時控制.比較兩種控制方法下的路口車輛通過率.當輸入的車輛數量較大時,車輛在交叉口匯合時會產生交織,為了保證行車安全,部分車輛必須停車,比較兩種方案下,在相同時間內通過交叉口的車輛數目.首先建立仿真模型,將在CAD 中畫好的雙向四車道底圖(如圖1所示)作為仿真背景導入VISSIM,使用路段和鏈接器鏈接各進口道與出口道道路.每個車道寬度為3.5 米,調節車速和車輛數量,得出在車速以及車輛數量不同的情況下,是否采用紅綠燈切換時間自適應算法的情況下,相同時間內通過的車輛數量.結果如表1所示.

表1 兩種紅燈運行時間下通過路口車輛數目對比

表1從車速和車輛在路口的空間占有率(為便于統計,占有率用每個進口的車輛數量來表征)兩個參數的角度,比較了傳統的紅燈切換策略與紅燈切換時間自適應算法下相同時間內通過交叉口的車輛對比.仿真結果表明,當路口較順暢時,兩者的通行效率幾乎一致;當車速慢且車輛增多時,采取紅燈運行時間自適應算法的通行效率明顯高于傳統紅燈運行時間算法.

5 結語

本文提出了一種擁堵狀態下的紅綠燈切換時間配置策略.通過該策略,能夠大大提高在車輛在即將發生擁塞或者已經擁塞時的通行效率.我們將攝像機錄制的圖像進行圖像處理,計算出此時道路上車輛占整個道路的時間占有率以及車輛在路口中的速度,以此作為是否將整個路口的所有交通燈設置為紅燈的標準.前端信息采集采用的是攝像機,圖像處理與分析以及疏散策略由計算機進行控制.計算機將處理的數據存儲至路況信息管理數據庫.該數據庫負責存儲路口的車輛多少、車牌號、車輛顏色等信息,便于管理員查看以及進行數據分析.計算機通過圖像分析作出是否進行紅綠燈切換時間干預,相應的判決信號由前向通道接口電路發送至單片機,單片機控制路口各個交通燈的亮滅情況.實驗結果分析表明,在路口發生擁塞時,該方法能夠大幅提高車輛的通行效率.在未來的工作中,可以考慮將紅綠燈切換策略由單點控制切換至區域控制,期望能更有效的減少惡劣天氣對交通的阻礙.