交通信號燈迭代學習控制方法

姚斐 宋芳

摘 要：由于城市交通信號燈控制存在著非線性動態特性，對其進行控制時很難進行精確的數學建模，同時路口交通流具有重復性特點，呈現明顯的周期性特征。為了減少路口車輛等待時間、提高通行效率，利用迭代學習控制方法，對信號燈周期和各個相位有效綠燈時間進行優化，從而對路口綠燈進行最大化利用，保證車輛在路網中能夠高效、平穩地通行。仿真結果表明，在迭代次數達到15次之后，排隊長度相位差和誤差都趨于零，減少了交通擁堵時間。

關鍵詞：交通信號燈; 交通信號控制;迭代學習; 有效綠燈時間

DOI：10. 11907/rjdk. 192392 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：TP301文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2020）008-0095-05

Abstract：There are nonlinear dynamic characteristics for urban traffic signal control. It is difficult to carry out accurate mathematical modeling when controlling it. At the same time， the traffic flow at the intersection has repetitive characteristics and presents obvious periodic characteristics. In order to reduce the waiting time of intersection vehicles， the iterative learning control method is used to optimize the period of the signal lamp and the effective green time of each phase， so that the green light of the intersection can be maximized and the vehicle can be efficiently and smoothly traversed in the road network. After the number of iterations reaches 15 times， the phase difference and error of the queue length go to zero， reducing the time of traffic congestion.

Key Words： traffic signal light; traffic signal control;iterative learning; effective green time

0 引言

交通信號控制是改變城市道路交通狀況、提升道路通行能力的有效方法。由于目前交通系統具有復雜性、多變性、不確定性等特點，且隨機性較強，很難創建精確的數學模型[1-2]。當前對路口交通信號的控制是將一天分為若干時段，每個時段內周期長度固定不變，但由于路段的交通流隨機性較強，階段性交通擁堵現象難以避免，而且也無法根據具體情況進行實時調節[3]。若能對各個相位的綠信比進行控制，實時響應交通流變化，將能最大限度減少車輛等待時間。

迭代學習控制[4-5]（iterative learning control，ILC）是針對重復性運動過程的控制方法。在相同時間和地點，路口交通流會近似呈現重復性狀態。文獻[6]針對不同路網的情況，改變區域內的交通條件和選擇行為，建立組合型前饋反饋迭代學習控制模型，對系統干擾進行有效控制，從宏觀層面針對不同路網情況進行仿真分析，以提高跟蹤誤差精度，但選取的交通模型相對簡單，不能應用于復雜的城市路口;文獻[7]以主輔路交通密度為控制目標，提出的宏觀交通流模型簡化了存儲轉發模型，將迭代學習應用于主輔路之間，在局部路段實現均衡控制，令均衡控制誤差收斂，但缺點是該模型忽略了變換車道對交通狀況的影響，不能應用于日常生活中的交通路口;文獻[8]針對快速路入口，使用PD型迭代控制律控制交通流擴散模型，然后采用重心法建模調節迭代學習增益，使系統輸出具有更好的跟蹤性能，不足之處是其采用的3種交通流模型都是宏觀交通流模型，在微觀特性下會影響結果的準確性。

當前迭代學習控制主要應用在交通流相對固定、車況相對簡單的快速路口，而將迭代學習控制應用在日常路口交通燈控制方面的研究較少。本文首先采用TRRL法對日常生活的道路進行配時，然后利用迭代學習控制方法確定各相位最佳有效綠燈時間，最后通過仿真對某一路段的交通燈綠信比進行驗證。仿真結果表明，該控制方法可有效減少車輛排隊現象，對于提高通行效率可起到很大作用。

3.2 仿真研究

本文仿真對象是莘建東路和廣賢路組成的路口，共有3個相位，相位設計如圖2所示，各路口交通需求參考表3。各相位到達率分別為：[0.5veh/s]、[0.15veh/s]、[0.25veh/s]，各相位飽和流率都為[0.28veh/s]。學習增益取-0.85，每個相位損失時間為[2s]，信號周期為[115s]，3個相位綠燈時間分別為[51s]、[15s]和[34s]?？紤]實際情況，用MATLAB仿真得到的綠燈時間和排隊長度都應為整數值。仿真結果如圖4-圖6所示。

通過圖4、圖5不難發現，當迭代次數超過15次之后，車輛排隊長度差和誤差趨于0，整個信號配時系統處于均衡狀態。圖6顯示了3個相位的綠燈時間變化曲線。采用ILC信號控制可根據實時交通需求調整相應相位綠燈時間，并對相應綠燈時間進行合理配時，證明了該迭代學習控制方法的實時性和有效性。

4 結語

本文被控對象是交叉路口紅綠燈，根據TRRL法配時方案確定合理的信號周期，再根據迭代學習控制律思想，構建控制信號燈的方法，避免建立復雜的交通流模型，可以用很少的先驗知識，通過實時交通流數據對交叉路口的信號燈進行控制。迭代學習控制實驗結果表明，本算法的控制方式比較合理，可根據交通流的變化而改變，具有自適應調節的效果，提高了通行效率。采用迭代算法優化后的效果遠優于傳統定時、定周期的交通系統，其能自適應調節周期時長和每個相位的綠燈時間，在相同時間內能通過更多車輛，并且不需要額外的設備支持及額外花費，即能減少人們不必要的等待時間，從而節省了人們的出行時間，提高了工作效率。但是本文適用范圍存在一定局限性，當路口車輛很少或很多時，調節效果并不明顯。

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