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根据NiosⅡ的单点自适应控制器规划研讨

摘要 为了提高道路交叉口通行能力,设计了一种单点交叉口自适应控制系统。系统采用SOPC方案,利用具有NiosⅡ软核的FPGA芯片设计了控制器的硬件,井利用遗传算法建立了信号配时优化模型、VHDL语言

摘要 为了进步路途穿插口通行才干,规划了一种单点穿插口自习惯操控体系。体系选用SOPC计划,运用具有NiosⅡ软核的FPGA芯片规划了操控器的硬件,井运用遗传算法树立了信号配时优化模型、VHDL言语进行了遗传算法的硬件化、C言语编写了单点自习惯操控器的程序。以成都市温江区南熏-光华大路途口的实测数据为例,进行软硬件体系联调的仿真试验,获得了穿插路口的信号配时优化计划。仿真成果表明,经过选用优化的计划进行穿插口信号配时后,各进口的车辆排队为零。验证了依据NiosⅡ单点在线自习惯操控器的规划是有用的。

现在,处理城市交通拥堵,进步区域效益的重要手法之一是选用城市交通操控体系。单点穿插口操控是交通讯号操控体系的最小单元,也是干线穿插口交通讯息和谐操控和区域交通讯号操控体系的根底。单点穿插口的在线式自习惯操控能依据前端检测器得到的实时交通讯息,主动对交通讯号操控的要害参数进行调整,以抵达改进交通通行状况的意图,该方法将成为信号操控研讨的干流。现代电子体系规划的首要方向之一是选用SOPC(System on a Programmable Chip)完结,SOPC技能的完结方法有3种,其间一种是用含有NiosⅡ软核的FPGA芯片完结。因而,本文对依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划展开了研讨。

1 单点自习惯操控研讨

单穿插路口信号配时计划的根本内容是信号相位计划和信号根本操控参数,本文侧重于对信号相位计划进行优化。

1.1 自习惯信号机操控战略

本文用穿插口饱满度s作为挑选操控战略的参数,将s分为(0,0.8),[0.8,0.9),[0.9,∞),3个区间,制定本自习惯信号机的操控战略。

当车辆检测器体系呈现毛病时履行固定周期信号操控。若穿插口饱满度s的值为(0,0.8)就履行感应操控。若穿插口饱满度s的值为[0.8,0.9),就履行单点在线的实时自习惯操控。若穿插口饱满度s为[0.9,∞)时,穿插口已处于饱满,应改进穿插口几许条件及交通条件。

1.2 体系功能剖析与全体规划

规划的信号机操控器模块是穿插口信号灯操控体系的操控中心,其将操控信号灯操控及驱动模块、人机接口模块、通讯模块、交通数据收集模块和数据存储模块。

1.3 车辆检测器装置及作用

规划在一个穿插路口的每个进口车道装置依据电磁感应原理的车辆检测设备。当有车经过环形地感线圈时,线圈的磁通量会发生改变,车辆检测器将磁通量改变转化为表明线圈上方有车存在或经过的开关信号。每条进口车道埋设两个线圈,一个在泊车线后100 m处,称作上游线圈。另一个在泊车线前面2~4 m处,称作下流线圈。经过该方法可收集到交通流量、车辆的均匀抵达率和脱离率等交通数据。

由上游车辆检测器得到的车辆数可核算出一个信号周期内的车辆均匀抵达率,而从下流车辆检测器得到的车辆数可核算出一个信号周期内的车辆均匀脱离率。

2 单点实时自习惯操控器规划

选用Altera的FPGA器材CycloneⅡ系列EP2C35F672C8芯片为中心进行了依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划研讨。运用的软件有Quartus Ⅱ7.2和NiosⅡ7.2IDE,选用VHDL言语来完结遗传算法的各个模块,然后将遗传算法生成一个Symbol后,结合Quartus内的SOPC Builder来发生一个SOPC,随后在Nios内树立一个软件体系来操控遗传算法、各交通灯和计时数码管的作业,并结合试验开发板,得到预期成果。

2.1 单点自习惯操控信号机硬件构成

一套完好的单点自习惯操控信号机应具有电源模块、交通数据收集模块、信号机操控器模块、信号灯操控及驱动模块及通讯模块等,其衔接联系如图1所示。

依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划研讨

2.2 遗传算法优化模块规划

本文提出的单点自习惯操控是以各路口车辆停留数总和最小状况下为各相位配时,依据车辆检测器来丈量每个相位在各自周期的抵达车辆数和脱离车辆数,以此来核算出各相位的抵达率和脱离率,再结合分配的时刻就可预测出下一周期各相位时刻的详细分配,运用遗传算法来进行配时计划的最优化处理。

2.2.1 遗传算法配时优化模型

以单个穿插路口4个相位配时时刻t1、t2、t3、t4这4个变量的优化为例,介绍了优化模型的树立。

为简化问题,可将4变量求极小值的问题简化为3变量求极小值问题。即以t1、t2、t3为自变量,将问题化为以下3个变量极小值问题

依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划研讨

其间,i=1,2,3,4;j=1,2,3,4;k=1,2,3。当i=1时,

依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划研讨

为第x-1个周期、第j个方向、第k个车道、第4相位停留的车辆数;ti为穿插路口各相位的配时,T=t1+t2+t3+t4;rijk表明第i个相位、第j个方向、第k个车道的车辆抵达率;dijk表明在绿灯期间内,放行车辆在第i个相位、第j个方向、第k个车道驶离路口的脱离率;Pijk表明车辆通行状况,Pijk=1表明第i相位、第j方向、第k车道车辆放行,Pijk=0表明第i相位、第j方向、第k车道车辆制止放行。

选用遗传算法做最优化求解,需将极小值问题转化为极大值问题。所以,将方针函数进行改换得到习惯度函数如下

依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划研讨

其间,S是停留路口车辆数。在求解过程中,需对每个个别进行习惯度核算,其习惯度值越高则个别越优。

2.2.2 遗传算法优化配时程序规划

遗传算法的根本过程包含编码、发生初始种群、核算习惯度、挑选、单点穿插和根本位变异等;按此规划出遗传算法优化配时程序的流程如图2所示。

依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划研讨

2.2.3 遗传算法硬件化

尽管遗传算法具有许多长处,且在很多优化问题中均有成功使用,但根本遗传算法自身存在着缺乏。例如部分查找才干差、存在未成熟收敛和随机周游等现象,导致算法的收敛功能差,需较长时刻才干找到最优解。尤其是在一些对实时性要求较高的场合,遗传算法的运转时刻成为了一个丧命的缺陷。遗传算法的运转时刻遭到习惯度函数和实质是串行核算的核算机约束。

所以,实质是并行运转的FPGA在完结遗传算法时就具有较大优势。遗传算法的硬件化和遗传算法的实质思维共同,其包含初始化模块、习惯度模块、随机数模块、挑选模块、穿插模块和变异模块。此外,还添加了存储个别及个别习惯度值的存储模块,地址发生模块和操控算法在挑选、穿插、变异循环履行的操控模块等。利于VHDL言语编写程序完结如下模块:

(1)初始化模块。在接收到体系复位信号完毕后,就初始化个别,发生个别及存储个别的存储器地址,本体系里是每次初始化后发生64个个别及相应的64个地址。

(2)习惯度模块。即核算每个个别的习惯度值,并输出到存储模块。

(3)存储模块。分别为存储个别的RAM1和存储习惯度值的RAM2,RAM的容量为个别的一倍,即128,由于初始化发生的父代为64个,经变异后的子代也会有64个,然后经过存储地址在必定规则的改变下,新的子代不断替换父代来求得最优解。RAM直接调用QuartusⅡ内的IP核。

(4)挑选模块。为挑选出输入到挑选模块中习惯度较小的个别和其习惯度,输入的个别为随机发生的地址在RAM中随机挑选的个别,输出的个别按习惯度的巨细来比较后发生并输出。

(5)穿插模块。为了将输入的两个个别依照发生的随机数来进行穿插,如发生的随机数为4,则个别1和个别2的后5位相互穿插,以此来发生新个别。因实践中最大值约束为31,所以每个个别的第7至第5位不进行穿插。挑选的概率为0.875,即二进制的11100000,当小于其就进行穿插,不然不穿插。

(6)变异模块。行将输入的两个个别依照设置好的变异原则变异,本文的变异规则为,在小于变异概率0.0703,即00010010,个别的第4位和第1位取反。当大于变异概率时则不变异。

(7)地址发生模块。首要有两部分:一部分为挑选个别时的地址;另一部分为变异后存储个别的地址。

(8)随机数模块。1)发生挑选个别时的随机数地址,随机数模块;2)发生供挑选模块、变异模块的概率及变异位。

(9)输出模块。当抵达进化代数后,输出最优值。

(10)操控模块。初始化模块完毕后,发生信号使挑选模块开端作业,挑选模块挑选完两个个别后回来信号至操控模块,然后挑选模块中止作业,穿插模块开端运转,当穿插完两个个别后,回来信号给操控模块,并运转变异模块,变异完两个个别后回来信号给操控模块,存储个别,一起判别是否为抵达进化代数,若没有,则回来到挑选模块,若抵达进化代数则中止一切模块的作业。

终究生成的遗传算法硬件实时模块,如图3所示。

依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划研讨

2.3 信号机操控器模块树立

运用QuartusⅡ7.2、SOPC Builder进行硬件电路开发,完结CPU软核装备、接口电路等的树立,并进行编译,体系电路如图4所示。

依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划研讨

本操控器的软件首要选用C言语在NiosⅡIDE下编写和调试。软件包含主函数和11个自定义函数。

将规划成果烧写到一个NiosⅡ开发板上的EP2C35P672C8芯片,成功树立了信号机操控器模块硬件,并用具有开关、按键、LED、数码管和接口电路等的模块电路进行信号操控的软硬件试验验证。本文规划的信号机操控器将遗传算法硬件化后,完结一次配时计划优化的运转时刻由原有的几百s削减到了ms级。

3 优化作用剖析

文中前期对成都市温江区主城区的首要信号穿插口进行了很多的交通查询,并进行了数据收拾与剖析。运用这些实测数据对本规划的单点穿插口自习惯操控器进行了仿真模仿运转,对几个重要穿插路口进行优化后均能得到最优配时计划,且可使得这些路口鄙人一个周期的车辆排队长度为零。以南熏-光华路口为例,原配时计划为:总周期T=130 s;南北方向:直行绿灯47 s。黄灯3 s,左行27 s,黄灯3 s;东西方向:直行绿灯27 s,黄灯3 s,左行绿灯17 s,黄灯3 s。

对南熏-光华路口顶峰时段测得的车流量数据和某周期剩下排队车辆长度的状况成果计算,如表1所示。

依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划研讨

从以上数据可得到车辆的均匀抵达率和脱离率及上一周期停留车辆数等信息,进行遗传算法优化后得到成果。相位配时计划:总周期T=112 s;南北方向:直行绿灯20 s,黄灯3 s,左行20 s,黄灯3 s;东西方向:直行绿灯20 s,黄灯3 s,左行绿灯40 s,黄灯3 s。

运用该配时计划进行模仿核算得知,在相同的车辆抵达状况下,各相位的车辆排队长度均为零。上述成果表明,单穿插口自习惯操控程序选用遗传算法进行信号配时计划优化的有用性。

4 完毕语

本文研讨成果表明,依据NiosⅡ的单点自习惯操控器规划的可行性与有用性。此外,文中完结了SOPC选用依据FPGA的嵌入IP软核的方法,并运用NiosⅡ完结了CPU体系操控VHDL言语的遗传算法硬件模块,完结了对交通讯号灯的操控。

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