摘要 為了提高道路交叉口通行能力，設計了一種單點交叉口自適應控制系統(tǒng)。系統(tǒng)采用SOPC方案，利用具有NiosⅡ軟核的FPGA芯片設計了控制器的硬件，井利用遺傳算法建立了信號配時優(yōu)化模型、VHDL語言進行了遺傳算法的硬件化、C語言編寫了單點自適應控制器的程序。以成都市溫江區(qū)南熏-光華大道路口的實測數據為例，進行軟硬件系統(tǒng)聯(lián)調的仿真實驗，獲得了交叉路口的信號配時優(yōu)化方案。仿真結果表明，通過采用優(yōu)化的方案進行交叉口信號配時后，各進口的車輛排隊為零。驗證了基于NiosⅡ單點在線自適應控制器的設計是有效的。

目前，解決城市交通擁堵，提高區(qū)域效益的重要手段之一是采用城市交通控制系統(tǒng)。單點交叉口控制是交通信號控制系統(tǒng)的最小單元，也是干線交叉口交通信息協(xié)調控制和區(qū)域交通信號控制系統(tǒng)的基礎。單點交叉口的在線式自適應控制能根據前端檢測器得到的實時交通信息，自動對交通信號控制的關鍵參數進行調整，以達到改善交通通行狀況的目的，該方式將成為信號控制研究的主流?，F(xiàn)代電子系統(tǒng)設計的主要方向之一是采用SOPC(System on a Programmable Chip)實現(xiàn)，SOPC技術的實現(xiàn)方式有3種，其中一種是用含有NiosⅡ軟核的FPGA芯片實現(xiàn)。因此，本文對基于NiosⅡ的單點自適應控制器設計開展了研究。

1 單點自適應控制研究

單交叉路口信號配時方案的基本內容是信號相位方案和信號基本控制參數，本文側重于對信號相位方案進行優(yōu)化。

1.1 自適應信號機控制策略

本文用交叉口飽和度s作為選擇控制策略的參數，將s分為(0，0.8)，[0.8，0.9)，[0.9，∞)，3個區(qū)間，制定本自適應信號機的控制策略。

當車輛檢測器系統(tǒng)出現(xiàn)故障時執(zhí)行固定周期信號控制。若交叉口飽和度s的值為(0，0.8)就執(zhí)行感應控制。若交叉口飽和度s的值為[0.8，0.9)，就執(zhí)行單點在線的實時自適應控制。若交叉口飽和度s為[0.9，∞)時，交叉口已處于飽和，應改善交叉口幾何條件及交通條件。

1.2 系統(tǒng)功能分析與整體設計

設計的信號機控制器模塊是交叉口信號燈控制系統(tǒng)的控制核心，其將控制信號燈控制及驅動模塊、人機接口模塊、通信模塊、交通數據采集模塊和數據存儲模塊。

1.3 車輛檢測器安裝及作用

設計在一個交叉路口的每個進口車道安裝基于電磁感應原理的車輛檢測設備。當有車經過環(huán)形地感線圈時，線圈的磁通量會發(fā)生變化，車輛檢測器將磁通量變化轉化為表示線圈上方有車存在或通過的開關信號。每條進口車道埋設兩個線圈，一個在停車線后100 m處，稱作上游線圈。另一個在停車線前面2～4 m處，稱作下游線圈。通過該方式可采集到交通流量、車輛的平均到達率和離開率等交通數據。

由上游車輛檢測器得到的車輛數可計算出一個信號周期內的車輛平均到達率，而從下游車輛檢測器得到的車輛數可計算出一個信號周期內的車輛平均離開率。

2 單點實時自適應控制器設計

選用Altera的FPGA器件CycloneⅡ系列EP2C35F672C8芯片為核心進行了基于NiosⅡ的單點自適應控制器設計研究。使用的軟件有Quartus Ⅱ7.2和NiosⅡ7.2IDE，采用VHDL語言來實現(xiàn)遺傳算法的各個模塊，然后將遺傳算法生成一個Symbol后，結合Quartus內的SOPC Builder來產生一個SOPC，隨后在Nios內搭建一個軟件系統(tǒng)來控制遺傳算法、各交通燈和計時數碼管的工作，并結合實驗開發(fā)板，得到預期結果。

2.1 單點自適應控制信號機硬件構成

一套完整的單點自適應控制信號機應具備電源模塊、交通數據采集模塊、信號機控制器模塊、信號燈控制及驅動模塊及通信模塊等，其連接關系如圖1所示。

2.2 遺傳算法優(yōu)化模塊設計

本文提出的單點自適應控制是以各路口車輛滯留數總和最小情況下為各相位配時，基于車輛檢測器來測量每個相位在各自周期的到達車輛數和離開車輛數，以此來計算出各相位的到達率和離開率，再結合分配的時間就可預測出下一周期各相位時間的具體分配，利用遺傳算法來進行配時方案的最優(yōu)化處理。

2.2.1 遺傳算法配時優(yōu)化模型

以單個交叉路口4個相位配時時間t1、t2、t3、t4這4個變量的優(yōu)化為例，介紹了優(yōu)化模型的建立。

為簡化問題，可將4變量求極小值的問題簡化為3變量求極小值問題。即以t1、t2、t3為自變量，將問題化為以下3個變量極小值問題

其中，i=1，2，3，4;j=1，2，3，4;k=1，2，3。當i=1時，

為第x-1個周期、第j個方向、第k個車道、第4相位滯留的車輛數;ti為交叉路口各相位的配時，T=t1+t2+t3+t4;rijk表示第i個相位、第j個方向、第k個車道的車輛到達率;dijk表示在綠燈期間內，放行車輛在第i個相位、第j個方向、第k個車道駛離路口的離開率;Pijk表示車輛通行狀態(tài)，Pijk=1表示第i相位、第j方向、第k車道車輛放行，Pijk=0表示第i相位、第j方向、第k車道車輛禁止放行。

采用遺傳算法做最優(yōu)化求解，需將極小值問題轉化為極大值問題。所以，將目標函數進行變換得到適應度函數如下

其中，S是滯留路口車輛數。在求解過程中，需對每個個體進行適應度計算，其適應度值越高則個體越優(yōu)。

2.2.2 遺傳算法優(yōu)化配時程序設計

遺傳算法的基本步驟包括編碼、產生初始種群、計算適應度、選擇、單點交叉和基本位變異等;按此設計出遺傳算法優(yōu)化配時程序的流程如圖2所示。

2.2.3 遺傳算法硬件化

雖然遺傳算法具有諸多優(yōu)點，且在眾多優(yōu)化問題中均有成功應用，但基本遺傳算法本身存在著不足。例如局部搜索能力差、存在未成熟收斂和隨機漫游等現(xiàn)象，導致算法的收斂性能差，需較長時間才能找到最優(yōu)解。尤其是在一些對實時性要求較高的場合，遺傳算法的運行時間成為了一個致命的缺點。遺傳算法的運行時間受到適應度函數和本質是串行計算的計算機限制。

所以，本質是并行運行的FPGA在實現(xiàn)遺傳算法時就具有較大優(yōu)勢。遺傳算法的硬件化和遺傳算法的本質思想一致，其包含初始化模塊、適應度模塊、隨機數模塊、選擇模塊、交叉模塊和變異模塊。此外，還添加了存儲個體及個體適應度值的存儲模塊，地址產生模塊和控制算法在選擇、交叉、變異循環(huán)執(zhí)行的控制模塊等。利于VHDL語言編寫程序實現(xiàn)如下模塊：

(1)初始化模塊。在接收到系統(tǒng)復位信號結束后，就初始化個體，產生個體及存儲個體的存儲器地址，本系統(tǒng)里是每次初始化后產生64個個體及相應的64個地址。

(2)適應度模塊。即計算每個個體的適應度值，并輸出到存儲模塊。

(3)存儲模塊。分別為存儲個體的RAM1和存儲適應度值的RAM2，RAM的容量為個體的一倍，即128，因為初始化產生的父代為64個，經變異后的子代也會有64個，然后通過存儲地址在一定規(guī)律的變化下，新的子代不停替換父代來求得最優(yōu)解。RAM直接調用QuartusⅡ內的IP核。

(4)選擇模塊。為選擇出輸入到選擇模塊中適應度較小的個體和其適應度，輸入的個體為隨機產生的地址在RAM中隨機選擇的個體，輸出的個體按適應度的大小來比較后產生并輸出。

(5)交叉模塊。為了將輸入的兩個個體按照產生的隨機數來進行交叉，如產生的隨機數為4，則個體1和個體2的后5位互相交叉，以此來產生新個體。因實際中最大值限制為31，所以每個個體的第7至第5位不進行交叉。選擇的概率為0.875，即二進制的11100000，當小于其就進行交叉，否則不交叉。

(6)變異模塊。即將輸入的兩個個體按照設置好的變異準則變異，本文的變異規(guī)則為，在小于變異概率0.0703，即00010010，個體的第4位和第1位取反。當大于變異概率時則不變異。

(7)地址產生模塊。主要有兩部分：一部分為選擇個體時的地址;另一部分為變異后存儲個體的地址。

(8)隨機數模塊。1)產生選擇個體時的隨機數地址，隨機數模塊;2)產生供選擇模塊、變異模塊的概率及變異位。

(9)輸出模塊。當到達進化代數后，輸出最優(yōu)值。

(10)控制模塊。初始化模塊結束后，產生信號使選擇模塊開始工作，選擇模塊選擇完兩個個體后返回信號至控制模塊，而后選擇模塊停止工作，交叉模塊開始運行，當交叉完兩個個體后，返回信號給控制模塊，并運行變異模塊，變異完兩個個體后返回信號給控制模塊，存儲個體，同時判斷是否為到達進化代數，若沒有，則返回到選擇模塊，若到達進化代數則停止所有模塊的工作。

最終生成的遺傳算法硬件實時模塊，如圖3所示。

2.3 信號機控制器模塊搭建

利用QuartusⅡ7.2、SOPC Builder進行硬件電路開發(fā)，完成CPU軟核配置、接口電路等的搭建，并進行編譯，系統(tǒng)電路如圖4所示。

本控制器的軟件主要采用C語言在NiosⅡIDE下編寫和調試。軟件包括主函數和11個自定義函數。

將設計結果燒寫到一個NiosⅡ開發(fā)板上的EP2C35P672C8芯片，成功搭建了信號機控制器模塊硬件，并用具有開關、按鍵、LED、數碼管和接口電路等的模塊電路進行信號控制的軟硬件實驗驗證。本文設計的信號機控制器將遺傳算法硬件化后，完成一次配時方案優(yōu)化的運行時間由原有的幾百s減少到了ms級。

3 優(yōu)化效果分析

文中前期對成都市溫江區(qū)主城區(qū)的主要信號交叉口進行了大量的交通調查，并進行了數據整理與分析。利用這些實測數據對本設計的單點交叉口自適應控制器進行了仿真模擬運行，對幾個重要交叉路口進行優(yōu)化后均能得到最優(yōu)配時方案，且可使得這些路口在下一個周期的車輛排隊長度為零。以南熏-光華路口為例，原配時方案為：總周期T=130 s;南北方向：直行綠燈47 s。黃燈3 s，左行27 s，黃燈3 s;東西方向：直行綠燈27 s，黃燈3 s，左行綠燈17 s，黃燈3 s。

對南熏-光華路口高峰時段測得的車流量數據和某周期剩余排隊車輛長度的情況結果統(tǒng)計，如表1所示。

從以上數據可得到車輛的平均到達率和離開率及上一周期滯留車輛數等信息，進行遺傳算法優(yōu)化后得到結果。相位配時方案：總周期T=112 s;南北方向：直行綠燈20 s，黃燈3 s，左行20 s，黃燈3 s;東西方向：直行綠燈20 s，黃燈3 s，左行綠燈40 s，黃燈3 s。

利用該配時方案進行模擬計算得知，在同樣的車輛到達情況下，各相位的車輛排隊長度均為零。上述結果表明，單交叉口自適應控制程序采用遺傳算法進行信號配時方案優(yōu)化的有效性。

4 結束語

本文研究結果表明，基于NiosⅡ的單點自適應控制器設計的可行性與有效性。此外，文中實現(xiàn)了SOPC采用基于FPGA的嵌入IP軟核的方式，并利用NiosⅡ實現(xiàn)了CPU系統(tǒng)控制VHDL語言的遺傳算法硬件模塊，完成了對交通信號燈的控制。