基于視頻聯(lián)網(wǎng)和多智能體的區(qū)域交通聯(lián)動控制關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著車流檢測技術(shù)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)檢測方式難以滿足實際應(yīng)用需求。近年來，將智能視頻監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用于交通信息獲取與處理，解決交通擁堵問題，已成為智能交通系統(tǒng)中的一項關(guān)鍵技術(shù)。目前雖已建立起了較為完善的智能交通系統(tǒng)，但各子控制系統(tǒng)之間難以進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)融合和信息共享，只能進(jìn)行簡單的信息采集和處理，并沒有通過視頻聯(lián)網(wǎng)共享和交通控制策略結(jié)合起來，致使系統(tǒng)之間的聯(lián)動控制機(jī)制沒有形成。
　　本文主要以國家自然基金項目(F030209)“基于Age

2、nt和演化博弈的城市交通信號區(qū)域聯(lián)動控制協(xié)調(diào)運行研究”為依托，開展對城市交通智能化管理和控制的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。利用視頻識別相關(guān)的技術(shù)手段，實現(xiàn)對交通流參數(shù)的實時提取，實時判別交通狀態(tài)，結(jié)合agent技術(shù)，針對相鄰交叉口交通流的關(guān)聯(lián)性，通過相鄰交叉口間的信息交互，對控制小區(qū)進(jìn)行調(diào)整，并了解其協(xié)調(diào)任務(wù)的簡易度和緊急度，及時采取聯(lián)動控制措施。
　　首先，根據(jù)交通的實時性需求，構(gòu)建了基于虛擬線圈的交通參數(shù)提取模型，描述了車輛檢測和車輛跟

3、蹤的實現(xiàn)過程，分析了參數(shù)提取的重點要素，指出了車輛檢測和跟蹤是交通參數(shù)提取的重點。
　　其次，根據(jù)交通參數(shù)的時空變化規(guī)律分析，提出基于模糊認(rèn)知圖的交通狀態(tài)快速識別與躍遷轉(zhuǎn)變模型，構(gòu)建了交通參數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系圖，指出了躍遷轉(zhuǎn)變的內(nèi)部和外部影響，分析了躍遷轉(zhuǎn)變的過程。
　　然后，根據(jù)基于系統(tǒng)動力學(xué)的擁擠傳播模型對交通擁堵的產(chǎn)生及傳播規(guī)律進(jìn)行分析，應(yīng)用節(jié)點收縮法確定關(guān)鍵節(jié)點，得到一個關(guān)鍵節(jié)點重要度的排序。根據(jù)交通擁擠擴(kuò)散規(guī)律，以關(guān)鍵節(jié)點

4、為控制小區(qū)中心，以最短路徑阻抗作為約束條件，確定控制小區(qū)的范圍。根據(jù)交通關(guān)聯(lián)度和相似度對節(jié)點和關(guān)聯(lián)路徑進(jìn)行劃分，提出了基于節(jié)點收縮法的控制小區(qū)動態(tài)調(diào)整與優(yōu)化模型。
　　接著，根據(jù)多Agent協(xié)調(diào)聯(lián)動控制不僅要考慮自身的運行效果，而且考慮自己排放車流對下游交叉口的影響，將每個路口看作一個Agent，建立基于遺傳算法的信號優(yōu)化模型;根據(jù)交通任務(wù)的簡易度和緊急度，建立基于模糊理論的Agent協(xié)訓(xùn)控制選擇模型;根據(jù)直接信任協(xié)調(diào)和間接信任協(xié)

5、調(diào)確定協(xié)調(diào)團(tuán)隊，構(gòu)建虛擬控制小區(qū)，提出了基于多Agent的協(xié)調(diào)聯(lián)動控制模型。
　　最后，根據(jù)對原有系統(tǒng)的更新和改進(jìn)，并要求Agent不同功能之間的互聯(lián)方式、信息傳遞和數(shù)據(jù)共享，以集成的思想，設(shè)計了一個基于多Agent的城市交通協(xié)凋聯(lián)動控制體系。
　　通過對視頻識別和多Agent的協(xié)調(diào)聯(lián)動控制關(guān)鍵技術(shù)的研究，可以有效提高提取交通參數(shù)的速度和準(zhǔn)確度，并增強(qiáng)交通信號控制能力和覆蓋范圍，實現(xiàn)城市交通實時、多點以及協(xié)同控制的目的，對緩