量Τι的隶属函数图；
[0058] 图7(a)为输入变量Τι的隶属函数图，图7(b)为输入变量Trest的隶属函数图，图7(c) 为输出变量T2的隶属函数图；
[0059] 图8(a)为东西直行相位示意图，图8(b)为东西左转相位示意图，图8(c)为南北直 行相位示意图，图8(d)南北左转相位示意图；
[0060] 图9是本区域协调控制方法的系统框图。
【具体实施方式】
[0061] 现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。运些附图均为简化的示意图，仅W 示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
[0062] 本发明首先就城市范围内复杂的路网状况进行控制区域划分，然后就划分好的各 个控制区域分别建立两级模糊控制器W进行控制。其中，对于模糊控制器中的模糊控制最 主要的思想是利用自然语言来描述模糊控制需要用到的规则库，也即对模糊规则的确定； 本发明模糊控制器的输入变量分别来源于各平交路口处设置的两类车辆传感器所采集的 车流量信息。通过设计两级模糊控制器的控制方法很好地实现了各个平交路口的交通流的 控制，进而达到对整个城市路网范围内各区域协调控制的目的。
[0063] 实施例1
[0064] 如图1所示，本发明的一种城市区域道路交通协调控制方法，包括如下步骤：
[0065] 步骤S1，根据城市中的路网状况进行控制区域划分；
[0066] 步骤S2,将划分好的各控制区域分别建立相应两级模糊控制器，W对信号灯进行 控制。
[0067] 其中，所述步骤S1中根据城市中的路网状况进行控制区域划分的方法包括：
[0068] 步骤S11，初步划分，即根据路网中两平交路口间的连线长度L，对城市路网的平交 路口群进行初步划分；
[0069] 具体的，图1为一个MXN的城市路网平交路口群示意图，假设运个交通路网由东西 和南北纵横交错的道路组成，东西向道路从北到南依次记为:EWi、E化、…、EWm;南北向道路 从西到东依次记为：S化、S化、…、SNn ;道路EWi与SNj相交的平交路口记为（i，j)，其中i = 1， 2,. . . ,Μ; j = l ,2,. . . ,Ν。
[0070] 例举两个相邻平交路口加 W说明，即平交路口（i，j)和上一平交路口（iJ+1)的间 距/每方"大于预设阔值(该阔值一般取800m)时，将运两个平交路口划分到不同的控制区 域;反之亦然。
[0071] 步骤S12,细分，即根据路网中各平交路口之间相关度，定义其禪合度，且依据该禪 合度对初步划分后的较大控制区域进行细分，直到控制区域内的各平交路口之间有较大的 相关性时，停止划分;其中
[0072] 所述步骤S12中禪合度的获得方法包括：
[0073] 相邻平交路口之间的相关度是定量化描述相邻平交路口之间的相关性的交通参 量，综合反映了相邻平交路口之间交通信号控制需求差异和路网交通运行情况对相邻平交 路口相关性的客观影响。
[0074] 将影响交通控制区域划分的各因素各自集合，W得到各平交路口之间相关度的评 价准则，即相邻平交路口间距L、交通流量q、排队长度Q和信号周期时长C;
[0075] 将平交路口（i，j)的各指标值组成的矢量称为该平交路口的禪合矢量将其 表示如公式(1)所示：
[0076]
(1)；
[0077] 且禪合矢量取模隹
：其中，K为正比例关系符号；
[007引其中，若相邻平交路口间距L越大，则越小，表示平交路口之间相关度越小;而 交通流量q越大、排队长度Q越长、信号周期时长C越接近，则越大，平交路口之间的相关 度越大；
[0079] 根据两个相关平交路口，即平交路口（ i，j)、上一平交路口（ i，j+1)相关度的禪合 矢量和两平交路口之间的賴合度町'引。少心由公式(2)得出：
[0080] (2)
[0081] 所述禪合度巧';Γ旷e EiUl，且禪合度越大，则相互禪合的平交路口 之间的相关程度越大，且划分到同一个控制区域进行控制；
[0082] 上式中，
是两个常量，1非< + w，i含Q含+W，且
II · I Ip和II · I Iq分别是各个矢量的P范数和Q范数。
[0083] 下面例举控制区域划分的具体实例，来详细阐述应用禪合度划分控制区域的方 法。
[0084] 图2给出了一个简单的多路口控制区域，各平交路口右上数据表示该路口信号周 期时长C;右下数据表示相邻平交路口间距L。表1给出了各关联路段的交通流量q及其车辆 排队长度Q。
[0085] 表1关联路段的交通流量及其车辆排队长度信息
[0086]
[0087]根据图2五路口城市路网和表1给出的数据信息，可W对该区域进行控制区域划 分：
[008引初步划分:首先跟据相邻交叉口间距巧贵1)进行初步划分，因为/4掛>800m，可直接 将(i，l)单独划分为一个控制区域1，。，2)、。，3)、。，4)、。，5)初划到一个控制区域11;
[0089] 再次细分:然后根据禪合度对控制区域II再进行划分。各交叉口禪合矢量分别为：
[0090] V(i'2) = (600,500,25,120)
[0091] V(W) =巧 50,550,30,115)
[0092] V(i,4) = (450,500,20，110)
[0093] V。'己) = (400,450,15,110) (3)
[0094] 归一化后为：
[0095] V(i'2) = (0.3,0.25,0.28,0.27)
[0096] V。' 3) = (0.275，0.275，0.33，0.25)
[0097] V(i'4) = (0.225,0.25,0.22,0.24)
[009引 V(i'5) = (0.2,0.225,0.17,0.24) (4)
[0099] 控制区域II四个交叉口两两结合由归一化禪合矢量可得到6个禪合度：
[0106] 若给定一个阔值化igh = 0.80, w上禪合度皆不小于该阔值，说明控制区域II各交 叉口相关程度很大，可W禪合，所W可W将控制区域II划分在同一个控制区域内进行协调 控制。
[0107] 所述步骤S2将划分好的各控制区域分别建立相应两级模糊控制器，W对信号灯进 行控制的方法采用区域协调控制方法，该区域协调控制方法将在随后的实施例中将W详细 说明。
[010引实施例2
[0109] 本实施2提出了一种区域协调控制方法，包括
[0110] 检测各平交路口所对应的相应路段上的交通流量信息，W获得各平交路口各相位 的实际绿灯延长时间了2 ;
[0111] 判断平交路口各相位的最小绿灯时间Gmin、实际绿灯延长时间T2之和与最大绿灯 时间Gmax的关系，W控制各平交路口的绿灯相位。
[0112] 其中，所述交通流量信息通过车辆流量检测装置获得，具体的，所述车辆流量检测 装置包括:在平交路口各个路段上分别设有车辆流量检测装置，所述车辆流量检测装置包 括:近端车辆检测器和远端车辆检测器;其中近端车辆检测器采用摄像探头，远端车辆检测 器采用环形线圈车辆传感器。
[0113] 本系统采用车辆传感器对各个平交路口的车流量信息进行数据的采集，如图3给 出了平交路口模糊控制器车辆检测器设置示意图。十字形平交路口分为A、B、C、D四个路段， 每个路段上都设置两个车辆检测器，即近端摄像头（图3中分别用41、81、(：1、01表示)和环形 线圈检测器（图3中分别用42、82八2、02表示），其中近端检测器用于检测绿灯期间车辆通过 平交路口的交通流信息，远端检测器用于检测红灯期间在停车线处等待的车辆交通流信 息。环形线圈车辆传感器与近端摄像头之间的间距依据实际的路网信息确定，一般两者间 距取200m。
[0114] 关于区域协调控制方法中初始化设置等步骤将在后续实施例中详细展开。
[0115] 所述实际绿灯延长时间T2的方法包括：
[0116] 建立两级模糊控制器，即一级模糊控制器FCI、二级模糊控制器FCII;
[0117] 所述一级模糊控制器FCI的输入变量分别为Fi(t)和F2(t)，其输出变量为时间Τι; [011引所述二级模糊控制器FCII的两输入分别为时间Τι和预设信号周期时长的剩余时 间Trest，其输出为实际绿灯延长时间Τ2 ;其中
[0119] Fi(t)表示一控制区域内，平交路口（i，j)当前时刻绿灯相位上、下游近端车辆检 测器之间的车辆数之和的最大值减去该平交路口当前时刻红灯相位上、下游远端车辆检测 器之间的车辆数之和的最大值；
[0120] F2(t)表示t时刻时，上一平交路口（i，j+l)与平交路口（i，j)之间路段的车辆数和 下一平交路口（iJ-1)与平交路口（i，j)之间路段的车辆数的最大值。
[0121] 下面给出两级模糊控制器的具体实现过程：
[0122] Fl(t)=Xmax-Ymax (11)
[0123] 其中，X为区域内各自然平交路口当前时刻绿灯相位上、下游车辆检测器之间的车 辆数之和，Xmax为其最大值;Y为区域内各自然平交路口当前时刻红灯相位上、下游车辆检测 器之间的车辆数之和，Ymax为其最大值。
[0124] 不失一般性，设平交路口各路段至少为双向6车道，等待左拐的车辆占据里侧车 道，右拐车辆使用外侧车道，中间车道为等待直行的车辆使用。各交叉口的所有车道统一编 号，令车道号为d，则d = l，2,…，12,如图4所示。此处规定同向交通流使用一个车道号。
[01 巧]
(12)
[0126] 其中，始/;并读示t时刻，上一平交路口（ i，j+1)到平交路口（ i，j)中间路段的车 辆数；
[0127] 姐戈。(〇表示t时刻，下一平交路口到平交路口（i，j)中间路段的车辆数；
[0128] W上各参量的计算分别如下：
[01