(Luận văn thạc sĩ hcmute) phát triển thuật toán tối ưu dòng xe di chuyển trên đường dựa trên hệ thống đèn giao thông thông minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ BÙI NGUYỄN CHÍ ĐẠT PHÁT TRIỂN THUẬT TỐN TỐI ƯU DÒNG XE DI CHUYỂN TRÊN ĐƯỜNG DỰA TRÊN HỆ THỐNG ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH NGÀNH: NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH - 60480101 SKC006702 Tp Hồ Chí Minh, tháng 05/2020 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ BÙI NGUYỄN CHÍ ĐẠT PHÁT TRIỂN THUẬT TỐN TỐI ƯU DỊNG XE DI CHUYỂN TRÊN ĐƯỜNG DỰA TRÊN HỆ THỐNG ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH NGÀNH: NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH - 60480101 Tp Hồ Chí Minh, tháng 05/2020 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ BÙI NGUYỄN CHÍ ĐẠT PHÁT TRIỂN THUẬT TỐN TỐI ƯU DỊNG XE DI CHUYỂN TRÊN ĐƯỜNG DỰA TRÊN HỆ THỐNG ĐÈN GIAO THƠNG THƠNG MINH NGÀNH: NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH - 60480101 Hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN VĂN THÁI Tp Hồ Chí Minh, tháng 05/2020 Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van Chương 6: Phụ lục minTurnGreen = 100; maxTurnGreen = 0; step = 0; max_steps = 5400; waiting_times = containers.Map; % bắt đầu thực việc mô theo bước while(step < max_steps) traci.simulation.step(); current_total_wait = collectWaitingTime(); TL1_State = updateState(TL1_State); TL2_State = updateState(TL2_State); TL3_State = updateState(TL3_State); TL4_State = updateState(TL4_State); step = step + 1; end % đóng kết nối tới sumo traci.close() % thực in biến chứa liệu b=cell2mat(waiting_times.values); out=sum(b); % tổng thời gian chờ phương tiện disp(out); 59 Luan van Chương 6: Phụ lục % thời gian đèn xanh (đi thẳng) ngắn disp(minStraighGreen); % thời gian đèn xanh (đi thẳng) dài disp(maxStraighGreen); % thời gian đèn xanh (rẽ trái) ngắn disp(minTurnGreen); % thời gian đèn xanh (rẽ trái) dài disp(maxTurnGreen); • Function getGreenTime Function getGreenTime dùng để tính tốn thời gian đèn xanh cho đường dựa mật độ xe đường đó, mật độ xe đường cắt mật độ xe nút function greenTime = getGreenTime(type, primaryRoad1, primaryRoad2, crossRoad1, crossRoad2, primaryTLId, crossTLId) fuzzygreentime = readfis('tls9.fis'); % tạo fuzzy controller matlab % trọng số mật độ nút nút liền kề a = 0.75; b = 0.25; basicStraightTime = 60; primaryRoadDensity = getRoadDensity(primaryRoad1) + getRoadDensity(primaryRoad2); 60 Luan van Chương 6: Phụ lục crossRoadDensity = getRoadDensity(crossRoad1) + getRoadDensity(crossRoad2); primaryDensity = getTLDensity(primaryTLId); crossDensity = getTLDensity(crossTLId); tlDensity = a*primaryDensity + b*crossDensity; % tạo cụm liệu đầu vào cho fuzzy controller input = [primaryRoadDensity crossRoadDensity tlDensity]; greenTimeAdjust = evalfis(input, fuzzygreentime); % sử dụng fuzzy controller để tính tốn kết if type == "straight" greenTime = floor(basicStraightTime + greenTimeAdjust); else greenTime = floor((basicStraightTime + greenTimeAdjust)/2); end end • Function collectWaitingTime Function collectWaitingTime dùng để lấy tổng thời gian chờ phương tiện đường, sau lưu vào mảng, tất liệu mảng tính tổng vào bước cuối SimRunner function total_waiting_time = collectWaitingTime() %tập đường mà phương tiện dừng incoming_roads = ["W2TL";"N2TL";"E2TL";"S2TL";"W2TL2";"N2TL2";"E2TL2";"TL2N";"TL22 E";"N2TL3";"E2TL3";"S2TL3";"TL2E";"TL32S";"E2TL4";"S2TL4"]; global waiting_times 61 Luan van Chương 6: Phụ lục % lấy đường mà xe dừng for car_id = traci.vehicle.getIDList() char_car_id = char(car_id); wait_time = traci.vehicle.getAccumulatedWaitingTime(char_car_id); % lấy đường mà xe dừng road_id = traci.vehicle.getRoadID(char_car_id); % kiểm tra xe có phải đoạn đường dừng if ismember(road_id,incoming_roads) waiting_times(char_car_id) = wait_time; end end end 62 Luan van BÀI BÁO: PHÁT TRIỂN THUẬT TỐN TỐI ƯU DỊNG XE DI CHUN TRÊN ĐƯỜNG DỰA TRÊN HỆ THỐNG ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH DEVELOPING AN ALGORITHM TO OPTIMIZE THE FLOW OF CARS ON THE ROAD BASED ON THE INTELLIGENT TRAFFIC LIGHT SYSTEM Bui Nguyen Chi Dat1, Nguyen Van Thai1 Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM TÓM TẮT Bài báo nhằm mục tiêu thiết kế hệ thống đèn giao thông cho hệ thống giao lộ gồm nhiều đèn giao thông khác nhau, với chu kỳ đèn tín hiệu tùy thuộc vào tình trạng xe lưu thơng hai tuyến đường tình hình giao thơng nút Một giải thuật mờ thiết kế để hoạt động với đầu vào gồm thông tin mật độ xe nút mật độ xe nút xung quanh điều khiển 150 luật điều khiển mờ để định thời gian chu kỳ đèn xanh cho tuyến đường tương ứng Thuật toán thực mô SUMO với giao lộ gồm nút giao thông, thời gian đèn xanh điều khiển thuật tốn thơng qua Matlab Kết thực nghiệm cho thấy tuyến đường có lưu lượng xe lớn chu kỳ đèn xanh tuyến đường dài ngược lại Chu kỳ đèn xanh tối đa 86 giây tối thiểu 33 giây tăng dần theo mật độ phương tiện đường Từ khóa: Đèn giao thơng thơng minh; SUMO, MATLAB, logic mờ ABSTRACT The paper aims to design a traffic light system for the intersection system consisting of many different traffic lights, with a signal light cycle depending on the situation of vehicles traveling on two roads and traffic situation in next button A fuzzy algorithm is designed to work with inputs that include information about the current vehicle density in the node and the density of surrounding nodes controlled by 150 fuzzy control rules to determine cycle time The next green light period for the corresponding route The algorithm is simulated on SUMO with intersections, the green light time is controlled by the algorithm via Matlab Experimental results show that the route with larger traffic volume, the green light cycle of that route is longer and vice versa The maximum green light cycle is 86 seconds and a minimum of 33 seconds and increases with the density of vehicles on the road Keywords: smart traffic light systems; SUMO, MATLAB, Fuzzy logic đường, tình trạng tắc nghẽn giao thông cực độ xảy GIỚI THIỆU Tắc nghẽn giao thông tượng mạng lưới đường xảy việc sử dụng đường tăng đặc trưng tốc độ di chuyển chậm hơn, thời gian chuyến dài hàng đợi xe tăng lên Theo số liệu sơ trung tâm nghiên cứu sống phát triển bền vững, riêng thủ Hà Nội, chi phí tăng thêm tiêu hao nhiên liệu lãng phí cơng lao động ùn tắc giao thơng nội thành khoảng 36,4 tỷ VNĐ/ngày (12.812 tỷ VNĐ/năm, tương đương khoảng 600 triệu USD/năm) Khi nhu cầu giao thông đủ lớn, tương tác phương tiện làm chậm tốc độ luồng giao thông dẫn đến số tắc nghẽn Các đường bị tắc nghẽn giao thông số lượng lớn phương tiện đường lúc Khi nhu cầu đạt đến khả tối đa Chúng ta giảm tải cho hệ thống giao thơng cách điều chỉnh lưu lượng cách hợp lý, từ gia tăng khả thơng xe mà khơng cần phải cải tạo, 63 Luan van nâng cấp mặt đường cách hàng loạt gây tốn thời gian lẫn tiền bạc đơng đúc Bangkok có số lượng cân đối đường Hệ thống triển khai thiết bị điện toán có khả áp dụng logic điều khiển riêng tiếp nhận định cách giao tiếp với điều khiển tín hiệu giao thơng đại Bài báo đưa cách tiếp cận khác cho vấn đề tối ưu hố luồng giao thơng đường phương pháp sử dụng logic mờ đại số gia tử, có xét thêm thơng tin nút giao thơng lân cận Năm 2016, Bruno Carlo Rampinelli Rota Milan Simic [4] đề xuất hệ thống giao thông thông minh với mục đích cơng nghệ ứng dụng tiên tiến tích hợp mạng giao thơng với hệ thống thu phí tốn tự động nhằm giảm thiểu thời gian dừng lại lần dừng phương tiện lưu thơng đường CƠNG TRÌNH LIÊN QUAN Để tiến hành thực đề tài tơi tìm hiểu hệ thống giao thơng thơng minh thị trường nghiên cứu cơng trình báo liên quan: Năm 2009, Fuqiang Zou, Bo Yang, Yitao Cao [1] đề xuất kiến trúc sử dụng lý thuyết mờ để tối ưu hóa việc điều khiển đèn giao thông cho giao lộ thiết kế trình bày dựa mạng cảm biến khơng dây Lưu lượng truy cập phát cảm biến đường truyền không dây qua mạng cảm biến để thực điều khiển động thời gian thực đèn giao thông để giảm thời gian chờ chuyến Thuật tốn xác định thời gian đèn giao thơng theo số lượng phương tiện đường Năm 2012, Sébastien Faye, Claude Chaudet, Isabelle Demeure [5] trình bày kiến trúc mạng lưới cảm biến không dây triển khai giao lộ, nơi đưa định địa phương mà không cần trợ giúp khối xử lý trung tâm Thuật toán sử dụng logic mờ với liệu thu thập mạng cảm biến để định linh hoạt thời gian ánh sáng xanh nhằm giảm thiểu chiều dài hàng đợi giao thơng trình tối ưu hóa giao thông cách sử dụng liệu thu thập từ cảm biến đặt đường Năm 2017, Junchen Jin, Xiaoliang Ma, Iisakki Kosonen [2] thiết kế mạch cài đặt giải thuật tối ưu hóa thời gian pha đèn giao thông việc sử dụng logic mờ nút giao thông Hệ thống điều khiển lập trình thiết bị phần cứng trung gian có khả nhận tin nhắn từ phần cứng điều khiển tín hiệu ghi đè dẫn đèn giao thông thời gian thực hoạt động Các cơng cụ điều khiển tối ưu hóa tín hiệu tích hợp vào phần mềm nhúng thiết bị phần cứng, thông số thời gian đèn xanh, trọng số đèn đỏ, khoảng cách phương tiện dùng để điều chỉnh thời gian đèn pha Tại Việt Nam có cơng trình Nguyễn Chí Ngơn vào năm 2010 đưa nghiên cứu thiết kế hệ thống giao thông thông minh điều khiển đèn dựa vào ước lượng mật độ lấy từ hình ảnh [6] sử dụng logic mờ để xử lý thời gian đèn Năm 2016, Konlapat Jintamuttha, Bunthit Watanapa Nipon Charoenkitkarn [3] đặt mục tiêu có giải pháp thỏa mãn, thơng qua việc sử dụng thuật toán dơi nhằm giảm thiểu thời gian dừng giao lộ Hiệu mơ hình xác nhận thí nghiệm mơ ngã tư Hình Hệ thống điều khiển đèn giao thơng sử dụng hình ảnh logic mờ PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT 3.1 Các pha đèn tín hiệu nút 64 Luan van quan trọng, ngồi cịn có tính khác đèn giao thơng, số xe,… giao thông Xét giao lộ với nhánh J điều khiển tín hiệu giao thơng theo chu kỳ cố định Chúng ta có định nghĩa pha đèn chuỗi điều kiện áp dụng cho nhiều luồng, chu kỳ, nhận dẫn tín hiệu giống hệt Có thể nói pha phần chu trình nhiều luồng định đạt đồng thời theo hướng Lưu lượng giao thông mô theo đơn vị nhỏ nhất, nghĩa là, phương tiện di chuyển mạng mơ mơ hình riêng lẻ có vị trí tốc độ định Trong bước có thời lượng giây, giá trị cập nhật tùy thuộc vào phương tiện phía trước mạng lưới đường phố mà phương tiện di chuyển Việc mô phương tiện đường phố thời gian rời rạc không gian liên tục Do đó, giai đoạn xanh giai đoạn bao gồm nhiều giai đoạn liên tiếp Chúng ta giả sử tín hiệu giao thơng có N pha Nếu luồng nhiều đường hướng giai đoạn xanh pha thứ n (n = 1, 2, …, N), luồng cho thuộc pha thứ n Đặt Mn luồng thuộc pha thứ n Luồng thứ m thuộc pha thứ n gọi luồng (n, m) (n = I, 2, , N, m = 1, 2, , Mn) phương tiện tạo gọi ngắn gọn (n, m) phương tiện (n = 1, 2, , N, m = 1, 2, , Mn) Hệ thống đường luận văn thiết kế với chiều dài cho đường 750m Mỗi đường gồm có chiều ngược với chiều gồm xe Làn đường di chuyển cho chiều thuận phương tiện phần đường bên phải Tốc độ cho phép di chuyển đường 50km/h Phương tiện hệ thống mô thiết kế với chiều dài thân xe đạt 5m Trong di chuyển, khoảng cách phương tiện không nhỏ 2.5m Tốc độ tối đa phương tiện đạt 90km/h Khả tăng tốc phương tiện hay gọi gia tốc 1m/s2 Khả hãm tốc hay gọi gia tốc âm phương tiện 4.5m/s2 Khoảng thời gian cuối thời kỳ xanh thời điểm mà hàng đợi giữ giao lộ qua đường có mức độ ưu tiên cao gọi khoảng thời gian ưu tiên cho luồng ưu tiên thứ i Thời kỳ coi hiệu đèn xanh Do đó, luồng, thời gian xanh hiệu xác định tổng thời kỳ xanh thời gian giải phóng mặt thời gian bị 3.3 Phần mềm hỗ trợ tính tốn MatLab MATLAB® tảng lập trình thiết kế dành riêng cho kỹ sư nhà khoa học Trọng tâm MATLAB ngôn ngữ MATLAB, ngôn ngữ dựa ma trận cho phép biểu tự nhiên tốn học tính tốn 3.2 Phần mềm mơ hoạt động phương tiện giao thông (SUMO) SUMO[7] mô giao thông đường vi mô, đa phương thức, liên tục không gian thời gian rời rạc Đây phần mềm nguồn mở cấp phép theo GNU GPL (giấy phép công cộng chung), chủ yếu phát triển trung tâm hàng không vũ trụ Đức (DLR) Trong luận văn sử dụng SUMO để thực việc chạy mô phương tiện hệ thống hạ tầng giao thông theo thời gian thực, hệ thống đèn giao thông chạy tự động Để xây dựng mạng lưới giao thơng SUMO nodes edges yếu tố cần thiết Các junctions để kết nối nodes tạo thành edges góp phần Trong hệ thống điều khiển mờ cài đặt MATLAB thông qua công cụ fuzzy toolbox Nhiệm vụ hệ thống điều khiển mờ dựa theo thơng tin có 65 Luan van từ mơi trường, thực xử lý, tính tốn, sau đưa số liệu xử lý vào điều khiển mờ Bộ điều khiển mờ thực bước mờ hố, tính tốn, giải mờ ta thu kết thời gian điều khiển đèn giao thông xác Điều làm cho khó áp dụng nhiều trường hợp Để thực giao tiếp SUMO MATLAB cần phải có phần tử đứng giữa, đảm bảo việc gửi nhận liệu, việc gửi lệnh điều khiển, thông số môi trường mô Luận văn sử dụng TraCI4Matlab[8] nhằm làm trung gian cho việc • Các quy tắc điều khiển mờ, quy tắc IF-THEN, sử dụng tốt việc thiết kế điều khiển • Bằng cách áp dụng logic mờ cho điều khiển, sử dụng chuyên môn kinh nghiệm người để thiết kế điều khiển TraCI4Matlab API phát triển Matlab cho phép giao tiếp ứng dụng phát triển MATLAB giao thông đô thị giả lập SUMO TraCI4Matlab cho phép kiểm soát đối tượng SUMO xe cộ, đèn giao thông, nút giao thông, v.v., cho phép ứng dụng đèn giao thông điều khiển dự báo phân công tuyến đường động, số người khác Hình Mờ hố kết Dựa điều khiển mơ, ta tạo hệ thống điều khiển hồn chỉnh Hình Bộ điều khiển mờ Ta thực điều khiển đèn tín hiệu cách sử dụng logic mờ nhằm giảm tổng thời gian chờ phương tiện cho: - Một pha đèn có thời gian đèn đỏ nhỏ thời gian Tđmax đó, Tđmax xác định phụ thuộc vào nút Hình Sự tương tác SUMO Matlab - Một pha đèn có thời gian đèn xanh không nhỏ thời gian Txmin đó, Tđmax xác định phụ thuộc vào nút 3.4 Hệ thống điều khiển mờ Một hệ thống điều khiển mờ xếp thành phần vật lý thiết kế để thay đổi hệ thống vật lý khác để hệ thống thể số đặc điểm mong muốn Sau số lý sử dụng logic mờ hệ thống điều khiển: - Thời gian chờ trung bình phương tiện nhỏ Trong đó: Tđmax thời gian đèn đỏ tối đa pha đèn bật đèn đỏ, để đảm bảo phương tiện tham gia chờ lâu (thông thường thời gian đèn đỏ • Trong áp dụng điều khiển truyền thống, người ta cần biết mơ hình hàm mục tiêu xây dựng theo thuật ngữ 66 Luan van pha đèn nhỏ Tđmax); Txmin thời gian đèn xanh tối thiểu mà pha đèn phải bật đèn xanh để đảm bảo cho phương tiện vượt qua nút (thông thường thời gian đèn xanh vượt Txmin) 3.5 Bộ điều khiển mờ Hình Mờ hoá giá trị đầu vào cho xe tuyến đường cắt ngang Nhiệm vụ điều khiển mờ định chu kỳ đèn xanh dựa vào lưu lượng xe ước lượng tuyến đường mật độ xe nút giao thông Ngõ vào ngõ điều khiển mờ thiết kế sau Và cuối cùng, giá trị mờ hoá mật độ phương tiện nút giao thơng lân cận mờ hố theo hình: Hình Mờ hoá giá trị đầu vào cho mật độ xe nút giao thơng lân cận Hình Ngõ vào, điều khiển mờ Tương tự, thời gian đèn xanh cho tuyến đường có giá trị vật lý biến thiên [-30, 30] giây, mờ hóa thành tập mờ tắc: Very Low, Low, Medium, High Very High Ở đây, lưu lượng xe tuyến đường thẳng (primaryRoad) tuyến đường cắt ngang (crossRoad), mật độ xe nút giao thơng có giá trị vật lý biến thiên [0, 100] khối, mờ hóa thành tập mờ tắc: Very Low, Low, Medium, High Very High Ứng với giá trị vật lý lưu lượng xe mà giải thuật ước lượng cung cấp, ta có độ phụ thuộc tương ứng ngõ vào điều khiển mờ Hình Mờ hố giá trị đầu thời gian điều khiển đèn Giá trị đầu vào đường chính, đường mà thời gian đèn xanh điều chỉnh mờ hố theo tập tắc kể sau: Dựa nghiên cứu Jarkko Niittymäki[9] luật điều khiển mờ sử dụng quy tắc modus ponens modus tollens với hiệu chỉnh thông qua thực nghiệm, nghiên cứu đưa điều khiển mờ sử dụng 150 luật Ta minh hoạ luật cụ thể sau: IF primaryRoad = Low AND crossRoad = Low AND TLDensity = Low Hình Mờ hố giá trị đầu vào cho xe tuyến đường thẳng THEN greenTime = Low Sau đó, ta có giá trị mờ hố cho đường cắt ngang, giao với đường được thiết kế sau: … IF primaryRoad = High AND crossRoad = High AND TLDensity = High 67 Luan van đó: thẳng, thẳng rẽ phải, thẳng rẽ trái THEN greenTime = Medium Áp dụng chế suy diễn mờ MAX-MIN giải mờ theo phương pháp điểm trọng tâm, luật điều khiển xây dựng bảng 2, 3, mặt phẳng mờ tương quan lưu lượng xe tuyến đường, mật độ nút thời gian đèn xanh tương ứng thể hình 11, 23, 13 Lưu lượng xe tuyến đường lớn thời gian đèn xanh cho tuyến đường dài ngược lại Nếu xe tồn tuyến đường thấp thời gian đèn xanh thấp, xe toàn tuyến đường cao thời gian đèn xanh cao Hình 10 Hệ thống nút giao thông thực mô Các phương tiện sinh ngẫu nhiên với điểm xuất phát thuộc đường W2TL, W2TL2, N2TL2, N2TL3, E2TL3, E2TL4, S2TL4 S2TL Điểm dừng phương tiện chọn ngẫu nhiên dựa vào vị trí tại, hướng di chuyển phương tiện thuộc đường TL2W, TL22W, TL22N, TL32N, TL32E, TL42E, TL42S TL2S Vận tốc tối đa phương tiện thiết kế 90km/h, gia tốc dương dùng tăng tốc 1m/s2, gia tốc âm dùng cho trường hợp giảm tốc 4.5m/s2 Bảng Bảng tương quan đường đường cắt Bảng Bảng tương quan đường mật độ nút giao thông Kịch mô dùng luận văn, phương tiện đến ngã tư, có xác xuất rẽ trái rẽ phải 25%, xác suất thẳng 75% Các phương tiện phân phối khoảng thời gian 5400(s) chia theo phân phối Weibull với số lượng xe là: 100, 1000, 2000, 4000, 8000 16000 Bảng Đồ thị tương quan đường cắt mật độ nút giao thông Các pha đèn ngã tư thiết kế sau: • Đèn cho phép xe từ hướng ĐôngTây, Tây-Đông, xe rẽ phải lưu thơng đường (EW) • Đèn cho phép xe từ hướng ĐôngTây, Tây-Đông phép rẽ trái (EWA) THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ 4.1 Kịch mơi trường thử nghiệm • Đèn cho phép xe từ hướng BắcNam, Nam-Bắc,và xe rẽ phải lưu thông đường (NS) Người viết xây dựng môi trường thử nghiệm SUMO hệ thống nút giao thơng sau: • Đèn cho phép xe từ hướng BắcNam, Nam-Bắc phép rẽ trái (NSA) ngã tư có hệ thống đèn điều khiển giao thơng Với chiều ta có xe, 68 Luan van Kết tương ứng đèn giao thông tĩnh đèn giao thông sử dụng xử lý mờ cho Bảng Bảng Kết cho thấy tổng thời gian chờ phương tiện giao lộ sau điều khiển điều khiển mờ rút ngắn so với hệ thống đèn giao thông tĩnh điều kiện mặt đường, lưu lượng lưu thông Song song với đó, biểu đồ đèn xanh cho thấy thời gian đèn xanh pha lần khác khác nhau, phụ thuộc vào mật độ phương tiện có đường mật độ phương tiện nút Hình 11 Các pha đèn tín hiệu giao thông Hệ thống đèn luân phiên bật thời gian đèn giao thông với thời gian cố định Trước pha chuyển đèn khác có pha đèn vàng Bảng nêu chi tiết thời gian pha đèn Ví dụ với lần chạy mô 100 xe, thời gian đèn xanh tối đa đạt 33s giúp cho xe rút ngắn thời gian chờ đứng giao lộ; trường hợp 16000 xe, thời gian đèn xanh tăng lên để đảm bảo khả thông xe cho giao lộ lớn nhất, giúp rút ngắn tổng thời gian chờ cho phương tiện, Bảng Thời gian đèn giao thông hệ thống đèn giao thông tĩnh KẾT LUẬN Bằng việc tận dụng ưu điểm điều khiển mờ định xác từ thơng tin đầu vào “không rõ ràng” nghiên cứu thiết kế thuật tốn điều khiển đèn giao thơng sử dụng mật độ xe đường mật độ nút giao thơng bên gần 4.2 Kết Khi thực mô kịch thử nghiệm hệ thống đèn tĩnh ta thu kết sau: Bằng việc xây dựng chạy thử nghiệm mô phỏng, điều khiển mờ kiểm nghiệm cách nhanh chóng, thao tác giả lập dễ dàng nhờ việc giảm tổng thời gian chờ phương tiện Bảng Thời gian đèn giao thông hệ thống đèn giao thông tĩnh Việc điều khiển thời gian lưu thông phương tiện đường sử dụng hệ thống logic mờ cho kết tốt hơn, thời gian lưu thông phương tiện có tính mềm dẻo cao, đáp ứng nhiều trường hợp Thời gian pha đèn điều chỉnh từ thấp tới cao, phụ thuộc vào mật độ xe giúp thời gian lưu thông tối ưu xe tiếp tục hành trình nhanh đường trở nên vắng vẻ Bảng bên cho thấy kết việc điều khiển đèn giao thông sử dụng xử lý mờ sau Giải pháp thiết kế kiểm chứng mô với trường hợp, bao gồm trường hợp lưu lượng xe vào giao lộ 100, 1000, 2000, 4000, 8000, 16000 Việc tăng cao thời gian mật độ phương tiện ngã tư tăng cao cho hiệu 69 Luan van thông xe tốt, giảm thời gian xe qua giao lộ, tối đa hoá lưu lượng xe di chuyển đường mức cao 70 Luan van TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Fuqiang Zou Bo Yang Yitao Cao (2009) Traffic Light Control for a single intersection based on Wireless Sensor Network In The Ninth International Conference on Electronic Measurement & Instruments (ICEMI’2009), on pp 1040 -1044 [2] Junchen Jina, Xiaoliang Maa, Iisakki Kosonen (2017) An intelligent control system for traffic lights with simulation-based evaluation In Control Engineering Practice Volume 58, January 2017, on pp 24-33 [3] Konlapat Jintamuttha, Bunthit Watanapa, Nipon Charoenkitkarn (2016) Dynamic Traffic Light Timing Optimization Model Using Bat Algorithm In 2nd International Conference on Control Science and Systems Engineering, on pp 181-185 IEEE [4] Carlo Rampinelli Rota, Milan Simic (2016) Traffic Flow Optimization on Freeways In 20th International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Systems, KES2016, 5-7 September 2016, York, United Kingdom, Procedia Computer Science Volume 96, 2016, on pp 1637-1646 [5] Sébastien Faye, Claude Chaudet, Isabelle Demeure (2012) A Distributed Algorithm for Multiple Intersections Adaptive Traffic Lights Control using a Wireless Sensor Networks In UrbaNe '12 Proceedings of the first workshop on Urban networking December 2012, on pp 13–18 [6] Nguyễn Chí Ngơn (2010) Nghiên cứu thiết kế hệ thống đèn giao thông thông minh Tạp chí Khoa học trường Đại học Cần Thơ xuất năm 2010 số 15b trang 56-63 [7] “Simulation of Urban Mobility (SUMO)”, Link: https://sumo.dlr.de/docs/index.html [8] “TraCI4Matlab”, Link: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44805-traci4matlab, [9] Jarkko Niittymäki(2001) General fuzzy rule base for isolated traffic signal control‐rule formulation In in Transportation Planning and Technology 24, on p.p 227-247 71 Luan van Tác giả chịu trách nhiệm viết: Họ tên: Bùi Nguyễn Chí Đạt Đơn vị: Học viên cao học; Ngành: Khoa học máy tính; Khố: 2017B Điện thoại: 0395979171 Email: datbnc94@gmail XÁC NHẬN CỦA GVHD (Ký & ghi rõ họ tên) 72 Luan van S K L 0 Luan van ... HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ BÙI NGUYỄN CHÍ ĐẠT PHÁT TRIỂN THUẬT TỐN TỐI ƯU DÒNG XE DI CHUYỂN TRÊN ĐƯỜNG DỰA TRÊN HỆ THỐNG ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH NGÀNH: NGÀNH... tên) Luan van LỜI CAM ĐOAN Tên đề tài: PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN TỐI ƯU DÒNG XE DI CHUYỂN TRÊN ĐƯỜNG DỰA TRÊN HỆ THỐNG ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH - GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI - Họ tên học viên: BÙI NGUYỄN... cách nhìn khác việc tối ưu dịng di chuyển xe hợp lý Chính người nghiên cứu lựa chọn đề tài ? ?Phát triển thuật tốn tối ưu dịng xe di chuyển đường dựa hệ thống đèn giao thông thông minh? ?? để nhằm áp