Ứng dụng logic mờ trên nền tảng raspberry trong hệ thống điều khiển đèn giao thông thông minh

Dựa vào thôngtin về số lượngxenhậnđượctừ server, giảithuật logicmờ viết bằng ngôn ngữ Python trên board Raspberry Pi cho phép bộ điềukhiển xác định được lượng thời gian tối ưu cho từngtí

Hội nghị Khoa học trẻ ỉần 5 năm 2023(YSC2023)-ỈUH

YSC5.F128

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRÊN NÈN TẢNG RASPBERRY TRONG HỆ THỐNG

ĐIÈƯ KHIẺN ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH

NGUYỄN ANH VINH1*, KIÊU TRUNG TÂM1, NGUYỄN ĐỨC sự

} Khoa Công nghệ Điện tử, Trường Đại học Công nghiệp Thành phổ Hồ Chỉ Minh

* nguyenanhvinh@iuh.edu.vn

Tóm tắt Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứuxây dựng mô hình điều khiển đèn giao thông thông

dừngđènđỏtạimộtgiao lộdựa vàohìnhảnhcamera Dựa vào thôngtin về số lượngxenhậnđượctừ server,

được lượng thời gian tối ưu cho từngtínhiệu đèn giao thông xanh, đỏ vàvàngtại giao lộ Kết quả mô

giao thông đạtđược rất trựcquan, dễ mở rộng

Từ khóa Đèn giao thông thông minh, logicmờ, xử lý ảnh,Raspberry pi

APPLICATION OF FUZZY LOGIC ON RASPBERRY FLATFORM ON SMART

TRAFFIC LIGHT CONTROL SYSTEM Abstract In this paper, we study and build a smart traffic light control model In this system, a server

using cameraimages Based on the informationabout die vehicles number sent by the server, the fuzzy

die optimal amount of time for each green, red, and yellow traffic light signal at the intersection The

to control traffic signals ismore efficient than the fixedtiming method Besides, thetraffic light control

model is very intuitive and easyto expand

Keywords Smarttraffic light, fuzzy logic, image processing,Raspberry pi

1 GIỚI THIỆU

nhântạo Kèm theo đó xuất hiện nông nghiệpthông minh, nhà thông minh vàgiao thông thông minhcũng

đôngdân cư và đã và đangđược quan tâm nghiên cứu rất nhiều [ 1 -4]

Phần lớn tínhiệu giaothông hoạt động theocáchsử dụng chu kỳ đỏ-xanh cố định chocả hailàn, dẫn đến

giao thông phátsinh do lưulượngphương tiện hêntuyến đường đông đúc Điều này dẫn đến những tác

dụng thuật toán logic mờ trênraspberry Chương hình của chúngtôi sẽ đánhgiá sốlượng phương tiện đứng

yên ở đènđỏ và sốlượng phương tiện đangđi tới hong thời gian đènxanh để xác định khoảng thời gian

Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 nám 2023(YSC2023)-ỈƯH

đưa ra

2 PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

2.1 Tổng quan hệ thống

Hệ thống đỉều khiểnmờ tín hiệu đèngiao thông được minhhọa ỏ' Hình 1 Hệ thống gồm baphần: khối cảm

biến, khối xử lý và khối hiểnthịđược kếtnốinhư Hình1 a Trong đó, chúng tôisử dụng board Raspberry

Raspberry? Pi thựchiện các tác vụ xử lý trung tâm các tín hiệu nhận được Tín hiệu ngõ rađược dùng để

a Sơ đồ kết nối hệ thống

b Sơ đồ bố trí phầncứng

■ Raspberry?Pi 4 nhận sốlượngxe từ computer, dùng giải thuật logic mờđểtínhtoán thờigianmở

Hình 2 cho thấy cách thức hệ thống hoạtđộng Đầu tiên hệ thốngsẽ phân tíchhình giao thôngsau đó sẽ

thuthậpdữ liệuđầu vàolàsốlượng xe ở cáclànđường Dữ liệu sau đó được đua rào hệ thống mờđểxử

lý đưa ra quyết định có nênmở rộng thời gian đèn xanh hay không Từ đó điều chỉnh tín hiệu đèn giao

thông hiện tại

Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 năm 2023(YSC2023)-IUH

Hình 2 Cách hoạt độngcủa hệ thống [1]

thống sử dụng Raspberry Pi 4 làmbộ điều khiển trung tâm, Computerlàbộđiềukhiển thứ cấp tiếp nhận hìnhảnhtừCamera Tiếp theo,chúng tôi sẽ trinh bày việcthiết kế các mô-đunnhận diện xe, mô-đunđiều

2.2 Mô-đun nhận diện và đếm số lượng xe

Thuật toán nhậndạng đối tượng là chứcnăng của thị giác máy tính liênquanđến việcxácđịnh và đỉnh vị

cácđốitượng trong hình ảnh hoặcvideo Yolo(“Youonlylookonce”) là một thuật toán thực sựhiệu quả

về điều đó, nó lần đầu tiên được mô tả trong bài báo năm 2015 của Joseph Redmonvà cộng sự Yolosử

Hình 3 Thuật toán YOLO để nhận dạngđốitượng xe [5]

(Hình3c) Cuối cùng lànhận diện đối tượng vàphân loại chúng (Hình 3d) Các thưviện được sử dụng gồm

cho mô-đunnhậndạngxe gồm:

■ yolov4 -thưviện nhậndạng xe

■ OpenCV - Thư viện Computer Vision để đọc hìnhảnh

đua hình ảnhvào máy tính đếm số lượng xe số lượng xe đếm được sau đó được đua vào giải thuật trên raspberryxửlý Chi tiết vềgiải thuật đượctrình bày ởmục tiếp theo

Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 năm 2023(YSC2023)-IƯH

a Sơ đồ kết nổi phần cứng

b Lưu đò giải thuặt

2.3 Mô-đun điều khiển mờ điều khiển tín hiệu đèn giao thông

Hê thống mờ

Hình 5 Hệ thốngđiều khiển mờ tín hiệuđèn giao thông

lưọngxe dùng đèn đỏ và số lượng xetói đènxanh Ngõ vào được đưavào hệ thống mờ xử lý, sauđó đưa

ra quyếtđịnhđể đỉềukhiểntín hiệu đèn xanh hiệntại

lượngxe sẽ lấy các giá trị tưongđối từ 0 đến 8.Vì vậy giá trị ngõ vào sẽ nằm trong phạmvi này Lựa chọn

Hình 6.Số lượngxe đang đếnđènxanh

Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 năm 2023(YSC2023)-IUH

Hình 7 Số lượngxeđang đợi đèn đỏ

Hình 8

Hình 8 Thờigian mở rộng

Bảng 1 Luậtđiều khiển chobộđiều khiểnmờ tínhiệuđèngiaothông

Xe đến

Saukhi đã mờhóa các giá trị vào/ra thìtiếp theo sẽ chọnluậtđiềukhiển cho bộ điều khiển mờ, luật điều

thư viện Skfuzzy của SciPy đểlập trình bộ điều khiển mờ bằng ngôn ngữlậptrình Python và chạy trên

Raspberry pi 4

3 KÉT QUẢ

3.1 Mô hình đèn giao thông ngã tư

Hình9 làmôhình đèngiao thông thông minh mànhómđã xâydựng và hoànthiện theo ý tưởng mô hình ở

Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 nám 2023(YSC2023)-ỈƯH

Hình9 Môhình đèn giaothông thực tế Trong mô hình, có 2 camera được đặt cáchgiao lộ ở theo hướng xe tới đèn xanhvàtới dừng đèn đỏ Thực

3.2 Ket quả mô phỏng cho giải thuật dùng Virtual Environment python

phương pháp sử dụng logic mờ vóiphương pháp cố định

ữ

So luwig xe: 124

Tea do (True ngang);

Toa do (True dung):

So tueng xe true ngang:

So íucng xe true dũng

Cham Thuong Nharh

3.00 1.00

Duration: 2.0

So loong xc: 124 ♦ Duration: 9.0

So loong xc true ngang: ® 1.00

So loorg xc true dung □ 0.00

So loor.g xe souden gico thong *

True ngang 0.2

Thai gian den xanh mo rang 0.0'

rw *4

o ■ -

□ ạ

d

Hình 10 Giaodiện mô phỏngVirtualEnvironment python Hình 10 thể hiện giao diệnso sánh và đánh giá giữa,đèn giao thông dùnglogic mờ và dùng phương pháp

cốđỉnh Giao diện gồm hiển thị tống sốlượng xe quagiao lộ; cóthể điềuchỉnhtốc độ xe trên đường Mục đích mô phỏng nhằm so sánh sổ xe qua giao lộcùng mộtthời điểm từđó đầnh giá độ tắc nghẽn giữahai phương pháp trên Thờigian đèntrong môphỏng được cài đậtvớicác thôngsố 9sđènxanh, 2s đèn vàng, 9s đèn đỏ

Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 năm 2023(YSC2023)-ỈUH

3.2.1 Mật độ xe giũa các làn đường bình thường

Đơn vị: chìèc

Phương pháp Thời gian (phút)

Logic mờ 28 104 172 232 304 376 444 512 576 644 Định thời 32 104 168 236 304 380 444 508 576 648

phương pháp khi mà mật độxe bình thường

3.2.2 Mật độ xe giữa các làn đường có sự chênh lệch

Đơn vị: chiếc

Bảng3 Số lượng xekhi mật độ xegiữa các làn đường chênh lệchlớn

Logic mờ 12 313 524 710 900 1071 1262 1482 1702 1915

Định thời 12 284 445 603 755 900 1051 1224 1400 1567

Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 nám 2023(YSC2023)-ỈƯH

Hình 12 Biểu đồ sosánh hai phươngphápkhi mật độ xegiữa cáclàn đườngchênhlệch lớn

lệch số lượng củahai phương pháptheo thờigian, số lượng xe của phương pháp logic mờ nhỉnh hơn 1,2 lần sovóiphương pháp định thời vàophútthứ 10

3.2.1 Mật độ xe giữa các làn đường là rất nhiều

Đơn vị: chiếc

Bảng4 Sốlượngxe khi mậtđộxetrêncáclànđườnglà rất nhiều

Phương pháp Thời gian (phút)

Logic mờ 36 335 637 934 1222 1515 1827 2385 2653 2997 ĐỊnh thời 36 290 532 781 1010 1256 1508 1980 2214 2497

Hình 13 Biểu đồ sosánh hai phưongpháp khi mật độ xetrêncác làn đường là nhiều

Bảng4 cho thấy số lượng phương tiện trên cáctuyến đườngtăng lên khi mà mật độ xecáctuyếnđườnglà

sốlượng xe củahaiphương pháp theothời gian, sốlượng xe củaphươngpháp dùng logicmờ hơn 1,2 lần

Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 nám 2023(YSC2023)-ỈUH

3.3 Thực nghiêm trên phần cứng

thốngvàkiểmtrasự tácđộng củacácsốxe tớiđèn xanh vàđọi đèn đỏ đối với tín hiệu giao thông vềviệc

nào đến thòigian mở rộng đènxanh.Kết quả được thểhiệnở Bảng 3.4 Nếu có sự chênh lệchsốlượngxe

cả hai tuyến đường đèn xanh, đèn đỏ cùng có số lượng xe tương đương nhau thi thòi gianmở rộng sẽ từ

số lượng xe dền đèn xanh Số lượng xe dừng

đèn đó Thời gian mớ rộng (giây)

4 KẾT LUẬN

Từ cáckết quả mô phỏng, thực nghiệm đánhgiátrên phần cứng ta có thể rútra được kết luận cho đề tàisử

logicmờ thực sự hiểu quả khi giải quyết được tắc nghẽn, tăng sự lưuthôngtrên đường, về hiệu quả của phương pháp, trongtương lai có thểápdụng vào thựctế.Thứ nhất, về “ sự mờ”củasố lượng xe rà lụa chọn

quyết định mởrộng Thứ hai,phương pháp điềukhiển có nguyênlýrất đơn giản kếthợp kinh nghiệmxử

Hướng phát triểntiếp theolà nâng cấpphương pháp nhậndiện xe chính xác hơnnhờ vào các cảm biến, các

công nghệtiên tiến, hiện đại hơn

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] s Mohanaselvi and B Shanpriya, Application of fuzzy logic to control traffic, AIP ConferenceProceedings, 2019

thông minh, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu CO' bàn và ứng dụngCôngnghệ thôngtin (FAIR’9),CầnThơ,4-5/8/2016,DOI: 10.15625/vap.2016.00097

56-63,2010

[4] p.M K Pandey, J Alam and H Ahmed,Intellegent Traffic Light Control System for Isolated Intersection Using Fuzzy Logic, Advances in Communicationand Control Systems 2013 (CAC2S 2013), DIT University,Dehradun, India,2013