fuzzy logic

20

Click here to load reader

Upload: changngao2001

Post on 25-Jul-2015

124 views

Category:

Documents


0 download

DESCRIPTION

Điều khiển đèn giao thông

TRANSCRIPT

Page 1: Fuzzy Logic

MỤC LỤC

Mở đầu ......................................................................................................... 2

Chương 1: Hệ thống điều khiển đèn giao thông........................................ 3

1. Hệ thống điều khiển đèn giao thông................................................ 3

2. Thiết kế các tiêu chuẩn và các ràng buộc........................................ 4

Chương 2: Thiết kế bộ điều khiển đèn giao thông logic mờ.................... 6

1. Các hàm thành viên đầu vào và đầu ra............................................ 6

2. Các luật mờ cơ bản cho bộ điều khiển đèn giao thông logic mờ ... 9

3 Máy suy diễn và giải mờ.................................................................. 11

4. Ví dụ minh họa................................................................................ 11

5. So sánh giữa điều khiển giao thông logic mờ và điều khiển giao

thông thời gian cố định theo quy ước................................................. 12

Kết luận......................................................................................................... 14

Tài liệu tham khảo........................................................................................ 15

Page 1 of 15

Page 2: Fuzzy Logic

MỞ ĐẦU

Giám sát và điều khiển giao thông thành phố trở thành một vấn đề chính

trong nhiều quốc gia. Với lượng xe cô tăng nhanh trên các đường phố chúng ta

cần phải tìm ra một cách để giải quyết vấn đề này, đó là phát triển con đường

mới và hệ thống xe điện trên không ở trung tâm thành phố, xây dựng các vòng

xoay, các cầu vượt, cầu bộ hành .v.v. và phát triển các hệ thống kiểm soát và

điều khiển giao thông tinh vi.

Vì vậy việc hiện thực một hệ thống điều khiển đèn giao thông thông minh

sử dụng công nghệ logic mờ có khả năng hiện thực sự thông minh như con

người trong việc điều khiển đèn giao thông là rất cần thiết.

Page 2 of 15

Page 3: Fuzzy Logic

CHƯƠNG 1: HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ĐÈN GIAO THÔNG

1. Hệ thống điều khiển đèn giao thông

Cơ bản có hai kiểu hệ thống điều khiển đèn giao thông theo quy ước đang

được sử dụng. Một kiểu điều khiển sử dụng một chu trình thời gian đặt trước để

thay đổi các đèn tín hiệu, kiểu kia kết hợp chu trình thời gian đặt trước với các

bộ cảm biến (sensor) trạng thái ở gần và nó có thể làm thay đổi trong chu trình

thời gian hoặc thay đổi các đèn. Trong trường hợp mật độ giao thông nhỏ thì có

thể không cần chu trình các đèn màu xanh thông thường, các bộ cảm biến trạng

thái gần sẽ chuyển đèn khi các xe xuất hiện. Kiểu điều khiển này phụ thuộc vào

việc phải biết về kiểu dòng giao thông tại giao lộ, như vậy thời gian cho các chu

trình tín hiệu và sự sắp xếp các bộ cảm biến trạng thái gần chỉ có thể thực hiện

theo yêu cầu của khách hàng cho từng giao lộ cụ thể.

Điều khiển đèn giao thông dựa vào công nghệ logic mờ là một biến thể

của điều khiển đèn giao thông theo quy ước và có thể được sử dụng cho nhiều

dạng giao thông tại một giao lộ. Một đèn giao thông được điều khiển theo kiểu

logic mờ sử dụng các cảm biến (sensor) đếm xe thay cho các bộ cảm biến trạng

thái gần chỉ cho biết sự hiện diện của các xe. Việc đếm xe cung cấp cho bộ điều

khiển mật độ giao thông trên các nhánh đường và cho phép đánh giá tốt nhất khi

dạng giao thông thay đổi. Khi sự phân bổ giao thông thay đổi bất thường, bộ

điều khiển mờ có thể thay đổi đèn tín hiệu một cách phù hợp.

Hình 1. Cấu trúc tổng quát của hệ thống

điều khiển đèn giao thông logic mờ.

- Counter: bộ đếm

Page 3 of 15

Page 4: Fuzzy Logic

- Queue: hàng đợi

- Arrival: xe đến

- Sensor: cảm biến

- Traffic Lights Interface: Cột đèn giao thông.

- Fuzzy Logic Controller: Bộ điều khiển logic mờ

- State machine: máy trạng thái

Cấu trúc tổng quát của một hệ thống điều khiển đèn giao thông logic mờ

được minh họa ở Hình 1. Có hai cảm biến điện từ đặt trên mỗi nhánh đường.

Cảm biến thứ nhất nằm sau mỗi đèn giao thông đếm số xe qua đèn giao thông,

cảm biến thứ hai đặt sau cảm biến thứ nhất đếm số xe đi tới giao lộ tại vị trí cách

đèn một khoảng là D. Số xe được xác định bởi sự chênh lệch của việc đọc giá trị

giữa hai cảm biến. Đây là hằng số cho các hệ thống điều khiển theo quy ước đặt

một cảm biến trạng thái gần trước mỗi đèn giao thông và chỉ có thể thấy được sự

hiện diện của một xe đang đợi tại giao lộ, không phải là số xe đang đợi tại đèn

điều khiển giao thông. Khoảng cách D giữa hai cảm biến được xác định phù

hợp với kiểu dòng giao thông tại giao lộ cụ thể. Bộ điều khiển logic mờ chịu

trách nhiệm kiểm soát độ dài thời gian của đèn xanh phù hợp với tình trạng giao

thông.

Máy trạng thái điều khiển chuỗi trạng thái mà bộ điều khiển giao thông

logic mờ sẽ thực hiện. Có một trạng thái cho mỗi giai đoạn của đèn giao thông.

Có một trạng thái mặc định xảy ra khi phát hiện ra không có xe đến. Trạng thái

mặc định này tương ứng với thời gian đèn xanh cho một đường đến cụ thể,

thông thường là đường đến chính. Trong chuỗi trạng thái, một trạng thái có thể

bị bỏ qua nếu không có xe chờ cho một đường đến tương ứng.

2. Thiết kế các tiêu chuẩn và các ràng buộc

Trong việc phát triển hệ thống điều khiển đèn giao thông logic mờ, nhưng

giả định sau đây sẽ được thực hiện:

i) Chỗ giao nhau là một giao lộ 4 đường với giao thông đến từ các hướng

bắc, tây, nam và đông;

Page 4 of 15

Page 5: Fuzzy Logic

ii) Khi giao thông từ bắc và nam di chuyển, thì giao thông từ tây và đông

dừng và ngược lại;

iii) Rẽ trái và rẽ phải không được xem xét tới;

iv) Bộ điều khiển logic mờ sẽ theo dõi mật độ giao thông bắc và nam từ

một phía và giao thông tây đông từ một phía.

v) Giả sử nhánh đường đồng tây là đường đến chính;

vi) Thời gian nhỏ nhất và lớn nhất của đèn xanh là 2 giây và 20 giây.

Page 5 of 15

Page 6: Fuzzy Logic

CHƯƠNG 2

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐÈN GIAO THÔNG LOGIC MỜ

Một bộ điều khiển giao thông logic mờ được thiết kế cho giao lộ bốn

đường độc lập: bắc, nam, đông, tây như trình bày trong Hình 2. Trong bộ điều

khiển đèn giao thông có hai biến mờ đầu vào được chọn: lượng giao thông đến

và lượng giao thông xếp hàng. Nếu phía bắc và nam đèn xanh thì đây sẽ là phía

đến và phía đông và tây sẽ được xem như là phía đang chờ và ngược lại. Biến

mờ đầu ra sẽ là thời gian mở rộng cần thiết cho đèn xanh ở phía đến (Extension).

Như vậy trên cơ sở các tình huống giao thông hiện tại, các luật logic mờ được

đưa ra và đầu ra của bộ điều khiển mờ sẽ mở rộng hoặc không mở rộng thời gian

đèn xanh hiện tại. Nếu không có sự mở rộng thời gian đèn xanh hiện tại thì trạng

thái của các đèn giao thông sẽ lập tức thay đổi thành trạng thái khác, cho phép

giao thông từ giai đoạn luân phiên chuyển sang luồng.

Hình 2: Đầu ra mô phỏng của giao lộ hệ thống

1. Các hàm thành viên đầu vào và đầu ra

Điều khiển đèn giao thông có 4 hàm thành viên cho mỗi biến mờ đầu vào

và đầu ra của hệ thống. Bảng 1 trình bày các biến mờ cho Arrival, Queue và

Extension của hệ thống. Ký hiệu ở cột bên phải là ký hiệu tắt cho các biến này.

Page 6 of 15

Page 7: Fuzzy Logic

Bảng 1: Các biến cho arrival, queue và extension

của bộ điều khiển đèn giao thông.

Arrival Queue Extension

Almost AN Very small VSA Zero Z

Few F Small S Short S

Many MY Medium M Medium M

Too Many TMY Large L Longer L

Mô tả đồ thị cho các hàm thành viên của các biến ngôn ngữ được trình bày trong

Hình 3. Chúng ta có thể thấy rằng trục y là bậc của hàm thành viên của mỗi biến

mờ. Với trục x của các biến mờ đầu vào là các tín hiệu của cảm biến đã được

lượng tử hoá chỉ ra số lượng xe. Với biến mờ đầu ra, trục x là độ dài thời gian

mở rộng tính bằng giây. Từ Hình 3 ta thấy 6 xe được gán bằng một tập mờ mạnh

"Too Many" hoặc "Large" trong mô phỏng này và có hàm một thành viên đầy

đủ. Với các tập mờ "Many" hoặc "Medium", một hàm thành viên đầy đủ là 4

xe .v.v. Với biến mờ đầu ra, một tập mờ mạnh “Long” với một hàm thành viên

là 1 sẽ nằm trong dải 6 giây, trong khi một tập mờ mạnh “Medium” sẽ nằm

trong giải 4 giây. Cấu hình của các hàm thành viên này được thực hiện tuỳ theo

sự quan sát hệ thống và môi trường.

Tuy nhiên, độ rộng và trung tâm của các hàm thành viên của các tập con

mờ có thể dễ dàng được thay đổi và được cấu hình theo các tình huống và điều

kiện giao thông khác nhau. Ví dụ: nếu giao lộ quá trật, thì số xe trong tập mờ

"Too Many" hoặc "Large" cần được tăng lên. Mặt khác nếu ở giao lộ ít đông

hơn, chiều rộng của các hàm thành viên có thể được giảm xuống. Chúng ta có

thể thể thấy rằng trong điều khiển logic mờ sự chuyển tiếp từ một tập con mờ

này sang một tập con mờ khác cho ta một sự chuyển đổi nhịp nhàng từ hoạt

động điều khiển này sang một hoạt động điều khiển khác. Như vậy nảy sinh ra

một vấn đề là cần phải chồng lấp các tập con mờ này. Nếu không có sự chồng

lấp trong các tập con mờ thì hoạt động điều khiển sẽ giống với điều khiển hoá trị

hai (hoạt động có các bước giống nhau). Ngoài ra nếu có sự chồng lấp quá nhiều

Page 7 of 15

Page 8: Fuzzy Logic

trong các tập hợp mờ, thì sẽ có nhiều sự mờ và điều này trở nên không rõ ràng

trong hoạt động điều khiển. Thực tế cho thấy nên chồng lấp các tập con mờ bằng

khoảng 25%.

Biến mờ đầu vào 1: Arrival

Biến mờ đầu vào 1: Queue

Biến mờ đầu ra: Extension (thời gian mở rộng)

Hình 3. Mô tả đồ thị các hàm thành viên của bộ điều khiển logic mờ.

Dựa vào Hình 3 ta có thể đưa ra các hàm thành viên cho ba biến mờ

Arrival, Queue và Extension như dưới đây. Gọi xa là số xe đến, xq là số xe đang

chờ, xt là thời gian mở rộng cho biến mờ đầu ra, ta có:

Hàm thành viên cho biến mờ Arrival:

- Arrival.AN(xa) = (1 - xa/2) nếu 0 <= xa <= 2

- Arrival.F(xa) = {xa/2 nếu 0 <= xa <= 2

(2 – x/2) nếu 2 <= x <= 4 }

Page 8 of 15

Page 9: Fuzzy Logic

- Arrival.MY(xa) = {(xa/2 - 1) nếu 2 <= xa <= 4

(3 – xa/2) nếu 4 <= xa <= 6 }

- Arrival.TMY(xa) = {(xa/2 – 2) nếu 4 <= xa <= 6

xa/xa nếu xa >= 6 }

Hàm thành viên cho biến mờ Queue:

- Queue.VSA(xq) = (1 - xq/2) nếu 0 <= xq <= 2

- Queue.S(xq) = { xq/2 nếu 0 <= xq <= 2

(2 – xq/2) nếu 2 <= xq <= 4 }

- Queue.M(xq) = {(xq/2 - 1) nếu 2 <= xq <= 4

(3 – xq/2) nếu 4 <= xq <= 6 }

- Queue.L(xq) = {(xq/2 – 2) nếu 4 <= xq <= 6

xq/xq nếu xq >= 6 }

Hàm thành viên cho biến mờ Extension:

- Extension.Z(xt) = (1 - xt/2) nếu 0 <= xt <= 2

- Extension.S(xt) = { xt/2 nếu 0 <= xt <= 2

(2 – xt/2) nếu 2 <= xt <= 4 }

- Extension.M(xt) = {(xt/2 - 1) nếu 2 <= xt <= 4

(3 – xt/2) nếu 4 <= xt <= 6 }

- Extension.L(xt) = {(xt/2 – 2) nếu 4 <= xt <= 6

xt/xt nếu xt >= 6 }

2. Các luật mờ cơ bản cho bộ điều khiển đèn giao thông logic mờ

Cơ chế suy luận trong bộ điều khiển logic mờ giống với quá trình suy

luận của con người. Ở đây công nghệ logic mờ được kết hợp với trí tuệ nhân tạo.

Con người sử dụng các luật một cách không có ý thức trong việc thực hiện các

hành vi của họ. Ví dụ, một cảnh sát giao thông trên một giao lộ sẽ điều khiển các

luồng xe cộ như sau:

Page 9 of 15

Page 10: Fuzzy Logic

Nếu giao thông từ hướng bắc của thành phố là HEAVY (nhiều) và giao

thông từ hướng tây là LESS (ít hơn) thì cho phép di chuyển giao thông từ hướng

bắc với thời gian LONGER (thời gian dài hơn).

Hoặc:

Nếu giao thông từ hướng bắc của thành phố là AVERAGE (trung bình) và

giao thông từ hướng tây là AVERAGE (trung bình) thì cho phép giao thông di

chuyển bình thường cho cả hai hướng.

Cái hay của logic mờ là ở chỗ có thể tận dụng lập luận gần đúng trong các

luật chẳng hạn như HEAVY, LESS, AVERAGE, NORMAL, LONGER, v.v.v.

Do các kỹ thuật phân bổ thành viên như đã thảo luận, chẳng hạn như các biến,

mặc dù mờ trong thực tế có thể được xem xét trên máy tính thông qua kỹ thuật

logic mờ.

Trong phát triển bộ điều khiển logic mờ, chúng ta hầu như sử dụng các

luật tương tự như một số ví dụ như sau:

- Nếu có quá nhiều xe (Too Many Cars-TMY) tại phía tới và rất ít xe

(Very Small - VSA) chờ thì mở rộng thời gian đèn xanh dài hơn (Longer-L).

- Nếu hầu như không có xe nào tại hướng tới (Almost No AN) và rất ít xe

(Very Small-VSA) đợi thì không mở rộng thời gian đèn xanh thêm nữa (Z).

Các luật này có thể được rút gọn như sau:

- Nếu Arrival là TMY và Queue là VSA thì Extension là L

- Nếu Arrival là F và Queue là VSA thì Extension là S

- Nếu Arrival là AN và Queue là VSA thì Extension là Z

Với “Arrival” và “Queue” là điều kiện và “Extension” là kết quả.

Các luật như vậy có thể dễ dàng phát triển theo các tình huống giao thông

tại giao lộ và một phương pháp đầy đủ trình bày các luật này sử dụng một ma

trận như trình bày trong Hình 4. Kích thước của ma trận hoặc số luật bằng số kết

hợp đầu vào xuất phát từ số hàm thành viên trêm một đầu vào. Ví dụ, trong hệ

thống điều khiển giao thông có hai đầu vào, mỗi đầu vào có 4 hàm thành viên thì

số luật sẽ là 16. Trong nhiều ứng dụng ta không thể điền đầy các luật vào ma

trận, tuy nhiên với ứng dụng này ta có thể lấp đầy các luật.

Page 10 of 15

Page 11: Fuzzy Logic

3. Máy suy diễn và giải mờ

Trong bộ điều khiển logic mờ khi các luật thích hợp được kích hoạt, thì

mức thành viên của biến mờ đầu ra (thời gian mở rộng) được xác định bằng

cách mã hoá các tập con mờ đứng trước, trong trường hợp này là Arrival và

Queue. Trong hệ thống điều khiển đèn giao thong logic mờ, kỹ thuật liên quan

đến max-min được sử dụng. Sử dụng kỹ thuật này, hàm thành viên đầu ra cuối

cùng cho mỗi luật là tập mờ được gán cho đầu ra bằng cách cắt mức giá trị thực

của các hàm thành viên của số hạng đứng trước. Khi mức thành viên của mỗi

biến mờ đầu ra được xác định, thì tất cả các luật được khởi động và sau đó được

liên kết và đầu ra rõ thực sự có được thông qua việc giải mờ. Có nhiều phương

pháp giải mờ, trong bài này chúng ta sẽ giải mờ từ hàm thành viên của kết luận

bằng cách tính trọng tâm của hàm mc(xt) (như phần ví dụ).

Hình 4. Cấu hình của các luật mờ trong dạng thức ma trận

cho điều khiển đèn giao thông.

4. Một ví dụ minh họa

Giả sử số xe đến xa = 2.5, số xe đợi xq = 1.5, hỏi thời gian mở rộng xt.

Áp dụng các luật rút gọn ở trên ta có:

Luật 1:

Arrival.TMY(2.5) = 0

Queue.VSA(1.5) = 0.25

Page 11 of 15

Page 12: Fuzzy Logic

W1(Extension.L) = min(0; 0.25) = 0.

Luật 2:

Arrival.F(2.5) = 0.75

Queue.VSA(1.5) = 0.25

W2(Extension.S) = min(0.75; 0.25) = 0.25

Luật 3:

Arrival.AN(2.5) = 0

Queue.VSA(1.5) = 0.25

W3(Extension.Z) = min(0; 0.25) = 0.

Ở đây Wi là trọng số của luật thứ i, i = 1,2,3.

Ta có:

mc(xt) = W1. Extension.L(xt) + W2. Extension.S(xt) + W3.

Extension.Z(xt).

= 0. Extension.L(xt) + 0.25. Extension.S(xt) + 0. Extension.Z(xt).

= 0.25. Extension.S(xt).

Tiếp theo ta giải mờ từ hàm thành viên của kết luận bằng cách tính trọng

tâm của hàm mc(xt).

Moment mc(xt) là:

= 1

= 0.5

Vậy Defuzzy(xt) = 1/0.5 = 2

Vậy với xa = 2.5 và xq = 1.5 thì thời gian mở rộng cho đèn xanh là xt = 2.

5. So sánh giữa điều khiển giao thông logic mờ và điều khiển giao thông

thời gian cố định theo quy ước.

Bộ điều khiển logic mờ được kiểm tra trong nhiều tình huống giao thông

khác nhau, từ giao thông với mật độ rất lớn đến giao thông có mật độ nhỏ. Ở đây

Page 12 of 15

Page 13: Fuzzy Logic

chúng ta có 35 trường hợp giao thông được chọn ngẫu nhiên theo các khoảng

thời gian khác nhau trong ngày để mô tả các tình trạng giao thông.

Hiệu quả của bộ điều khiển mờ này được so sánh với bộ điều khiển theo

quy ước và một chuyên gia. Tiêu chuẩn được sử dụng cho so sánh là số xe được

phép đi qua tại một thời điểm và thời gian chờ trung bình. Một biểu đồ cho thấy

chỉ số hiệu quả tăng tối đa dòng giao thông và giảm thời gian chờ trung bình

được thực hiện. Ở đây chúng ta sử dụng một công cụ tính thời gian chờ trung

bình. Tất cả ba kiểu điều khiển giao thông được so sánh và được tóm tắt bằng đồ

thị chỉ số hiệu quả dưới đây trong tất cả 7 kiểu giao thông.

Page 13 of 15

Page 14: Fuzzy Logic

KÊT LUẬN

Bộ điều khiển logic mờ cho qua hơn 31% xe, với thời gian chờ trung bình

ngắn hơn 5% so với mức tối thiểu về mặt lý thuyết của bộ điều khiển quy ước.

Hiệu quả thi hành cao hơn 72 %. Tuy nhiên nếu so sánh với chuyên gia thì bộ

điều khiển mờ bỏ qua hơn 14% xe với thời gian chờ ngắn hơn 14% và chỉ số

hiệu quả cao hơn 36 % .

Page 14 of 15

Page 15: Fuzzy Logic

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Kok Khiang Tan, Marzuki Khalid and Rubiyah Yusof, INTELLIGENT TRAFFIC LIGHTS CONTROL BY FUZZY LOGIC, Artificial Intelligence Center - Universiti Teknologi Malaysia

Page 15 of 15