摘要：交通灯控制器在我们的日常生活中非常重要, 它保证了道路交通有序进行, 同时也保证行人和车辆安全通过路口, 这也对交通灯控制系统提出了更高的要求, 车流量检测也成为改善交通灯控制系统的落脚点。本文联系现实背景, 在交通控制系统的框架下, 着重分析了关键车流量检测技术的现状, 并针对性地提出发展建议, 为完善整体交通控制系统提供了可靠依据。
关键词：交通灯控制,车流量检测,现状,发展
1 交通系统的现实背景
传统的交通灯控制方法是我国目前十字路口交通灯控制的主流, 由于交通灯都是事先设定好的时间, 无论此时交通状况如何, 交通流量有多少, 交通灯分配的时间都不会改变。就在我们的生活中, 常常会面临交通灯设置不合理的情况。在不同的时刻, 或者是发生某些特殊情况, 车流量都有可能发生较大的变化, 很容易出现东西绿灯亮而车流量很少, 南北方向为红灯但车辆排成长队的现象。有时交通灯分配给某些方向的时间过少, 导致行人很难及时通过;有时明明没有车辆通过, 或者是车辆很少, 交通灯却分配了相对过长的时间, 导致行人不必要的等待, 这些都是对道路资源的浪费。
2 车流量检测技术的现状
目前前应用的交通信息采集手段较多, 主要有地感线圈、微波、视频、超声波等。主要可以分为以下几种检测器:
(1) 械压电检测器:通过压力的变化判断有无车辆通过。
(2) 电磁金属探测器:汽车的大部分结构都由金属制成, 磁感应线圈对金属敏感, 金属通过将会引起磁场的变化。
(3) 波频检测器:利用微波、超声波和红外线等电磁波的发射及反射检测车辆, 也可检测车辆的外观等信息。
(4) 视频检测器:基于图像处理技术, 利用摄像机采集某一区域的图像, 再进行图像处理, 以此获得交通信息。
下面介绍几种常见的车流量检测方法, 以及它们的优缺点:
(1) 超声设备。超声设备根据声波传播和反射原理被广泛应用与医学领域, 由于超声不会对人体造成伤害, 超声在医学检查领域有其不可替代的地位。超声的原理也应用于交通检测, 从超声发射设备发射超声波, 超声从目标物体上反射, 再被接收器接收, 这其中有一个时间差, 发出和接收的波形也会改变。根据这些可以测量车辆到探测器的距离, 或者是车辆在一段时间内通过的距离。有车辆通过和没有车辆通过时返回的波形也不同, 接受这些信号后再经过相应模块的处理, 就可以得出一段时间内经过探测器的车辆数目, 车速等参数。但是超声波检测设备普遍存在的信号不稳定, 误差较大, 系统耐用性、可靠性差, 检测精度难于达到要求等问题[17]。
(2) 红外线设备。红外线设备由发射器和接收器组成, 发射器持续发射红外线, 当有车辆通过时, 红外线被反射回来, 被接收器接收。经过一系列处理后, 输出检测信号, 达到检测目的。红外线设备的显着缺点是外界环境的变化对检测结果影响较大, 发射器和接收器如果积聚了灰尘, 很多信号将无法被检测出来。
(3) 视频检测器。视频车辆检测器主要的采集设备是CCD摄像机, 划定一个检测区域, 将在这个区域内利用计算机图像技术先将这个范围内的图像数字化, 每一个像素点用一个灰度值表示。若有车辆驶入这个区域, 相应位置像素点的灰度值必定会变化, 由此可以判断有车驶入。此技术的优点是在安装摄影机时无须破坏路面也不影响交通, 结果直观。缺点是易受外界环境如天气, 光线, 路边的树木路灯的摇摆影子等影响。更重要的是视频车辆检测成本过高, 难以大规模推广。
(4) 磁感应检测器。这种检测方法的主要优点有:抗干扰, 不容易被外界环境的变化而影响;精度高且稳定可靠, 安装维护方便, 使用寿命长, 但是安装时需破坏路面。本系统就采用这种方法, 这种方法一直是研究的重点, 也是应用的主流。
3 车流量检测技术的展望
金属探测器相较于其他几种车流量检测方式, 受外界干扰的可能性较低, 由于埋于地下, 只要做好相应的防护, 几乎不需要后期维护, 不像压电传感器那样成本高, 易受损, 也不像超声或红外线设备精度不高且需要经常维护。将灵敏的金属探测器用于车流量检测, 放弃了以往先统计车流量, 经过计算再改变交通灯控制的设计, 能够及时的根据交通状况改变交通灯的指示灯和时间, 提高了效率, 能有效减少车辆等待时间, 并且成本低, 抗干扰能力强, 精度高, 测量准确, 适合在各种情况下使用, 如果在城市交通系统中推广, 相信会对城市交通状况带来有利的影响。
结语
通过检测车流量, 估计此时一个方向上车辆的多少, 若是车辆较多, 则相应的多分配时间, 若是车辆较少, 则相应的少分配时间。智能交通灯基于此种方法, 动态地分配道路资源, 缓解交通堵塞, 缩短了行人和驾驶员的等待时间, 交通流量控制更灵活方便, 节约了疏解交通压力、解决交通问题而付出的人力物力。本文采用的车流量检测方法较为简便, 成本较低, 便于实践, 为进一步解决交通问题提出了一种新的思路。
参考文献
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[3]刘学军, 李树彬, 林勇, 等.城市智能交通信号控制系统的研究概况[J].山东科学, 2008, 21 (4) :36-40.
