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适应并优化智能交通系统的应急车辆调度算法外文翻译资料

 2022-09-24 10:09  

英语原文共 10 页,剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料

适应并优化智能交通系统的应急车辆调度算法

Partha Sarathi Chakraborty, Arti Tiwari, Pranshu Raj Sinha

摘 要:大都市向智能城市的飞速发展和道路上车辆数量每天的增加导致了交通维护上挑战的增加,比如交通拥堵、事故、应急车辆的调度和污染。这将使人们的花在路上的时间增加,使救护车、消防车和警车等应急车辆的响应时间被耽误,而这些将使社会在财富、情感和安全方面受到沉重的损失和影响。智能交通系统和交通管理方面的研究工作着眼于确定绿灯的有效持续时间和应急车辆的调度。在本研究论文中,我们提出一种算法,它不仅动态地决定绿灯持续时间,而且能有效地处理应急车辆的管理。该算法的目标是最小化平均等待时间。该算法持续分析十字路口的交通状况,并持续监控应急车辆到达不同路线来优化该路线上车辆的等待时间。该算法也能处理由于应急车辆到达交通路口的重复时间间隔导致的堵死和交通资源匮乏情况。我们将在调度中考虑应急车辆的安全等级,由有关人士分配和验证来保证符合安全措施和社会价值观。这里,动态交通情况的输入来源由无线传感器网路技术搜集。

关键词:智能交通系统,应急车辆,交通灯,无线传感器网络,交通管理,智能城市

1 引言

车辆数目的增加导致十字路口交通堵塞,这浪费了人们的时间,使救护车、消防车等应急车辆被堵住或者延误了到达目的地的时间,因而导致了沉重的损失。因此,需要一个有效管理考虑中、在路上的应急车辆的交通管理系统。

1.1 关于交通管理

交通管理系统负责有效地管理交通。因为随时间变化的车流量,这套系统的改善是必须的。车辆数目的增加和车辆拥挤是造成时间金钱这样宝贵资源浪费的一个原因。这里,智能交通系统的任务是减少这些情况,并提供以车辆、应急车辆的数目等动态因素为基础的交通管理。

1.2 无线传感器网络的任务

为了监控动态交通情况,我们使用一个新颖的以无线传感器网络为基础的交通监控系统。无线传感器网络由自行感觉周围环境的微型设备组成。它通常由小的、低成本的无线通讯设备组成,有处理、传感和存储的功能。并且节点无线通讯会在布置于新环境时自我组织。这是由传感(测量)、计算和通信元素构成的基础设施,给使用者观察并响应指定环境中事件或现象的功能。目前,无线传感器网络正开始被加速部署。未来的5~10年里,全世界都将被联网的无线传感器网络覆盖,这种想法不是不合理的。

在本项目,我们以引入交通传感器节点的形式使用无线传感器网络,用来收集并生成类似车辆数目、类型和车牌号等的交通数据。

1.3 动态交通信号控制的需要

整个项目用动态的交通信号而不是静态的,目的是适应动态车流量的信号控制。因为不同时间十字路口的车辆数目不同,静态交通控制被证明是不可靠的。此外,我们发现周期信号控制不能体现特别拥堵的十字路口的潜在可能情况。

1.4 实时交通信号控制算法概述

在本项目被提出的该算法通过采集道路上无线传感器网络的实时输入动态控制红绿灯。同时最小化具体目标平均浪费的时间,包括为应急车辆考虑堵死的情况。该算法提出了一个针对以上还没被发表研究论文的问题的解决方案。

1.4.1该交通信号算法的步骤

该算法包括四个步骤:

  1. 确定路线上的车流量。
  2. 如果应急车辆在场,确定现场情况(最好情况和最坏情况)。
  3. 绿灯分配给最合适的阶段。
  4. 计算多少 “绿灯”时间必须分配给(iii)阶段的决定。

2 问题说明

需要处理优先车辆(即应急车辆,比如消防车、救护车 和警车)的详细解决方案,考虑到最好情况到最坏情况的所有可能。

2.1 存在的问题

参考文献[1]针对这些车辆提出了一个非常基本的方法,即简单的为应急车辆的行驶方向分配绿灯。同时参考文献[2]完全没有考虑到应急车辆。

2.2 提及的技术

在提到的算法中,我们为管理应急车辆提供了一个应对最坏情况(堵死)解决方案,有两个阶段过程:

阶段1:第一阶段根据标准政策分类应急车辆,各国可能不一样。这为每个类型的应急车辆分配一个优先级值。

内部优先的应急车辆紧急方案:衡量紧急程度(救护车用)

有需要为应急车辆分配第一优先度,最主要是救护车,基于病人是多么的重要。这是需要的,因为一个得了疾病的人跟一个情况没这么严重的人相比,需要更快的送到医院。

我们以下列先决条件开始:

  1. 首先,根据救护车上的乘客开始先决条件:
  2. 司机:驾驶救护车的人。
  3. 病人:是否病危的病人。
  4. 护士:护士是知识渊博的人,能够根据病人情况做出最准确的判断。这是需要的因为医生没办法通过电话做出合适的决定。
  5. 病人家属(可选)。
  6. 救护车里的护士配备标准化的移动设备。该移动设备有GPS功能和短信功能。

2.2.1 如何运作

  1. 首先我们需要一组状态代码来表示病人可能的所以情况。
  2. 这些状态代码是一组整数(从0开始),用来描述病人情况的严重性。
  3. 每辆救护车必须有一个图表来描述状态代码和对应的情况。比如:

状态代码 情况描述

  1. 心脏病(关键)(最高优先级)
  2. 心脏病(轻微)

: :

N 发热(轻度)(最低优先级)

0表述最高优先级,之后为1、2、3hellip;N,N表述最低优先级。

  1. 做完必须的检查后,护士在移动设备中输入相应的状态代码。
  2. 短信正文由两部分组成:
  3. 地址—包括全球地位系统坐标,由设备自动输入。
  4. 状态代码—从0~N的整数,代表病人情况。
  5. 短信发送至中央数据库,其中有关于每一个访问点的信息。中央数据库为特定车辆处理GPS坐标并插入状态代码的值,通过去医院途中的所有访问点。这样,我们可以使访问点授权绿灯来给应急车辆最高优先级(最小状态代码)。

阶段2:考虑每辆应急车辆到路口的距离。

作为补充,这里也包括一个完全抽象的方法来使应急车辆管理更优化,使用合作代码信息服务和启用GPS的移动设备。作为一个抽象思维,该模型的目的是未来可能的研究基础。

3 提出的方法

3.1 问题公式化和假设

信号相位的选择模式取决于十字路口的车流量。道路交叉有四个方向,标记为N(北)、S(南)、W(西)和E(东),并且每个方向有三条路线,分别为左转(L)、直走(F)和右转(R)。为了制定一个解决方案,我们假设左转一直都是禁止的,所以每辆路过的车辆有{E, S, N, W}四个方向和{F, R}两条路线。

因此,一辆行驶中的车辆可以被(d,l)这样的形式标记,有8条路线,{WR, WF, ER, EF, NR, NF, SR, SF}。这8条路线以各种组合结合,结果有了12种情况,如图3。

3.2 假设

  • 所有的车辆运行在一个恒定的速度,所有的车辆都是同一个类型。
  • 所有车辆都有安装车辆节点。
  • 有关不同路线的路口的车流量数据,是实现动态交通信号控制算法所需要的假设来自于无线传感器网络。无线传感器网络的工作不是我们项目的部分。

3.3 动态交通信号主程序

3.3.1 控制算法

该动态交通信号控制算法主要包括四个步骤:

  1. 确定路线上的车流量。
  2. 核实应急车辆在场并确定现场情况(最好情况和最坏情况)。计算应急车 辆到路口的距离。
  3. 绿灯分配给最合适的阶段。
  4. 计算多少 “绿灯”时间必须分配给(iii)的阶段决定。

3.3.2 车流量检测

在算法的第一步,要计算每个路段的车辆队列长度(QX)。对于每个路段车辆数目或者车流量,这给我们一个清晰的概念。这一步算法的输入来源是无线传感器网络。

3.3.3 核实应急车辆的存在

在算法的第二步,我们核实应急车辆是否在路口。应急车辆的分配优先级高于其他机动车。为了达成这个目的,我们首先需要将不同类型的应急车辆分出轻急缓重。例如,消防车分配优先级0(最高),接下来是救护车等。应急车辆优先级的分配依据标准政策,同时考虑多个参数,可能因国家而异。

考虑到所有的可能情况,我们把应急车辆管理分为六个基本案例:

案例1:路线上仅有一辆应急车辆

这种情况我们简单的给该应急车辆的路线分配绿灯。

案例2:不用优先级的两辆应急车辆同时在两条不同路线

这种情况下,我们允许优先级高的先通过,然后是低优先级的通过。

案例3:两辆同优先级的应急车辆

这是一种典型案例,为了解决这种情况,我们要公平对待这两辆车,因此,我们给距离路口近的那辆应急车辆绿灯。

案例4:四条路线上各一辆应急车辆(优先级各不相同)(堵死)

这种情况根据最高优先级第一(HFS)调度的方法分配绿灯。

案例5:四条路线上各一辆应急车辆(优先级相同)(完全堵死)

在最高优先级首先调度的基础上,给离十字路口最近的第一紧急车辆分配绿灯,可以正确处理这种情况。

案例6:应急车辆总是出现在特定的两个路段。(交通资源匮乏)

这种情况应该加长绿灯时间在其他路段的重复间隔,当应急车辆不在任何路段时。

3.3.4 绿灯分配给最合适的路段

在这一步,每个路段的车辆队列长度(QX)将被计算,依据无线传感器网络提供的不同路线车流量的动态信息。

3.3.5 确定绿灯时长

第三步是确定一个路段的绿灯持续时间该分配多长。最大持续时间不能超过120秒。如果应急车辆重复或者高频率出现在特定路段,绿灯持续时间必要减少来防止交通资源匮乏情况。

3.3.6 用于设计该算法的符号

为了设计这个符号,需要用到不同的符号。表示方向、路线和案例的符号如下,D := {North , South, East, West}, L := {Forward, Right}, C := {1, 2, 3, 4, hellip; , 12}。

这里,D、L和C分别表示一组方向、路线和案例。Expectant Phase,表示为Ephi;,为一辆车所经过路口的路段。

Case 01: Ephi;(N, F) = Ephi;(N,R) = phi;a.

Case 02: Ephi;(S, F) = Ephi; (S, R) = phi;b.

Case 03: Ephi;(E, F) = Ephi; (E, R) = phi;c.

Case 04: Ephi;(W, F) = Ephi; (W, R) = phi;d.

Case 05: Ephi;(N, F) = Ephi; (S,F)= phi;e.

Case 06: Ephi;(N, R) = Ephi; (S,R)= phi;f.

Case 07: Ephi;(E, F) = Ephi; (W,F)= phi;g.

Cas

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