基于FPGA的遗传算法在交通控制中的应用

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堵车现象在一个城市里随处可见,不仅造成经济损失、空气污染等问题,还对乘车人的身心健康有一定的影响。单一的交通信号灯控制方法往往难以适应复杂多变的交通流,造成空等现象,影响公路的流通能力,所以智能交通灯的出现势在必行[¨。智能交通信号灯是智能交通系统的重要组成部分,它能有效增加公路的通行能力,改善道路交通状况。本文采用在道路叉口各相位单位时间内到达和离开车辆数的差来作为识别判据,结合道路饱和度,设计了基于车辆感应器的感应控制和基于遗传算法的自适应控制,感应控制又包括单点控制和固定周期控制。交通灯系统整体基于Altera公司Nios Ⅱ嵌入式处理器的SOPC (System on a Programmable Chip)方案。遗传算法广泛应用于智能控制中,但大部分的应用都采用具有冯诺依曼或哈弗结构的计算机去实现,因为这两种结构是串行计算的原因,遗传算法在运行时间上往往不是很理想,当面临一些大规模、复杂问题时,往往导致计算无法实现。因为现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array, FPGA)的并行计算优势,使得基于FPGA的遗传算法在运行时间上会有数量级的提高。这样不仅提高了系统的性能,也增加了遗传算法的实用性。实验结果表明,设计的交通灯系统能满足预期的设计目标,基于FPGA的遗传算法比基于传统计算机的遗传算法在运行速度上有很大的提高,使得一些大规模、复杂的问题有了解决的可能性[24].
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