控制系统网络化信息采集在智能交通中的应用
网络化信息采集在智能交通中的应用
文章编号：１００１－９９４４（２００８）０３－００２９－０４
贺良华，侯晓东，于来宝
（中国地质大学机电学院，武汉４３００７４）
摘要：介绍了网络化信息采集与处理系统在智能交通系统中的应用，该系统为主从机结构。其中，主机为ＰＣ机，从机为８０３１单片机最小系统、Ａ／Ｄ转换器及传感器构成的信号采集系统。主从机之间通过ＲＳ－４８５进行通信。对于交通灯的控制，系统采用了神经网络决策法，神经网络的应用使得系统控制具有较高的准确率。经检验，系统具有良好的人机界面、可靠的远程通讯和不错的控制效果。
关键词：网络化；信息采集；主从结构；智能交通；神经网络中图分类号：ＴＰ２７７
文献标志码：Ｂ
ＮｅｔｗｏｒｋＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＡｃｇｕｉｓｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｉｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ
ＨＥＬｉａｎｇ－ｈｕａ，ＨＯＵＸｉａｏ－ｄｏｎｇ，ＹＵＬａｉ－ｂａｏ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｗｕｈａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｃｇｕｉｓｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｎｔｈｅＩＴＳ（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ）ｉｓｄｅ－ｓｃｒｉｂｅｄ，ａｎｄｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｂｙｔｈｅＰＡＳＭ（ｐｒｉｎｃｉｐａｌａｎｄｓｕｂｏｒｄｉｎａｔｅｍａｃｈｉｎｅｓ）．ＴｈｅｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｕｔｅｒｉｓａＰＣ，ａｎｄｔｈｅｓｕｂｏｒｄｉｎａｔｅｉｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｃｇｕｉｓｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗｈｉｃｈｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｙｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｓｙｓｔｅｍｏｆ８０３１ｏｎｅ－ｃｈｉｐｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，Ａ／Ｄｃｏｎｖｅｒｔｅｒｓａｎｄｓｅｎｓｏｒｓ．ＡｎｄｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＰＡＳＭｉｓｃａｒｒｉｅｄｂｙＲＳ－４８５．Ｗｅｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｂａｓｅｏｎｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ａｎｄｔｈｕｓｗｅｇｅｔｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｔｅｒａｔｅ．Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｒｕｎｓｓｔａｂｌｙ，ａｎｄｉｔｉｓｏｆｇｏｏｄｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅｉｎｔｅｒｆａｃｅａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｅｔｗｏｒｋ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｃｇｕｉｓｉｔｉｏｎ；ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｐｒｉｎｃｉｐａｌａｎｄｓｕｂｏｒｄｉｎａｔｅ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ；ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
收稿日期：２００７－０４－２５；修订日期：２００７－１０－２４基金项目：湖北省自然科学基金资助项目（２００３ａｂａ０４４）
作者简介：贺良华（１９６６－），男，博士，副教授，研究方向为自动控制系统及通信系统；侯晓东（１９８１－），男，在读硕士研究生，
研究方向为机电一体化。
随着自动控制技术的发展和应用，控制系统越来越复杂。在采用以ＰＣ机为控制中心的数据采集自动化控制系统中，通常需要单片机采集数据，然后传给ＰＣ机，ＰＣ对单片机进行定时控制。因此，需要单片机与微机之间组成网络进行通信。
同时神经网络的兴起也使得控制具有了更高的准确率。因此，网络化信号采集处理系统以及神经网
络决策已被逐渐应用在诸如智能交通［１］、手机通信、炉温控制等众多行业领域。
本文所介绍的是将ＰＣ机的强大软硬件资源、灵活的编程能力、友好的人机界面和单片机实时的控制功能、灵活的编程能力有机地结合起来，配以相应的信息采集和神经网络决策系统，并应用于某智能交通系统中的网络化信号采集处理系统。
１系统工作原理
系统的硬件组成框图如图１所示。
本系统主要用于交叉道口的车流量监控，设置在每个道路方向上的单片机系统（从机）通过传感器及ＡＤＣ０８０９采集到车流量信号后，单片机通过参比端补偿、线性化、数字滤波等数据处理后，以中断方式发送实时车流量信息给主机，主机再综合各个
方向的车流量信息后，决策并控制各道路方向的交
通信号灯（红绿灯）的时间长短（不再是传统的定时控制）。主机将交通灯的控制命令及控制参数发送给从机，从机执行完交通灯的控制后立即又采集交
通流量，如此循环下去，从而实现对道路交通的智能控制。
２
系统硬件设计
２．１
ＲＳ－４８５总线
远距离串行通讯，系统采用ＲＳ－４８５总线，与
ＰＣ机的接口端采用ＲＳ－２３２／ＲＳ－４８５转换器。２．２
８０３１单片机最小应用系统
图２为８０３１构成的最小应用系统。
图１系统组成框图
Ｆｉｇ．１Ｄｉａｇｒａｍｏｆｓｙｓｔｅｍｓ
主机ＰＣ
ＲＳ－４８５
单片机系统
Ａ／Ｄ０８０９
传感器数据采集
从机
３９３８３７３６３５３４３３３２
Ｐ００
Ｐ０１Ｐ０２Ｐ０３Ｐ０４Ｐ０５Ｐ０６Ｐ０７
Ｐ２０Ｐ２１Ｐ２２Ｐ２３Ｐ２４Ｐ２５
Ｐ２６Ｐ２７ＥＡ／ＶｐｐＸ１Ｘ２ＲＥＳＥＴＲＤＷＲＡＬＥＰＳＥＮ
８０３１３１１９１８９１７１６
２１２２２３２４２５２６２７２８３０１６
Ｒａ
Ｒａ１
Ｋ
Ｃ０
３０μＦ１２
２０ｐＦ
２０ｐＦ
Ｃ０１Ｃ０１９１６１５１２９６５２
１０９８７６５４３２５２４２１２３２２２２７２０
Ｑ７Ｑ６Ｑ５Ｑ４Ｑ３Ｑ２Ｑ１Ｑ０
Ｄ７Ｄ６Ｄ５Ｄ４Ｄ３Ｄ２Ｄ１Ｄ０
Ｇ
Ｅ
７４ＬＳ３７３１８１７１４１３８７４３
１１１Ａ０Ａ１Ａ２Ａ３Ａ４Ａ５Ａ６Ａ７Ａ８Ａ９Ａ１０Ａ１１Ａ１２ＣＥＷＥＣＳ１
Ｄ０Ｄ１Ｄ２Ｄ３Ｄ４Ｄ５Ｄ６Ｄ７１１１２１３１５１６１７１８１９
１０９８７６５４３２５２４２１２３２Ａ０Ａ１Ａ２Ａ３Ａ４Ａ５Ａ６Ａ７Ａ８Ａ９Ａ１０Ａ１１Ａ１２Ｄ０Ｄ１Ｄ２Ｄ３Ｄ４Ｄ５Ｄ６Ｄ７１１１２１３１５１６１７１８１９
ＯＥＣＥ
２２２０
６２６４
２７６４
图２８０３１最小应用系统
Ｆｉｇ．２Ｍｉｎｉｍｕｍｓｙｓｔｅｍｏｆ８０３１
在这个系统中，ＥＰＲＯＭ的８ＫＢ单片地址要求１３根地址线（Ａ１２～Ａ０），由Ｐ０和Ｐ２．３～Ｐ２．０组成。地址锁存器的锁存信号为ＡＬＥ，程序锁存器的取址信号为
ＰＳＥＮ。由于程序存储器２７６４只有一片，所以其片选
线直接接地。８０３１用外部存储器，故ＥＡ必须接地［２］。
３系统软件设计
程序设计主要分为两部分：一部分为ＰＣ机通
信、决策程序；另一部分是从机数据采集、通信程序。
ＰＣ机通信程序建立起主机和从机之间的通信，把从
机采集到的数据通过ＲＳ－４８５传给主机，并在主机
上进行一些处理，包括数据显示、存储、以及对交通灯进行控制等等。
３．１通信协议
１）物理格式
串行异步通讯，帧格式：起始位（１）＋数据位（８）
＋停止位（１）。波特率：（１２００～１１５２００）ｂ／ｓ。
２）通讯过程
通讯过程如图３。
另外，作为一个完整的通信协议，只有上述约定还不够，还必须在发送和接收数据的时间间隔上加以限制。否则，很可能由于某些原因而造成无限制的等待对方应答，使整个系统处于工作不正常状态，或者延误其它动作的处理。具体时间限制可根据通信内容、ＣＰＵ处理速度、
再加上适当的余量来确定。３．２从机程序设计３．２．１
数据采集程序
数据采集程序主要负责Ａ／Ｄ转换和存储，包括
车速、车流量和占有率（目前评价交通状态最常用的三个基本参数），主要是把经过传感器采集、Ａ／Ｄ转换后的数据存储到６２６４中，不间断地进行数据采集，同时不断地覆盖８０３１的数据存储器６２６４，只有通信中断时才跳出，以保证数据采集的实时性。具体可参照参考文献［２］。
３．２．２从机通信程序设计
本设计采用异步串行通信方式。通信前，收、发
双方必须达成一些协议，明确规定彼此的联络、确认信号以及数据的传送方式等内容。同时在设计单片机通信程序时，必须充分发挥单片机的效率。基于上述考虑，将程序分为接收中断处理程序、发送数据处理程序和通信处理程序三部分，并将这三部分程序巧妙地进行组合，从而构成整个单片机的通信程序。
１）接收中断处理程序
接收中断处理程序主要负责接收ＰＣ机发送到单片机接收缓冲区（不对数据进行处理，以减少中断占用的时间）的数据。其流程图如图４所示。
２）发送数据处理程序
发送数据处理程序主要负责向ＰＣ机发送数据，把８０３１采集并保存在６２６４数据存储器的车流量信息发送到ＰＣ机上。
３）通信处理程序
考虑到尽量减少通信中断程序所占用的ＣＰＵ时间，通信处理程序被放在普通主循环中调用。只有在接收到主机送来的一串数据，且接收完毕并检验正确时，才能真正进行处理，否则不进行处理。程序流程图如图５所示。
３．３主机程序设计
主机程序设计主要包括ＰＣ机通信程序和决策
程序设计。
３．３．１通信程序设计
本模块采用ＶＣ＋＋６．０的ＡｃｔｉｖｅＸ控件（ＭＳｃｏｍｍ
控件）编写。Ｗｉｎｄｏｗｓ平台先进的ＡｃｔｉｖｅＸ技术使得对串行口编程时不再需要处理烦琐的细节［３］。利用已有的ＡｃｔｉｖｅＸ控件，只需要编写少量的代码，就可以编写出需要的程序。由于篇幅所限具体操作可参照参考文献［３］。
３．３．２界面设计
主机程序是基于对话框设计的，系统界面如图
６所示。
图３通讯过程
Ｆｉｇ．３Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ
链路连接
ＰＣ机端程序执行格式
站号呼叫站号确认命令命令响应
单片机端
图４
中断处理程序流程图
Ｆｉｇ．４
Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｐｒｏｃｅｓｓｉｎｔｅｒｒｕｐｔｅｄ
断点保护读字符到接收缓存区
是否接收完指定字符
置接收完标志关闭接收定时器断点恢复返回断点
重新设置启动接收定时器
Ｎ
Ｙ
图５通信处理程序流程图
Ｆｉｇ．５Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｇｒａｍ
ＰＣ机向从机发送命令
ｔｒｆ要求从机向其发送数据
从机接收完命令
并进行正确性校验
对缓存区的内容进行正确性检测，正确后向ＰＣ机发送
Ｎ
Ｙ
如图，通过“系统工作方式”设置从机系统的工作方式，“路段状态预测”主要是通过一系列的决策之后得出实时路况，同时给出最优交通灯控制策略。ＰＣ机实时将接收的数据转存到硬盘里，并且以当前时间为基准，可对之前任何时候的交通流量数据进行分析、显示。
３．３．３决策程序设计
１）编程思想
本模块采用占有率、流量和速度三个参数作为拥挤自动判别的参数，并且采用学习矢量量化（ＬＶＱ）网络进行数据融合，达到决策的目的。ＬＶＱ是相当新的神经网络模式，自１９８８年Ｋｏｈｏｎｅｎ提出此模式以来，它在模式识别，样本分类，优化计算方面有广泛的应用，这种网络的学习速度比ＢＰ网络要快。具体情况可查阅参考文献［４］。
２）ＬＶＱ网络的结构
网络选取１２×６０×２的结构，即网络由输入层、隐层和输出层组成，其中输入层有１２个节点，隐层有６０个节点，这是通过试算来确定的。输出层有２个节点，用来表示４个分类结果，即（００）代表畅通，（０１）表示有轻微拥挤，（１０）和（１１）分别表示常发性拥挤和偶发性拥挤。检测结果如表１。
９８．２％可见该算法准确率是比较高的，且本算法利用原始数据离线训练，在线判别，其检测时间能够满足实际应用的要求。利用这些检测结果，系统对各个路口的交通灯进行实时控制，从而保证道路的畅通。
４结语
系统在实验室环境下取得了不错的应用效果，下一步将应用于实际，相信经过实际的检验改进，系统会得到逐步完善，尤其是在神经网络的训练方面。在车流量监控的实际应用中，整个系统具有独创性，且硬件成本相当低，有着很高的推广价值。另外关于神经网络的最优决策以及整个市区道路路段的最优控制等方面的内容，作者将在以后的文章里专门阐述。
参考文献：
［１］李驰新，张明新，陈少山，曹洁．基于虚拟仪器的神经网络智能交通相位控制［Ｊ］．微计算机信息，２００６，１１（１）：２２２－２２３．
［２］王典洪，等．单片机原理及应用［Ｍ］．武汉：中国地质大学出版社，２０００．
［３］王庆利，鞠大亮．用ＶｉｓｕａｌＣ＋＋６．０实现计算机与单片机串行通信的两种方法的研究［Ｊ］．电气自动化，２００５，２７（６）：３８－３９，４５．［４］ＡｂｈｉｊｔＳ，ＲｏｂｅｒｔＢＭ．神经网络模式识别及其实现［Ｍ］．徐勇，译．北京：电子工业出版社，１９９９．■
图６主机系统界面图
Ｆｉｇ．６Ｄｉａｇｒａｍｏｆｈｏｓｔｉｎｔｅｒｆａｃｅ
表１交通流量验证结果
Ｔａｂ．１Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｏｆｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｆｌｕｘ
畅通
轻微拥挤
常发性拥挤
偶发性拥挤
准确率／％
畅通
（５００）
４８６
８
２
４
９７．２
轻微拥挤
（５００）
４
４９３
２
１
９８．６
常发性拥挤
（５００）
７
４８２
３
８
９６．４
偶发性拥挤
（５００）
３
４９１
５
１
９８．２
模拟数据检测结果
分类
结果
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