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Micrologix1000 PLC在交通灯控制上的应用 PLC技术及其在公路交通系统中的应用 用PLC实现智能交通控制 1 引言 据不完全统计，目前我国城市里的十字路口交通系统大都采用定时来控制(不排除繁忙路段或高峰时段用交警来取代交通灯的情况)，这样必然产生如下弊端:当某条路段的车流量很大时却要等待红灯，而此时另一条是空道或车流量相对少得多的道却长时间亮的是绿灯，这种多等少的尴尬现象是未对实际情况进行实时监控所造成的，不仅让司机乘客怨声载道，而且对人力和物力资源也是一种浪费。 智能控制交通系统是目前研究的方向，也已经取得不少成果，在少数几个先进国家已采用智能方式来控制交通信号，其中主要运用GPS全球定位系统等。出于便捷和效果的综合考虑，我们可用如下方案来控制交通路况:制作传感器探测车辆数量来控制交通灯的时长。具体如下:在入路口的各个方向附近的地下按要求埋设感应线圈，当汽车经过时就会产生涡流损耗，环状绝缘电线的电感开始减少，即可检测出汽车的通过，并将这一信号转换为标准脉冲信号作为可编程控制器的控制输入，并用PLC计数，按一定控制规律自动调节红绿灯的时长。 比较传统的定时交通灯控制与智能交通灯控制，可知后者的最大优点在于减缓滞流现象，也不会出现空道占时的情形，提高了公路交通通行率，较全球定位系统而言成本更低。
内容简介： 毕业设计（论文） PLC交通灯电气控制设计，共17页，6857字 [摘 要]: 针对近年来城市交通的拥挤现象,特别是驾驶员违章严重、交通事故频发、车辆尾气污染等问题,介绍丁集计算机、信息、电子及通讯等众多高新技术手段于一体的智能交通指挥中心控制系统.该系统的安装及使用,大大缓解了城市道路堵塞现象、提高了道路的通行能力.减少了驾驶员违章的次数,抑制了交通事故的发生,同时对减轻车辆尾气排放,从而降低环境污染都起到了不可低估的作用. 分析了现代城市交通控制与管理问题的现状，结合城乡交通的实际情况阐述了交通灯控制系统的工作原理，给出了一种简单实用的城市交通灯控制系统的硬件电路设计方案。 [关键词]: 交通控制 交通灯 PLC控制机下载地址
用PLC实现智能交通控制 1 引言 据不完全统计，目前我国城市里的十字路口交通系统大都采用定时来控制(不排除繁忙路段或高峰时段用交警来取代交通灯的情况)，这样必然产生如下弊端:当某条路段的车流量很大时却要等待红灯，而此时另一条是空道或车流量相对少得多的道却长时间亮的是绿灯，这种多等少的尴尬现象是未对实际情况进行实时监控所造成的，不仅让司机乘客怨声载道，而且对人力和物力资源也是一种浪费。 智能控制交通系统是目前研究的方向，也已经取得不少成果，在少数几个先进国家已采用智能方式来控制交通信号，其中主要运用GPS全球定位系统等。出于便捷和效果的综合考虑，我们可用如下方案来控制交通路况:制作传感器探测车辆数量来控制交通灯的时长。具体如下:在入路口的各个方向附近的地下按要求埋设感应线圈，当汽车经过时就会产生涡流损耗，环状绝缘电线的电感开始减少，即可检测出汽车的通过，并将这一信号转换为标准脉冲信号作为可编程控制器的控制输入，并用PLC计数，按一定控制规律自动调节红绿灯的时长。 比较传统的定时交通灯控制与智能交通灯控制，可知后者的最大优点在于减缓滞流现象，也不会出现空道占时的情形，提高了公路交通通行率，较全球定位系统而言成本更低。 2 车辆的存在与通过的检测 (1) 感应线圈(电感式传感器) 电感式传感器其主要部件是埋设在公路下十几厘米深处的环状绝缘电线(特别适合新铺道路，可用混凝土直接预埋，老路则需开挖再埋)。当有高频电流通过电感时，公路面上就会形成如图1(a)中虚线所形成的高频磁场。当汽车进入这一高频磁场区时，汽车就会产生涡流损耗，环状绝缘电线的电感开始减少。当汽车正好在该感应线圈的正上方时，该感应线圈的电感减到最小值。当汽车离开这高频磁场区时，该感应线圈电感逐渐复原到初始状态。由于电感变化该感应线圈中流动的高频电流的振幅(本论文所涉及的检测工作方式)和相位发生变化，因此，在环的始端连接上检测相位或振幅变化的检测器，就可得到汽车通过的电信号。若将环状绝缘电线作为振荡电路的一部分，则只要检测振荡频率的变化即可知道汽车的存在和通过。 电感式传感器的高频电流频率为60kHz，尺寸为 2×3m，电感约为100μH.这种传感器可检测的电感变化率在％以上[1，2]。 电感式传感器安装在公路下面，从交通安全和美观考虑, 它是理想的传感器。传感器最好选用防潮性能好的原材料。 (2) 电路 检测汽车存在的具体实现是在感应线圈的始端连接上检测电感电流变化的检测器, 并将之转化为标准脉冲电压输出。其具体电路图由三部分组成:信号源部分、检测部分、比较鉴别部分。原理框图如图2所示, 输出脉冲波形见图1(b)。 (3) 传感器的铺设 车辆计数是智能控制的关键，为防止车辆出现漏检的现象，环状绝缘电线在地下的铺设我们设采取在每个车行道上中的出口地(停车线处)以及在离出口地一定远的进口的地方各铺设一个相同的传感器，方案如图3(以典型的十子路口为例)，同一股道上的两传感器相距的距离为该股道正常运行时所允许的最长停车车龙为好。 3用PLC实现智能交通灯控制 控制系统的组成 车辆的流量记数、交通灯的时长控制可由可编程控制器(PLC)来实现。当然，也可选用其他种类的计算机作为控制器。本例选用PLC作为控制器件是因为可编程控制器核心是一台计算机，它是专为工业环境应用而设计制造的计算机。它具有高可靠性丰富的输入/输出接口，并且具有较强的驱动能力;它采用一类可编程的存储器，用于其内部存储程序，执行逻辑运算,顺序控制，定时，计数与算术操作等面向用户的指令，并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产过程;它采用模块化结构，编程简单，安装简单，维修方便[3]。 利用PLC，可使上述描叙的各传感器以及各道口的信号灯与之直接相连，非常方便可靠。 本设计例中,PLC选用FX2N-64，其输入端接收来自各个路口的车辆探测器测得的输出标准电脉冲，输出接十字路口的红绿信号交通灯。信号灯的选择:在本例中选用红、黄、绿发光二极管作为信号灯(箭头方向型)。 车流量的计量 车流量的计量有多种方式: (1) 每股行车道的车流量通过PLC分别统计。当车辆进入路口经过第一个传感器1(见图3)时，使统计数加1，经过第二个传感器2出路口时，使统计数减1，其差值为该股车道上车辆的滞留量(动态值)，可以与其他道的值进行比较，据此作为调整红绿灯时长的依据。 (2) 先统计每股车道上车辆的滞留量，然后按大方向原则累加统计。如，将东西向的(见图3)左行、直行、右行道上的车辆的滞留量相加，再与其它的3个方向的车流量进行比较，据此作为调整红绿灯时长的依据。 (3) 统计每股车道上车辆的滞留量后按通行最大化原则(不影响行车安全的多道相向行驶)累加统计。如，东、西相向的2个左行、直行、右行道上的车辆的滞留量全部相加，再与南北向的总车流量进行比较，据此作为调整红绿灯时长的依据(下面的例子就是按此种方式)。 以上计算判别全部由PLC完成。可以把以上不同计量判别方式编成不同的子程序，方便调用。 程序流程图 本例就上述所描述的车流量统计方式,就图3中的十字路口给出一例PLC自动调整红绿灯时长的程序流程图如图5所示，其行车顺序与现实生活中执行的一样[4]，只是时间长短不一样。 (1) 当各路口的车辆滞留量达一定值溢满时(相当于比较严重的堵车)，红绿灯切换采用现有的常规定时控制方式; (2) 当东、西向路口的车辆滞留量比南、北向路口的大时(反之亦然)，该方向的通行时间=最小通行定时时间＋自适应滞环比较增加的延时时间(是变化的)，但不大于允许的最大通行时间。其中最小定时时间是为了避免红绿灯切换过快之弊;最大通行时间是为了保障公平性，不能让其它的车或行人过分久等。进一步的说明在后面的注释中。 (3) 自适应滞环比较(本例的核心控制规律)增加的时间的确定若东、西向车辆滞留量≥南、北向一个偏差量σ(如30辆车或其它值)时，先让东、西向的左转弯车左行15s(定时控制，值可改)，再让直行车直行30s(直行时间的最小值，值可改)后再加一段延时保持，直至东、西向的车辆滞留量比南、北向的车辆滞留量还要少一个偏差量σ，才结束该方向的通行，切换到其它路上，否则一直延时继续通行下去，直至到达最大通行时间而强制切换。滞环特性如图6所示。实际应用时σ的值需整定，过小则导致红绿灯切换过频，过大又不能实现适时控制。 流程图注释 (1) 流程图中的15s、30s、75s等时间分别为交管部门定的车辆左转弯时间、直行最小时间、允许的最大通行时间;σ为车流量的偏差量。以上值及其4个路口车流量的满溢值均可在程序初始化中任意更改。 (2) 车辆左转弯是造成交通堵塞很重要的一个方面，应加以适当限制，故车辆左转弯始终采用最小定时控制，以减小系统的复杂程度，提高可靠性。 (3) 车辆通行的时间中包含绿、黄灯闪烁的时间，红、黄、绿各灯的切换与现用的方式相同，不再赘述。 (4) 人行道的红绿灯接线与现用的方式相同，其绿灯点亮的时刻与该方向车辆直行绿灯点亮的时刻同步一致，但要较车辆直行绿灯提前熄灭，采用定时控制，如绿灯定时亮18s。其目的是不让右转弯车辆过分受人行道灯的限制。若人车分流，右转弯车辆不受限制。较简单，流程图中略。 (5) 车流量的计量是不间断的，与控制呈并行关系，该系统属多任务处理，编程尤其应注意。 4 结束语 比较传统的定时交通灯控制与智能交通灯控制，可知后者的最大优点在于减缓滞流现象，也不会出现空道占时的情形，提高了公路交通通行率，较全球定位系统而言成本更低，特别适合繁忙的、未立交的交通路口，更适合于四个以上的路口，也可方便连网。 参考文献 [1] 黄继昌等. 传感器工作原理及应用实例[M]. 北京:人民邮电出版社,1998. [2 ]张万忠. 可编程控制器应用技术[M]. 北京:化学工业出版社,2001. [3] 英.索尔特. 道路交通分析与设计[M]. 张佐周等译. 北京:中国建筑工业出版社,1982. 不是很完整，您可以拿去做借鉴， 希望对您有帮助。
基于Proteus的智能交通灯设计与仿真实现论文
交通灯有两种，给机动车看的叫机动车灯，通常指由红、黄、绿（绿为蓝绿）三种颜色灯组成用来指挥交通通行的信号灯。给行人看的叫人行横道灯，通常指由红、绿（绿为蓝绿）二种颜色灯组成用来指挥交通通行的信号灯，红灯停，绿灯行。下面是我为你带来的 基于Proteus的智能交通灯设计与仿真实现论文，欢迎阅读。
摘要：针对现实中越来越严重的城市交通拥堵现象，文章介绍了一种十字路口交通信号灯智能控制系统。该系统实现了正常时段交通信号灯的轮换，解决了十字路口车辆的正常行驶；并可通过外部中断或手动设置解决一些紧急事件或由于某方向车道车流量不均衡所造成的十字路口交通资源浪费或堵塞问题。通过在Proteus 仿真平台中运行，系统具有较强的可靠性。
关键词：Proteus；智能交通灯；仿真实验
随着现代化社会经济的快速发展，城市车辆大幅度增加，交通拥挤、道路阻塞、车辆通行缓慢等问题受到了人们极大的关注，特别是早晚交通高峰时的十字路口，因此智能交通控制就显得尤为重要。传统的交通灯控制，是根据一定时间段的各车道车流量的调查而分配出的相对合理的固定周期换灯的控制方式，不管是车流高峰还是低谷；也有一些交通灯能根据简单划分的时间段来调整时间，但控制起来不是很灵活，这使得城市车流的调节不能达到最优，经常出现通行时间与车流量不相适应的'情况，特别是特定时间的十字路口，会出现某一方向车辆早已通行完，而另一方向车辆排队等绿灯的情况[1]。本文介绍的是一种采用8086 CPU和8259中断控制器配以7段数码管设计实现的十字路口智能交通灯控制系统，其能根据实时车流量对路口的绿灯时间进行动态调节，大大加强了其灵活性和实时性，并通过Proteus仿真软件平台实现了仿真。
一、总体设计方案
本文以十字路口单行车辆通行为研究对象，东南西北四个方向对应路口都设绿、红、黄三色圆灯信号（东西为一向，南北为一向），正常工作状态见表1，具体控制思想如下：（1）车辆流量的采集；（2）分析计算停止车辆排队长度，计算车流量比值，以1为基值判断双方车流量大小；（3）车辆输出量确认，根据各个方向车辆排队长度给定每个路口的红、绿灯时间值；（4）根据比值，增减另一方向车辆红、绿灯时长；（5）以3秒钟为单位，最大变化不超过18秒；（6）检测采用每周期循环一次，从而实现对整个信号灯的智能控制。
按照此思想，系统主要包括6个模块，如图1所示。以8086 CPU为主控制器，控制其他模块协调工作。其中信号灯模块显示各车道的通行情况；数码管倒计时模块显示信号灯燃亮时间；闯红灯报警模块实时监测车辆违规行为；紧急通行模块用于处理非正常通行，以外部中断方式控制[2]；时间手动设置模块以通过键盘进行手动设置，增加人为的可控性，用于在紧急状态下，通过设置所有灯变为红灯以避免自动故障和意外发生。
二、Proteus仿真设计
仿真平台简介。Proteus是英国Labcenter electronics公司研发的多功能EDA软件，其由ISIS原理图编辑与仿真软件包和ARES布线编辑软件包组成，是目前世界上唯一将电路仿真、PCB设计软件和虚拟模型仿真软件三合一的设计平台。Proteus SP3以上的版本中增加了对8086 CPU及相关接口芯片的仿真功能。另外，Proteus还提供有示波器、逻辑分析仪、信号发生器、交直流电压/电流表、数字图案发生器、定时器/计数器、逻辑探头、虚拟终端等很多虚拟仪器，是一个全开放性的仿真实验平台，相当于一个设备齐全的综合性实验室。本文介绍所使用的为Proteus 软件。Proteus本身未提供8086编译器，而是通过添加外部代码编译器，将编写好的源程序加入工程，编译并生成可执行程序。本文介绍的采用EMU8086提供的编译环境进行程序的编写和汇编。EMU8086是一可在Windows环境下运行的8086 CPU汇编真软件，其集成了文本编辑器、编译器、反编译器、真调试、虚拟设备和驱动器为一体。Proteus仅支持8086最小模式，8086模型可直接加载BIN、COM和EXE格式的文件到内部RAM中，不需要DOS，而且允许对Microsoft（Codeview）和Borland格式中包含了调试通过的程序可以进行源程序或反汇编后的调试，因此源码汇编和链接过程的参数相当重要[3]。
2.信号灯电路设计。信号灯组由红、黄、绿三色灯组成，4组共12盏灯，其亮灭及闪烁方式与十字路口的红、黄、绿灯同步，由8255A芯片的A口通过方式0控制6个开关量（12盏灯）；七段数码管采用共阴极接法，由8255A芯片的B口通过方式0输出控制，其中低四位控制个位显示，高四位控制十位显示。8259中断控制器的IR0接8253的OUT2，实现对于紧急情况的外部中断处理。譬如控制红绿信号灯，实现相应车道通行、另一车道禁行，同时熄灭所有的数码管；或者遇有某方向路段忙时，信号灯的燃亮时间可根据车流量情况设置时间。
3.软件设计。程序主要包括“jjsj”和“zcsj”两个子程序。系统正常运行都在执行“zcsj”子程序，初始化十字路口的交通信号灯状态及燃亮时间，启动8253定时器数码管开始倒计时。在倒计时期间，当遇有某方向车辆特别多或遇忙等其他紧急情况时，通过外部中断请求执行“jjsj”子程序模块。绿灯倒计时完毕后，转换黄色信号灯，持续到规定时间后，东西和南北方向路口信号灯互换，如此一直循环运行[4]。程序设计流程如图2所示。
三、Proteus仿真实现
初始化。从图3所示的硬件原理图得知，8255A芯片的片选端连接在74HC154译码器的输出端，74HC154的4个引脚D、C、B、A分别与锁存器74LS273输出的A12、A11、A10、A9相连，当A12、A11、A10、A9=0001时8255A有效，所以8255A的4个端口地址分别为0200H、0202H、0204H、0206H；初始化方式选择控制字为89H（A、B口方式0输出，C口方式0输入）。
2.实际问题处理。①定时时间的动态调整。定时时间设计为倒计时，用两位七段数码管显示，倒计时小于等于5秒时黄灯每秒亮和灭切换一次，倒计时显示0秒时两个方向的红色灯和绿色灯切换。定时时间可以通过软件设计实现动态调整。方法为：将8253A计数器0工作在方式2，CLK0接2MHZ的时钟频率，设一计数初值（假设为2000），OUT0接CLK1，8253计数器1工作在方式0，设一计数初值（假设为500），则OUT1的输出频率为：2MHZ/2000/500=2HZ脉冲，相应周期为秒。根据实际路况，通过改变计数初值可调整倒计时间。②时间差异。Proteus中利用8253A表示的时间和真实时间有差异，设定的时间比实际时间要长很多。所以，在仿真实验中为了看到与实际相符的交通灯变化，本应是秒的时间需在源程序中将延时时间设置为秒，这样运行起来更贴近实际[5，6]。
3.仿真效果。如图4所示为东西路口绿灯燃亮，南北路口红灯燃亮倒计时运行在18秒时的仿真结果图。
本系统以8086 CPU为核心，程序调试阶段采用EMU86进行在线编程及修改，设计的交通灯可控制十字路口的车辆及行人的交通管理，采用3个7段数码管，可以直观地显示红绿灯的开放和关闭时间。实际交通中的每个路口不完全一样，所以交通灯显示也没有固定规则，通常会根据具体情况设置相应的程序。由于Proteus没有提供箭头标志，本系统按单行道设计，指示灯不是专门的箭头指向灯，只是红、黄、绿三色圆灯信号灯，所以系统只考虑并实现了简单的十字路口交通行驶，即红灯亮时不能直行也不能左转，但可以右转；绿灯亮时，直行、左转、右转都可以，当遇有某方向车辆多或其他紧急情况时，通过中断可加以灵活性控制[7]。另外，系统在实现了十字路口基本的交通灯控制基础上，还引用了外部中断技术和时间手动设置，这可避免因无序和抢行等无控制原因造成的不必要阻塞甚至瘫痪情况发生。Proteus从V8版本开始支持ARM/Cortex-M3，这样，将会给交通灯系统增添更多现代化功能。
参考文献：
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高等工科院校的毕业设计是完成教学计划达到本科生培养目标的重要环节。它通过深入实践、了解社会、完成毕业设计任务或撰写论文等诸环节，着重培养学生综合分析和解决问题的能力和独立工作能力、组织管理和社交能力；
同时，对学生的思想品德，工作态度及作风等诸方面都会有很大影响。对于增强事业心和责任感，提高毕业生全面素质具有重要意义。
是学生在校期间的昀后学习和综合训练阶段；是学习深化、拓宽、综合运用所学知识的重要过程；是学生学习、研究与实践成果的全面总结；
是学生综合素质与工程实践能力培养效果的全面检验；是实现学生从学校学习到岗位工作的过渡环节；是学生毕业及学位资格认定的重要依据；是衡量高等教育质量和办学效益的重要评价内容。
毕业设计也是学生走上国家建设岗位前的一次重要的实习。一些国家根据学生的毕业设计，授予一定的学衔。如建筑师、农艺师、摄影师等。中国把毕业设计和毕业考试结合起来，作为授予学士学位的依据。
扩展资料：
毕业设计论文答辩的一般程序为：
1、学员必须在论文答辩会举行之前半个月，将经过指导老师审定并签署过意见的毕业论文一式三份连同提纲、草稿等交给答辩委员会，答辩委员会的主答辩老师在仔细研读毕业论文的基础上，拟出要提问的问题，然后举行答辩会。
2、在答辩会上，先让学员用15分钟左右的时间概述论文的标题以及选择该论题的原因，较详细地介绍论文的主要论点、论据和写作体会。
3、主答辩老师提问。主答辩老师一般提三个问题。老师提问完后，有的学校规定，可以让学生独立准备15—20分钟后，再来当场回答，可以是对话式的，也可以是主答辩老师一次性提出三个问题，学员在听清楚记下来后，按顺序逐一作出回答。根据学员回答的具体情况，主答辩老师和其他答辩老师随时可以有适当的插问。
4、学员逐一回答完所有问题后退场，答辩委员会集体根据论文质量和答辩情况，商定通过还是不通过，并拟定成绩和评语。
5、召回学员，由主答辩老师当面向学员就论文和答辩过程中的情况加以小结，肯定其优点和长处，指出其错误或不足之处，并加以必要的补充和指点，同时当面向学员宣布通过或不通过。至于论文的成绩，一般不当场宣布。
参考资料来源：百度百科-毕业设计
交通型信号灯答辩前言。本人对于交通信号灯看法如下：1、当绿灯亮起时，汽车和行人是允许的，但是转弯的车辆不允许妨碍直行的车辆和被放行的行人通行。2、黄灯亮时不准车辆、行人通行，但已越过停车线的车辆和已进入人行横道的行人可以继续通行。3、红灯亮时不允许车辆、行人通行。4、当绿色箭头灯亮时，允许车辆按箭头所示方向通行。5、车辆在黄灯闪烁时，行人在确保安全的原则下可以通过。
西门子PLC交通灯毕业设计论文编号:ZD033 字数:11073,页数:32 包括源程序摘 要随着社会经济的发展，城市交通问题越来越引起人们的关注。人、车、路三者关系的协调，已成为交通管理部门需要解决的重要问题之一。城市交通控制系统是用于城市交通数据监测、交通信号灯控制与交通疏导的计算机综合管理系统，它是现代城市交通监控指挥系统中最重要的组成部分。随着城市机动车量的不断增加，许多大城市如北京、上海、南京等出现了交通超负荷运行的情况，因此，自80年代后期，这些城市纷纷修建城市高速道路，在高速道路建设完成的初期，它们也曾有效地改善了交通状况。然而，随着交通量的快速增长和缺乏对高速道路的系统研究和控制，高速道路没有充分发挥出预期的作用。而城市高速道路在构造上的特点，也决定了城市高速道路的交通状况必然受高速道路与普通道路耦合处交通状况的制约。所以，如何采用合适的控制方法，最大限度利用好耗费巨资修建的城市高速道路，缓解主干道与匝道、城区同周边地区的交通拥堵状况，越来越成为交通运输管理和城市规划部门亟待解决的主要问题。为此，笔者进行了深入的研究，本文就城乡交通灯模拟控制系统的电路原理、设计计算和实验调试等问题来进行具体分析讨论。实现路口交通灯系统的控制方法很多，可以用标准逻辑器件、可编程序控制器PLC、单片机等方案来实现。其中用标准逻辑器件来实现电路在很大程度上要受到逻辑器件如门电路等的影响，调试工作极为不易，而笔者对单片机运用来进行系统的设计开发也不是很熟悉，因此，最终笔者选择了用可编程的控制器PLC来实现系统功能的设计，完成本次设计的题目。关键字：PLC 交通灯 程序 报告 设计 任务要求:1. 交通红绿灯控制系统启停控制.信号灯受一个启动开关控制,当启动开关接通时,交通信号灯系统,行人信号灯系统,电子警察记录违章闯红灯系统开始工作,且先南北交通红灯亮,东西交通绿灯亮;东西行人交通红灯亮,南北行人交通绿灯亮;按规律循环控制.当启动开关断开时,交通信号系统,行人信号灯系统,电子警察记录违章闯红灯系统停止工作. 南北向交通红灯亮维持60秒,东西向交通红灯亮60秒.进入下一个循环. 在南北向交通红灯亮的同时,东西向交通绿灯亮25秒,熄灭.然后东西向交通黄灯闪烁5秒后熄灭.随后东西向交通红灯亮,同时南北向转向绿灯高25秒,闪烁5秒后熄灭.进入下一个循环. 在东西向交通红灯亮的同时,南北向交通绿灯亮25秒,熄灭;然后南北向交通黄灯闪烁5秒后熄灭.随后南北向交通红灯亮,同时东西向转向绿灯亮25秒,闪烁5秒后熄灭.进入下一个循环.2. 行人红绿灯控制与交通红绿灯系统同时控制,南北向交通红灯持续亮时,东西向行人绿灯启动,南北向行人经灯亮维持60秒,东西向行人红灯亮30秒.进入下一个循环. 在东西向行人红灯亮的同时,南北向行人绿灯亮25秒,然后闪烁5秒后熄灭,提醒行人赶快通过马路.进入下一个循环. 在南北向行人红灯亮的同时,东西向行人绿灯亮25秒, 然后闪烁5秒后熄灭,提醒人赶快通过马路.进入下一个循环.3. 电子警察记录违章闯红灯系统控制在南北向交通红灯亮的同时,如果有车辆违章闯红灯(南北向各用开关或用光栅来模拟),蜂鸣器响;绿灯时接通开关不起作用.在东西向交通红灯亮的同时,如果有车辆违章闯红灯(南北向各用开关或用光栅来模拟), 蜂鸣器响;绿灯时接通开关不起作用. 目录摘要 2ABSTRACT 3第1章 绪论 交通信号灯的作用与研究意义 PLC发展的现状: 可编程序控制器的特点及应用 概述 9第2章 系统的方案设计 112．1任务要求: 112．2控制方案 PLC的选择 扩展模块的选用 、PLC的网络设计 、软件编制 确定所选PLC 程序设计 流程图(见下图) 时序图 程序 实验仿真 原件清单 24设计小结 25致谢 27参考文献 28附录:完整语句表 29以上回答来自:
利用plc制作交通灯100 双击自动滚屏 文章来源：一流设计吧 发布者：16sheji8 发布时间：2009-1-14 10:49:40 阅读：152次 利用PLC实现十字路口交通灯的控制 摘要：介绍如何用PLC实现十字路口交通灯的控制，说明其设计方法，解释了程序的工作原理。关键词：PLC；交通灯；状态转移图 Abstract：How to conlrol trafic tights with PLC in crossroad was inlroduced．Design and working principles oftheprogram were explained． Key words：PLC； trafic light； state Iran sition graphic 交通十字路口车辆穿梭，行人熙攘，车行车道，人行人道，有条不紊。靠什么来实现这井然秩序呢?靠的是交通信号灯的自动指挥系统。那么控制系统是如何实现红、绿、黄三种颜色信号灯有条不紊工作的呢?交通信号灯控制方式很多，可以用电子电路来实现，也可以用单片机编程控制来实现。本文主要介绍如何利用PLC来实现十字路口交通灯的控制。1 交通灯的控制要求 1．1 控制要求 信号灯受启动及停止按钮的控制，当按下启动按钮时，信号灯系统开始工作，并周而复始地循环工作，当按下停止按钮时，系统将停止在初始状态，所有信号灯都熄灭。 1．2 控制时序 交通灯示意图如图1所示，在东西南北两个方向均安装信号灯，两个方向各6个灯，分为红、黄、绿三种颜色。工作时序如图2所示，假设东西向较忙，绿灯时间是南北向的2倍(40s)。按下起动按钮后，南北向绿灯亮维持20s，20s后，南北黄灯闪烁3次，计6S，期间，东西向红灯也亮，并维持26s；26s后，东西方向绿灯亮40s，后东西向黄灯闪烁3次，计6s，期间，南北向红灯也亮，并维持46so接下去周而复始，直到停止按钮被按下为止 本文来自: 一流设计吧( ) 详细出处参考：
红绿灯分为导向灯和圆形灯。
一般圆形灯在路口只有一盏灯，红灯亮时禁止直行和左转，可以右转弯。
导向灯市带有箭头的，可以有两个或三个，分别指示不同方向的行车和停车。按指示的灯即可，没有右转向导向灯的情况下可以视为可以右转。
第三十八条 机动车信号灯和非机动车信号灯表示：
(一)绿灯亮时，准许车辆通行，但转弯的车辆不得妨碍被放行的直行车辆、行人通行；
(二)黄灯亮时，已越过停止线的车辆可以继续通行；
(三)红灯亮时，禁止车辆通行。
在未设置非机动车信号灯和人行横道信号灯的路口，非机动车和行人应当按照机动车信号灯的表示通行。
红灯亮时，右转弯的车辆在不妨碍被放行的车辆、行人通行的情况下，可以通行。
第三十九条 人行横道信号灯表示：
(一)绿灯亮时，准许行人通过人行横道；
(二)红灯亮时，禁止行人进入人行横道，但是已经进入人行横道的，可以继续通过或者在道路中心线处停留等候。
第四十条 车道信号灯表示：
(一)绿色箭头灯亮时，准许本车道车辆按指示方向通行；
(二)红色叉形灯或者箭头灯亮时，禁止本车道车辆通行。
第四十一条 方向指示信号灯的箭头方向向左、向上、向右分别表示左转、直行、右转。
第四十二条 闪光警告信号灯为持续闪烁的黄灯，提示车辆、行人通行时注意了望，确认安全后通过。
第四十三条 道路与铁路平面交叉道口有两个红灯交替闪烁或者一个红灯亮时，表示禁止车辆、行人通行；红灯熄灭时，表示允许车辆、行人通行。
一般圆形灯在路口只有一盏灯，红灯亮时禁止直行和左转，可以右转弯，绿灯亮时可直行和左转，可以右转弯；
三盏灯要看最左端的灯绿了或有向左的绿箭头就可左转。
2022年车主翘首以盼、车企们都在争夺的产品是什么？
城市辅助驾驶 ，带自主领航的那种。
为啥？
红绿灯路口、环路、人车混行都能自主应对，设置好导航，驾驶员就能完全解放，只扮演安全员的角色。
绝大部分车主最枯燥、最疲惫的驾驶体验，解决了。
但城市道路上辅助驾驶的落地难度，绝对可以称得上目前乘用车智能驾驶量产的“圣杯”。
异形目标、不同交通标识、模糊的车道线等等对感知能力挑战巨大；违规通行目标、复杂路口的博弈…对AI的认知决策能力要求，与L2不可同日而语。
所以，量产上车城市辅助驾驶，是实力和潜力的最好证明。
不过万万没想到，量产“第一”之名，花落老牌车企 长城 汽车 ，今年年中即将上市。
而去年年底，长城旗下的多款车型，已经率先量产了高速领航辅助驾驶。
这样的速度和成果，好像“不可思议”。
但背后的“秘籍”已经不是秘密：
毫末智行 。
“非典型”自动驾驶创业公司、中国最快量产智能驾驶产品、乘用车物流车双线并举…
毫末智行这家公司成立不到3年，率先在国内实现城市领航辅助功能量产，速度和力度都让业内吃惊。
AI Day现场的火热程度可见一斑。投资人、合作伙伴、AI技术大牛纷纷到场，主办方甚至要临时添加座椅。
大家好奇的，是这家自动驾驶公司到底有什么秘密？
城市道路上的领航辅助驾驶功能，去年开始不少主机厂或无人车公司都放出过Demo。
其中还包括华为、小鹏、以及特斯拉这样的明星公司。
不过毫末智行即将量产的城市NOH功能，号称首战即有这么几个“行业之先”。
中国率先量产的城市辅助驾驶 。如果之前各家的量产上车时间表不变，下半年长城 汽车 交付的魏牌摩卡车型，将是中国用户能买到的第一款有城市领航辅助的 汽车 。
率先在多种动力形式上实现城市辅助驾驶 。魏牌摩卡，既有燃油车，也有插混车型。另外下半年上市的欧拉纯电新车，也会搭载毫末智行城市NOH。
毫末智行董事长张凯
当然，毫末城市NOH，本身也打破了自动驾驶创业公司的记录。下半年量产上车，满打满算距离成立3周年。
对于这样的量产进度，毫末智行董事长张凯给出了这样的总结：
量产当然是实力体现，但只是一部分。
真正的功夫，还要看应对城市复杂路况是不是足够“老司机”，乘坐体感够不够舒适，最重要的，安全吗？
实车体验最能说明问题。
体验路线分布在北京顺义城区核心，全长公里，包括两个环岛、6个转弯，以及十几个红绿灯。
具体路况嘛，既有通畅的城市主干道，也有人车混行、较为混乱的路口。
按照场景的简单到复杂，我们把体验下来的毫末城市NOH实际表现分成这6个要点。
红绿灯识别的难度在于不同地区交通标示标准不一，这需要后台有一个尽可能完备的数据库供系统学习。
去每一个路口采集数据样本当然不现实，毫末采取的方法是通过图像合成和迁移学习，加快技术的迭代。
这其中，主要技术难题是真实数据和合成数据的混合训练问题。
通过图像合成技术可以扩大学习的样本量，但是真实和合成数据在特征空间及概率分布不一致，导致使用有效率大打折扣。
所以毫末使用了迁移学习中领域泛化的混合迁移训练方法，利用合成数据定向弥补真实场景中缺失的数据样本及不断调整训练策略，减小二者特征空间的概率分布差异。
有了足够的数据训练，就可以对路面上不同形式的红绿灯识别。
比如，在大路口场景中，红绿灯离车辆距离很远，在图像数据上目标更小更难以识别：
所以这样的场景从感知到决策，全方位的要求都很高。
除了能准确识别车道线，并根据导航选择合适路径，NOH还会动态避让其他加塞的车辆和行人，保障安全：
对于加塞的车辆或行人，NOH会根据目标速度、路径综合判断刹车、方向调整程度，不会猛然刹停，保证安全的前提下兼顾通行效率。
而且毫末NOH对于避让行人的原则贯彻到位，即使通过无人的路口或斑马线，也会提前减速。
无保护左右转，如今并不是一个难度极高的项目。不过毫末NOH表现的亮眼之处在于能处理多车道交互的复杂路口，包括正确识别交通灯和待转区。
这样的路口难度在于尺寸较大，首先是系统需要感知识别的范围更广，目标的数量和类型更多；相应的，其他目标出现违规行为的可能性也更高。
同是领航辅助，城市场景下的车道线识别和高速难度完全不同。
城市内车道线更加密集，种类更多，形式更为复杂，而且常常有污损情况。
面对这样的挑战，毫末智行设计了BEV Transfomer。
摄像头的数据传回后，首先对2D 图像用 Resnet + FPN 进行处理，之后进行BEV映射，这部分利用交叉注意力层 （Cross Attention） 来动态确定某一帧图像中的内容在相机所属 BEV 空间中的位置。
通过多个Cross Attention，最终组成一个完整的 BEV空间。
当视觉数据完成了在BEV的投射，就天然具备了和激光雷达点云图的融合能力。
最后，系统还会综合考虑BEV的 历史 数据，加入与时间有关的特征，进一步提升识别的准确率和连续性。
环岛对于自动驾驶系统来说一直是一个巨大的挑战。其中既有较为复杂的规则，还要根据导航路线择机干净利落地切入切出。
对于感知系统来说，准确识别车道线，还包括能分清楚环路的边界，之前特斯拉FSD测试时，常发生冲上中央路基的情况。
毫末NOH除了准确感知、识别环路，并根据导航选择合适路线。而且面对环岛中其他车辆短时间内数次变道的行为，也能准确识别和合理避让。
这一点的难度其实比平直路面大得多，因为连续大曲率的弯道，对于车辆的速度、转向精度要求更高。
城市场景难，其实不在复杂的车道线和交规，而是难在随时可能发生的不可预知的场景。
这些场景也是考验一个城市领航辅助系统是不是老司机的试金石。
比如，我们的试乘车本来正常直行通过一个十字路口，结果垂直车道一辆左转 汽车 先是闯红灯抢行，使得NOH紧急停车避让：
左转绿灯亮了以后，这辆车却停在超出待转区的十字路口中央不动了…而此时我们直行的绿灯已经转红。
我们有意没有接管，想看看NOH到底会怎么办。
紧急避让保证安全后，NOH用几秒时间确认抢行车停止不动，然后系统并没有受到直行绿灯转红的影响而停在路中间，确认安全后尽快通过路口：
换成人类司机，这其实也是唯一合理且安全的处理方式。
这套方案，除了软件算法全部由毫末智行自研，硬件方案中的自动驾驶计算平台也是毫末自研，算力达到360T。
对比来看，今年大部分车厂翘首以盼等交付的英伟达Orin芯片，是256T算力。
此外，传感器方面，量产NOH方案采用12个摄像头、5个毫米波雷达、2个激光雷达以及12个超声波雷达。
这就是中国首个量产城市辅助驾驶的真实情况，你感觉它够“老司机”吗？
毫末NOH的量产速度如此之快，甚至有业内人士表示百思不得解。
毫末曾经给自己的业务方法论，起了一个颇为神秘的名字：
自动驾驶思想钢印 。
不了解《三体》也没关系，毫末智行所谓的“思想钢印”，其实就是自动驾驶公司都绕不过去的 数据闭环能力 。
一般来说，自动驾驶数据闭环万变不离其宗，关键流程都是“数据收集处理-训练-部署-再收集”的循环，以此迭代升级AI司机的能力。
涉及到数据层面，总共三个过程：收集、处理、反馈。
只不过在毫末这里，加上了两个附加条件： 低成本 和 高速度 。
对应到毫末智行数据智能体系中，分别是数据的自动化处理程度，和模型快速验证。
AI Day上毫末智行CEO 顾维灏 介绍毫末最新的数据积累和应用情况：
数据的收集问题，毫末已经解决，但要让AI明白数据含义，还需要认知过程，解决从客观世界到驾驶动作的映射。
除了从实时数据上归纳影响驾驶行为的因素，系统还需要对照更大规模的数据样本来学习规律。
所以，数据处理的核心聚焦到 快速标注 上。
为此毫末研发了一个高效标注系统，应用无监督自动标注算法，这套系统从数据标注的底层入手，对大批量数据进行自动标注，再由人工校对后反馈给系统，不断提升准确性和效率，逐渐减少人力工作量。
目前，毫末已经有超过70%的数据由系统自动标注处理。
数据处理的自动化能力建设有什么意义？
随着 未来两年毫末智能驾驶系统装机量达到百万 ，人工标注数据的成本即使按元一公里来算，也会迅速上升到数亿甚至十亿级别。
别说创业公司，国内车企自主三强每年净利也不过几十亿，这条路显然是走不通的。
所以，建立数据闭环其实不难，真正能持续下去的是“低成本获取数据”。
数据处理好之后，已经可以喂给算法进行训练，那么训练好的模型，如何验证效果？
尤其是在短时间对多个功能进行不同升级后，如果把所有版本依次拿到实车上跑一遍，然后再开发下一个版本…自动驾驶可能就永无实现之日了。
所以要把把验证工作放在仿真系统中进行。
毫末智行将每一次路测都还原为仿真中的“元宇宙”，同一场景下不同光照、不同天气，不同曝光条件都可在系统中调整，由此来模拟算法在不同工况下的表现。
这样的流程，其实也可以理解成算法迭代的自动化，对应着思想钢印中的“高速度”。
毫末智行这一套数据智能体系，叫 雪湖 ，也叫 MANA 。
痴迷《三体》的毫末工程师们以此命名，含义是像面壁者逻辑掉入雪湖后参悟黑暗森林法则一样，从MANA开始，毫末也掌了握自动驾驶的核心能力。
在MANA系统的加持下，毫末智行的“AI司机”，已经不间断训练驾驶技巧长达20万小时，虚拟驾龄已相当于人类司机2万年的驾驶时长。
毫末智行的高速、城市NOH快速上线，业内看起来好像“开挂”一般，但了解深层原因后并不匪夷所思。
本质就是高度自动化的数据智能能力，保证了AI老司机能力快速迭代的基本条件，再加上长城 汽车 的大规模量产渠道。
所以，讨论“毫末现象”的核心其实应该是：毫末智行的经验和模式，可以被其他无人车初创公司复制吗？
自动驾驶创业，毫末是最特殊的一个。
成果、技术给行业什么样的启示？至少能总结出三个方法论。
首先是 大船放小船 。
你可以说毫末智行是长城 汽车 旗下，但它却不属于长城 汽车 上市集团。
长城入股但不直接管理，让毫末智行以 科技 公司的效率和灵活性运营，不受大集团业务流程所累，激发创造力。
同时，长城 汽车 又保持了一个车圈老大哥的“大度”，允许毫末智行公开融资、IPO，团队的积极性也有了充分保障。
第二是长城 汽车 给毫末智行提供规模量产的渠道 ，这种“kick start”也是毫末智行进度惊人的基础。
更出乎意料的是，长城 汽车 没有把毫末智行的产品指定成“专供”，反而鼓励毫末团队去市场扩展其他的主机厂客户。
毫末智行董事长 张凯 在AI Day上介绍了毫末的开放合作原则：
从全栈解决方案到源代码，这6个产品层面毫末智行都可以开放合作。
这也让毫末未来的业务规模和技术迭代有了更大的空间。
最后一点，也是最重要的，是毫末智行本身的数据闭环能力 。
海量数据涌进系统，数据的存储、传输，以及数据处理的人工、时间其实都是成本，毫末智行的数据智能体系，针对每个可能的成本产生环节，都有专门的优化机制。
很难相信这是不到3年时内摸着石头过河 探索 出来的，更像是一开始就规划好的布局。
与车厂的紧密联系、数据闭环能力、大规模上量的渠道…这些是毫末智行模式最基础的3个方法论。
自动驾驶创业公司能不能复制？
当然可以。
与车厂建立紧密联系不难，事实上几乎所有老牌车企都迫切转型，有团队有技术的无人车公司不乏青睐。
所以量产渠道这个问题至少表面上看不难解决。
但深度绑定之后自身的前景和潜力会不会被限制？小船到最后会不会成大船的一块“木板”？
毕竟像长城 汽车 这样开放的车企不多，更多主机厂倾向于紧紧攥住自己的“灵魂”不撒手。
更关键的是，硬核实力够不够，能不能像毫末一样建立起一套高度自动化的低成本数据智能技术体系？
这一点，可能唯有实现那一刻才算证明。
所以，毫末智行确实给自动驾驶创业提供了另一种可以践行模式。
其他无人车创业公司可以照搬，只是要做到毫末智行的程度，实力、机遇缺一不可。
本文将对论文 Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 进行解读。这篇论文是于2018年2月挂在arxiv上的。 文中提出了一种端到端的车道线检测算法，包括LaneNet和H-Net两个网络模型。其中，LaneNet是一种将 语义分割 和 对像素进行向量表示 结合起来的多任务模型，负责对图片中的车道线进行 实例分割 ；H-Net是由卷积层和全连接层组成的网络模型，负责预测转换矩阵H，使用转换矩阵H对属于同一车道线的像素点进行回归（我的理解是对使用坐标y对坐标x进行修正）。 根据论文中的实验结果，该算法在图森的车道线数据集上的准确率为，在NVIDIA 1080 TI上的处理速度为52FPS。 如图1所示，对于同一张输入图片，LaneNet输出实例分割的结果，为每个车道线像素分配一个车道线ID，H-Net输出一个转换矩阵H，使用转换矩阵H对车道线像素进行修正，并对修正的结果拟合出一个三阶的多项式作为预测得到的车道线。 论文中将实例分割任务拆解为 语义分割 和 聚类 两部分，如图2所示，LaneNet中decoder分为两个分支，Embedding branch对像素进行嵌入式表示，训练得到的embedding向量用于聚类，Segmentation branch负责对输入图像进行语义分割（对像素进行二分类，判断像素属于车道线还是背景）。最后将两个分支的结果进行结合得到实例分割的结果。 在设计语义分割模型时，论文主要考虑了以下两个方面： 1.在构建label时，为了处理遮挡问题，论文对被车辆遮挡的车道线和虚线进行了还原； 2. Loss使用 交叉熵 ，为了解决样本分布不均衡的问题（属于车道线的像素远少于属于背景的像素），参考论文 ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation ，使用了boundedinverse class weight对loss进行加权: 其中，p为对应类别在总体样本中出现的概率，c是超参数（ENet论文中是，使得权重的取值区间为[1,50]）。 为了区分车道线上的像素属于哪条车道，embedding_branch为每个像素初始化一个embedding向量，并且在设计loss时， 使得属于同一条车道线的像素向量距离很小，属于不同车道线的像素向量距离很大 。 这部分的loss函数是由两部分组成：方差loss(L_var)和距离loss(L_dist)： 其中，x_i为像素向量，μ_c为车道线的均值向量，[x]+ = max(0,x) 为了方便在推理时对像素进行聚类，在图4中实例分割loss中设置δ_d > 6*δ_v。 在进行聚类时，首先使用mean shift聚类，使得簇中心沿着密度上升的方向移动，防止将离群点选入相同的簇中；之后对像素向量进行划分：以簇中心为圆心，以2δ_v为半径，选取圆中所有的像素归为同一车道线。重复该步骤，直到将所有的车道线像素分配给对应的车道。 LaneNet是基于 ENet 的encoder-decoder模型，如图5所示，ENet由5个stage组成，其中stage2和stage3基本相同，stage1,2,3属于encoder，stage4,5属于decoder。 如图2所示，在LaneNet中，语义分割和实例分割两个任务 共享stage1和stage2 ，并将stage3和后面的decoder层作为各自的分支(branch)进行训练；其中， 语义分割分支(branch)的输出shape为W*H*2，实例分割分支(branch)的输出shape为W*H*N，W,H分别为原图宽和高，N为embedding vector的维度；两个分支的loss权重相同。 LaneNet的输出是每条车道线的像素集合，还需要根据这些像素点回归出一条车道线。传统的做法是将图片投影到鸟瞰图中，然后使用2阶或者3阶多项式进行拟合。在这种方法中，转换矩阵H只被计算一次，所有的图片使用的是相同的转换矩阵，这会导致地平面（山地，丘陵）变化下的误差。 为了解决这个问题，论文训练了一个可以预测转置矩阵H的神经网络H-Net， 网络的输入是图片 ， 输出是转置矩阵H ： 由图6可以看出，转置矩阵H只有6个参数，因此H-Net的输出是一个6维的向量。H-Net由6层普通卷积网络和一层全连接网络构成，其网络结构如图7所示： Curve fitting的过程就是通过坐标y去重新预测坐标x的过程：LaneNet和H-Net是分别进行训练的。在论文的实验部分，两个模型的参数配置如下所示： • Dataset : Tusimple • Embedding dimension = 4 • δ_v= • δ_d=3 • Image size = 512*256 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-4 • Batch size = 8 • Dataset : Tusimple • 3rd-orderpolynomial • Image size =128*64 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-5 • Batch size = 10
有很重要的意义，具体如下：研究目的：为了解决和改善交通事故的频繁发生和交通拥堵问题，在本设计中，采用了调节交通信号灯的红绿灯时间来改善交通通行率和使用PLC(可编程序控制器)提高交通信号灯的时间准确性来减少交叉路口的交通事故的发生。在十字路口设置交通灯可以对交通进行有效的疏通，并为交通参与者的安全提供了强有力的保障。但是随着社会、经济的快速发展，原先的交通灯控制系统已经不能适应现在日益繁忙的交通状况。如何改善交通灯控制系统，使其适应现在的交通状况，成为研究的课题。
毕业设计大全
内容简介： 毕业设计（论文） PLC交通灯电气控制设计，共17页，6857字 [摘 要]: 针对近年来城市交通的拥挤现象,特别是驾驶员违章严重、交通事故频发、车辆尾气污染等问题,介绍丁集计算机、信息、电子及通讯等众多高新技术手段于一体的智能交通指挥中心控制系统.该系统的安装及使用,大大缓解了城市道路堵塞现象、提高了道路的通行能力.减少了驾驶员违章的次数,抑制了交通事故的发生,同时对减轻车辆尾气排放,从而降低环境污染都起到了不可低估的作用. 分析了现代城市交通控制与管理问题的现状，结合城乡交通的实际情况阐述了交通灯控制系统的工作原理，给出了一种简单实用的城市交通灯控制系统的硬件电路设计方案。 [关键词]: 交通控制 交通灯 PLC控制机下载地址
这里有西门子PLC控制交通灯论文，可点击下载
十字路口红绿灯的合理设置陈金康检索词：红绿灯设置、红绿灯周期一、问题的提出作为城市交通的指挥棒，红绿灯对交通的影响起着决定性作用。如果红绿灯的设置不合理，不仅会影响到交通秩序；还有可能会影响到行人和自行车的安全。 目前杭城还有很多路口的红绿灯设置存在一些不合理的因素，我们以古墩路一个路口(界于天目山路和文苑路之间)的红绿灯设置为例，该路口是刚开通的，交管部门对路况和车流量的研究还不是很成熟，因此红绿灯的设置存在一些问题。该路口的车流量相对比较小，有几个方向的车流量特别小，但绿灯时间设置太长，经常出现路口空荡荡但是车辆必须长时间等待的情况；同时在这样的路口，右转红灯显得有些多余。另外，该路口不同时段的红绿灯设置没有什么区别，显然这是非常不合理的。下面我们就针对该路口来研究一下红绿灯设置的合理方案。我们主要研究两个方面：红绿灯周期的设置以及一个周期内各个方面开绿灯的时间。二、模型的建立1、红绿灯周期从《道路交通自动控制》中，我们可以找到有关红绿信号灯的最佳周期公式： 其中 :C为周期时间。相位：同时启动和终止的若干股车流叫做一个相位。L为一个周期内的总损失时间。每一相位的损失时间I=启动延迟时间-结束滞后时间；而整个周期的总损失时间为各个相位总损失时间的和加上各个绿灯间隔时间R。（通俗地讲，启动延迟时间即司机看到绿灯到车子启动的反应时间，结束滞后时间即绿灯关闭到最后一辆车通过的时间。）即 q为相应相位的车流量s为相应相位的饱和车流量。（当车辆以大致稳定的流率通过路口时，该流率即该相位的饱和车流量。）2、南北方向和东西方向开绿灯时间的分配不妨忽略黄灯，将交通信号灯转换的一个周期取作单位时间，又设两个方向的车流量是稳定和均匀的，不考虑转弯的情形。设E是单位时间从东西方向到达路口的车辆数；S是单位时间从南北方向到达路口的车辆数。假设在一个周期内，东西方向开红灯、南北方向开绿灯的时间为R，那么在该周期内，东西方向开绿灯、南北方向开红灯的时间为1-R。我们要确定交通灯的控制方案，即确定R。度量一个十字路口的串行效率的主要依据是单位时间内所有车辆在路口滞留的时间总和。因此要确定R，只需保证在一个周期内，所有车辆在路口滞留的时间总和最短即可。一辆车在路口的滞留时间通常包括两部分，一部分是每辆车遇红灯后的停车等待时间，另一部分是停车后司机见到绿灯重新发动到开动的时间 ，它是可以测定的。首先，对任意给定的R（0 楼上回答可以了。唉，想想我高一才学数学建模，现在初一的孩纸，，， 前言随着社会经济的发展，城市交通问题越来越引起人们的关注。人、车、路三者关系的协调，已成为交通管理部门需要解决的重要问题之一。城市交通控制系统是用于城市交通数据监测、交通信号灯控制与交通疏导的计算机综合管理系统，它是现代城市交通监控指挥系统中最重要的组成部分不同的城市有不同城市的问题，但共性就是混合交通流问题。在交叉口如何解决混合交通流中的相互影响或彼此的相互影响，就是解决问题的关键！随着我国城市化建设的发展，越来越多的新兴城市的出现，使得城市的交通成为了一个绝对主要的问题。同时随着我国经济的稳步发展，随着城市机动车量的不断增加，人民的生活水平日渐提高，越来越多的汽车进入寻常老百姓的家庭，许多大城市如北京、上海、南京等出现了交通超负荷运行的情况，再加上政府大力发展的道交、出租车，使得车辆越来越多，这不仅要求道路要越来越宽阔，而且要求有新的交通管理模式和交通规则的出台。因此，自80年代后期，很多城市纷纷扩建建城市道路，在道路建设完成的初期，它们也曾有效地改善了交通状况。然而，随着交通量的快速增长和缺乏对道路的系统研究和控制，加宽道路并没有充分发挥出预期的作用。而城市道路多十字路口、多交叉的特点，也决定了城市道路的交通状况必然受这种路况的制约。于是，旧的交通控制系统的弊病和人们越来越高的要求激化了矛盾，使原来不太突出的交通问题被提上了日程。所以，如何采用合适的控制方法，最大限度利用好耗费巨资修建的多车道城市道路，缓解城区的交通拥堵状况，越来越成为交通运输管理和城市规划部门亟待解决的主要问题。由于交通路口的形状和规模不一，所采用的信号灯的数量、控制要求不一，控制的复杂程度也就不一样，为此、有关部门愈来愈多的注重在交通管理中引进自动化、智能化技术，比如“电子警察”、自适应交通信号灯以及耗资巨大的交通指挥控制系统等。随着经济的发展和社会的进步，道路交通已愈来愈成为社会活动的重要组成部分。对交通的管控能力，也就从一个侧面体现了这个国家对整个社会的管理控制能力，因此各国都很重视用各种高科技手段来强化对交通的管控能力。...... 简单介绍分析了现代城市交通控制与管理问题的现状，结合城乡交通的实际情况阐述了交通灯控制系统的工作原理，本设计介绍了应用PLC实现十字路口交通信号灯的自动控制。通过对交通信号灯的控制要求分析，对PLC控制系统进行了软、硬件设计，并通过实验证明该系统简单、经济、运行可靠，具有很高的实用价值. 基于Proteus的智能交通灯设计与仿真实现论文 交通灯有两种，给机动车看的叫机动车灯，通常指由红、黄、绿（绿为蓝绿）三种颜色灯组成用来指挥交通通行的信号灯。给行人看的叫人行横道灯，通常指由红、绿（绿为蓝绿）二种颜色灯组成用来指挥交通通行的信号灯，红灯停，绿灯行。下面是我为你带来的 基于Proteus的智能交通灯设计与仿真实现论文，欢迎阅读。 摘要：针对现实中越来越严重的城市交通拥堵现象，文章介绍了一种十字路口交通信号灯智能控制系统。该系统实现了正常时段交通信号灯的轮换，解决了十字路口车辆的正常行驶；并可通过外部中断或手动设置解决一些紧急事件或由于某方向车道车流量不均衡所造成的十字路口交通资源浪费或堵塞问题。通过在Proteus 仿真平台中运行，系统具有较强的可靠性。 关键词：Proteus；智能交通灯；仿真实验 随着现代化社会经济的快速发展，城市车辆大幅度增加，交通拥挤、道路阻塞、车辆通行缓慢等问题受到了人们极大的关注，特别是早晚交通高峰时的十字路口，因此智能交通控制就显得尤为重要。传统的交通灯控制，是根据一定时间段的各车道车流量的调查而分配出的相对合理的固定周期换灯的控制方式，不管是车流高峰还是低谷；也有一些交通灯能根据简单划分的时间段来调整时间，但控制起来不是很灵活，这使得城市车流的调节不能达到最优，经常出现通行时间与车流量不相适应的'情况，特别是特定时间的十字路口，会出现某一方向车辆早已通行完，而另一方向车辆排队等绿灯的情况[1]。本文介绍的是一种采用8086 CPU和8259中断控制器配以7段数码管设计实现的十字路口智能交通灯控制系统，其能根据实时车流量对路口的绿灯时间进行动态调节，大大加强了其灵活性和实时性，并通过Proteus仿真软件平台实现了仿真。 一、总体设计方案 本文以十字路口单行车辆通行为研究对象，东南西北四个方向对应路口都设绿、红、黄三色圆灯信号（东西为一向，南北为一向），正常工作状态见表1，具体控制思想如下：（1）车辆流量的采集；（2）分析计算停止车辆排队长度，计算车流量比值，以1为基值判断双方车流量大小；（3）车辆输出量确认，根据各个方向车辆排队长度给定每个路口的红、绿灯时间值；（4）根据比值，增减另一方向车辆红、绿灯时长；（5）以3秒钟为单位，最大变化不超过18秒；（6）检测采用每周期循环一次，从而实现对整个信号灯的智能控制。 按照此思想，系统主要包括6个模块，如图1所示。以8086 CPU为主控制器，控制其他模块协调工作。其中信号灯模块显示各车道的通行情况；数码管倒计时模块显示信号灯燃亮时间；闯红灯报警模块实时监测车辆违规行为；紧急通行模块用于处理非正常通行，以外部中断方式控制[2]；时间手动设置模块以通过键盘进行手动设置，增加人为的可控性，用于在紧急状态下，通过设置所有灯变为红灯以避免自动故障和意外发生。 二、Proteus仿真设计 仿真平台简介。Proteus是英国Labcenter electronics公司研发的多功能EDA软件，其由ISIS原理图编辑与仿真软件包和ARES布线编辑软件包组成，是目前世界上唯一将电路仿真、PCB设计软件和虚拟模型仿真软件三合一的设计平台。Proteus SP3以上的版本中增加了对8086 CPU及相关接口芯片的仿真功能。另外，Proteus还提供有示波器、逻辑分析仪、信号发生器、交直流电压/电流表、数字图案发生器、定时器/计数器、逻辑探头、虚拟终端等很多虚拟仪器，是一个全开放性的仿真实验平台，相当于一个设备齐全的综合性实验室。本文介绍所使用的为Proteus 软件。Proteus本身未提供8086编译器，而是通过添加外部代码编译器，将编写好的源程序加入工程，编译并生成可执行程序。本文介绍的采用EMU8086提供的编译环境进行程序的编写和汇编。EMU8086是一可在Windows环境下运行的8086 CPU汇编真软件，其集成了文本编辑器、编译器、反编译器、真调试、虚拟设备和驱动器为一体。Proteus仅支持8086最小模式，8086模型可直接加载BIN、COM和EXE格式的文件到内部RAM中，不需要DOS，而且允许对Microsoft（Codeview）和Borland格式中包含了调试通过的程序可以进行源程序或反汇编后的调试，因此源码汇编和链接过程的参数相当重要[3]。 2.信号灯电路设计。信号灯组由红、黄、绿三色灯组成，4组共12盏灯，其亮灭及闪烁方式与十字路口的红、黄、绿灯同步，由8255A芯片的A口通过方式0控制6个开关量（12盏灯）；七段数码管采用共阴极接法，由8255A芯片的B口通过方式0输出控制，其中低四位控制个位显示，高四位控制十位显示。8259中断控制器的IR0接8253的OUT2，实现对于紧急情况的外部中断处理。譬如控制红绿信号灯，实现相应车道通行、另一车道禁行，同时熄灭所有的数码管；或者遇有某方向路段忙时，信号灯的燃亮时间可根据车流量情况设置时间。 3.软件设计。程序主要包括“jjsj”和“zcsj”两个子程序。系统正常运行都在执行“zcsj”子程序，初始化十字路口的交通信号灯状态及燃亮时间，启动8253定时器数码管开始倒计时。在倒计时期间，当遇有某方向车辆特别多或遇忙等其他紧急情况时，通过外部中断请求执行“jjsj”子程序模块。绿灯倒计时完毕后，转换黄色信号灯，持续到规定时间后，东西和南北方向路口信号灯互换，如此一直循环运行[4]。程序设计流程如图2所示。 三、Proteus仿真实现 初始化。从图3所示的硬件原理图得知，8255A芯片的片选端连接在74HC154译码器的输出端，74HC154的4个引脚D、C、B、A分别与锁存器74LS273输出的A12、A11、A10、A9相连，当A12、A11、A10、A9=0001时8255A有效，所以8255A的4个端口地址分别为0200H、0202H、0204H、0206H；初始化方式选择控制字为89H（A、B口方式0输出，C口方式0输入）。 2.实际问题处理。①定时时间的动态调整。定时时间设计为倒计时，用两位七段数码管显示，倒计时小于等于5秒时黄灯每秒亮和灭切换一次，倒计时显示0秒时两个方向的红色灯和绿色灯切换。定时时间可以通过软件设计实现动态调整。方法为：将8253A计数器0工作在方式2，CLK0接2MHZ的时钟频率，设一计数初值（假设为2000），OUT0接CLK1，8253计数器1工作在方式0，设一计数初值（假设为500），则OUT1的输出频率为：2MHZ/2000/500=2HZ脉冲，相应周期为秒。根据实际路况，通过改变计数初值可调整倒计时间。②时间差异。Proteus中利用8253A表示的时间和真实时间有差异，设定的时间比实际时间要长很多。所以，在仿真实验中为了看到与实际相符的交通灯变化，本应是秒的时间需在源程序中将延时时间设置为秒，这样运行起来更贴近实际[5，6]。 3.仿真效果。如图4所示为东西路口绿灯燃亮，南北路口红灯燃亮倒计时运行在18秒时的仿真结果图。 本系统以8086 CPU为核心，程序调试阶段采用EMU86进行在线编程及修改，设计的交通灯可控制十字路口的车辆及行人的交通管理，采用3个7段数码管，可以直观地显示红绿灯的开放和关闭时间。实际交通中的每个路口不完全一样，所以交通灯显示也没有固定规则，通常会根据具体情况设置相应的程序。由于Proteus没有提供箭头标志，本系统按单行道设计，指示灯不是专门的箭头指向灯，只是红、黄、绿三色圆灯信号灯，所以系统只考虑并实现了简单的十字路口交通行驶，即红灯亮时不能直行也不能左转，但可以右转；绿灯亮时，直行、左转、右转都可以，当遇有某方向车辆多或其他紧急情况时，通过中断可加以灵活性控制[7]。另外，系统在实现了十字路口基本的交通灯控制基础上，还引用了外部中断技术和时间手动设置，这可避免因无序和抢行等无控制原因造成的不必要阻塞甚至瘫痪情况发生。Proteus从V8版本开始支持ARM/Cortex-M3，这样，将会给交通灯系统增添更多现代化功能。 参考文献： [1]李萍.基于AT89S51的智能交通灯控制系统设计与仿真[J].电子设计工程，2014，22（01）：190-193. [2]王维松，等.十字路口智能交通灯控制系统的FPGA实现[J].电子科技，2012，25（9）：37-39，44. [3]顾晖，陈越，梁惺彦，等.微机原理与接口技术-基于8086和Proteus仿真[M].北京：电子工业出版社，2011：110-135 [4]周灵彬，任开杰.基于Proteus的电路与PCB设计[M].北京：电子工业出版社，2013：1-38. [5]温志达，梁桂荣.基于车流量的智能交通灯控制系统[J].自动化技术与应用，2009，28（6）：115-118. [6]张晓荣，李永红.智能交通灯的设计及其FPGA的实现[D].传感器世界，2013，（12）：27-30. [7]赵金亮.自适应交通路口控制系统设计与实现[J].太原理工大学学报，2013，44（4）：531-535.