Estudo para aprimoramento da operação de controladores semafóricos fuzzy

Abstract

Como forma de gerenciar os conflitos do tráfego em interseções, o semáforo é um dos dispositivos mais empregados em áreas urbanas. Ele pode atuar de modo isolado ou de forma coordenada, e ter sua programação definida a partir de dados históricos do tráfego ou responder, em diferentes níveis, às solicitações do tráfego nas aproximações das interseções. No caso da operação isolada atuada pelo tráfego, diferentes técnicas têm sido empregadas para a definição do direito de passagem dos fluxos conflitantes, isto é, para o cálculo dos tempos dos semáforos. Dentre elas uma das mais recentes é o emprego da lógica fuzzy. Essa técnica tem a característica de emular a percepção humana, e a sua utilização no projeto de controladores tem a vantagem de eliminar a necessidade da representação de relações complexas através de modelos matemáticos sofisticados. No caso de controladores semafóricos, o uso da Lógica Fuzzy foi iniciado em 1977 com o trabalho de Pappis e Mamdani. Desde então, diferentes controladores têm sido desenvolvidos e, recentemente, estudos apontam para a vantagem da integração da Lógica Fuzzy com outras técnicas de Inteligência Artificial. Neste contexto o presente trabalho tem como objetivo avaliar o impacto de alterações nos conjuntos fuzzy das variáveis de entrada do controlador semafórico sobre a resposta do controlador e a operação do tráfego. Para tanto, foi desenvolvida uma metodologia para o ajuste dos conjuntos fuzzy on-line, intitulada Seleção Dinâmica de Planos Fuzzy, baseada na análise de uma variável relacionada à operação do tráfego: fila final em cada aproximação ao final do tempo vermelho. A metodologia foi elaborada de modo a permitir a avaliação do impacto do ajuste realizado em dois momentos distintos: ao final de cada extensão, e ao final de cada fase. Um programa computacional foi desenvolvido para permitir a simulação da resposta do controlador e da operação do tráfego sob as duas condições de ajuste. Foram realizados vários testes através dos quais foi verificado que o ajuste on-line (nas duas formas consideradas) representa um ganho para a operação do tráfego em comparação à operação do controlador fuzzy sem ajuste dos conjuntos fuzzy. Além disso, o ajuste ao final de cada extensão proporcionou melhores resultados que o ajuste ao final da fase. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT

The traffic light is one of the most used tools in urban areas in order to manage traffic conflicts at intersections. It operates in an isolated or coordinated way and is programmed according to traffic data history or responds at different levels to traffic requests at intersection approaches. In terms of isolated vehicle-actuated control, different techniques have been applied in defining the right of way in conflicting flows so as to calculate traffic signal timings. One of the most recent techniques has been the use of fuzzy logic. This technique emulates human perception and the advantage of its use in a controller project is that it eliminates the need to represent complex situations through sophisticated mathematical models. With reference to traffic signal controllers, the use of Fuzzy Logic was initiated in 1977 in Pappis and Mamdani’s work. Since then, different controllers have been developed and, recently, studies point to the advantage of integrating Fuzzy Logic with other Artificial Intelligence techniques. Given the above, this present study aims to assess the impact of alterations to fuzzy sets in controller entry variables on controller response as well as on traffic operation. For such, a methodology for adjusting fuzzy sets online was developed. This method is called Dynamic Selection of Fuzzy Plans and is based upon an analysis of a variable related to traffic operation: the final queue at each approach at the end of the red time. This methodology was elaborated with a view to assessing the impact of the adjustment made at two specific moments: at the end of each extension and at the end of each phase. A computational program was developed in order to allow for simulating controller response and traffic operation under these two adjustment conditions. Through the tests conducted, it was verified that the online adjustment (in the two forms studied) implies a gain in traffic operation in comparison with fuzzy controller operation without adjustments to the fuzzy sets. Further, the adjustment to the end of each extension provided better results than the adjustment made at the end of the phase.