Efficient intersection management based on an adaptive traffic light controller

Abstract

Most of the main urban intersections are managed by traffic lights, coordinated by prefixed times. However, such systems do not achieve a fair balance for the involved streams since they do not consider the variations of the traffic flow rates. Thereby, green/red phases can be overestimated or underestimated, causing queues formations or intersection’s underutilization. To solve this problems, proposals of adaptive traffic light controllers use queues length measurements to compute proper extensions for the phases’ duration. Unfortunately, in real world, queue length is difficult to measure because the sensor’s accuracy is affected by the space gap among vehicles. Moreover, arbitrary phase extensions may cause a longer traffic light cycle, increasing the waiting times for the involved traffic streams. In this work it is proposed an adaptive fuzzy logic controller which use traffic flow rates measurements to compute the proper duration for whole cycles. Each computed cycle is proportionally divided into different phases according to the flow rates. The controller was tested through a microscopic-simulation of a real intersection and the results show that the controller reduces trip durations, waiting times, time losses and fuel consumption up to 16%, 51%, 41% and 22%, respectively; increasing average travel speeds up to 19%.

La mayoría de las principales intersecciones urbanas se gestionan mediante semáforos, coordinados por tiempos pre-establecidos. Sin embargo, tales sistemas no logran un equilibrio justo para los flujos involucrados, ya que no consideran las variaciones de estado del flujo del tránsito. De esta manera, las fases de luz verde y roja pueden ser sobrestimadas o subestimadas, causando formación de colas o subutilización de la intersección. Para resolver estos problemas, las propuestas de controladores adaptativos de semáforos utilizan mediciones de longitud de colas para calcular extensiones apropiadas para la duración de las fases. Desafortunadamente, en el mundo real, la longitud de la cola es difícil de medir porque la precisión del sensor se ve afectada por el espacio entre los vehículos. Además, las extensiones de fase arbitrarias pueden causar un ciclo de semáforo más largo, aumentando los tiempos de espera. En este trabajo se propone un controlador adaptativo basado en lógica difusa que utiliza mediciones de flujo del tránsito para calcular la duración adecuada para el ciclo total. Cada ciclo calculado se divide proporcionalmente en diferentes fases según los flujos. El controlador se probó a través de una simulación microscópica de una intersección real y los resultados muestran que el controlador reduce las duraciones de los viajes, los tiempos de espera, las pérdidas de tiempo y el consumo de combustible hasta en 16%, 51%, 41% y 22%, respectivamente; incrementando las velocidades de circulación hasta en un 19%.