信号控制技术的智能化创新应用研究

李树彬， 赵景春， 党文修， 康 睿

(1.山东警察学院交通管理工程系， 山东济南 250014； 2.济南市公安局交通警察支队， 山东济南 250014)

0 引言

城市交通控制技术已经成为现代交通管理的主要手段，大量的研究和实践表明，通过合理的设置信号信息以及优化相关的内容，可以有效地减少交通拥堵，规整交通秩序，避免交通事故，减少污染排放，保护交通环境，为城市高效有序地运行提供保障。关于交通信号控制的研究由来已久，从60、70年代的信号灯手动控制，到80年代初期开始出现的单点自动控制信号机，再到近几年出现的各具功能和特色的智能信号灯控制系统，城市路口随处可见的信号灯控制系统正急剧经历着智能化变革。

从交通控制方来看，总体上主要分为两类：静态网络交通信号控制和动态交通控制。静态网络交通控制的目的是帮助管理者制定长期性的交通规划以及具体的交通设计等[1-2]。而动态交通控制具有较大的灵活性，可以根据实时变化的交通网络状态制定相应的管控措施[3]。目前有大量关于动态交通网络信号控制的研究成果发表[4-6]，利用了各类交通流模型和方法，如：元胞传输模型、路段传输模型、中观交通流模型等。从控制本身的类型来看，我国的交通信号控制从最初的定时控制，发展到后来的感应控制，目前已经进入自适应控制的阶段[7-11]。从控制的区域来看，也已经由最初的固定点控，经过线控，进入区域面控的智能化控制层面[12-14]。在上述研究的基础上，信号控制呈现多元化发展，根据不同的形式不同的控制内容，国内学者提出了各种不同的控制技术[15]。Li等[16]从动态交通网络分析的角度出发，从区域层面探讨交通组织优化控制的先进实用方法、结合不同的交通组织内容和组织优化的目标，提出相应的优化模型和算法，设计了适用于区域优化的交通仿真流程，结果表明该方法具有时效性。在智能化信号控制典型应用方面，蒲金桥在2016年提出了基于电子信息技术的智能交通信号灯控制系统的设计[17]。还有人研究了有轨电车信号优先的应用，提出了较为新颖的信号控制方法。这些系统的应用方法，有的学者对这些系统的应用方法做了一定的综述研究[18-19]。

上述研究成果有理论探讨也有部分实际应用的验证，但大部分是在固定的交通状况下提出的针对特定情况的控制策略，鲜有以实时交通状况为基础的动态交通控制，尤其是以交通估计与预测为基础的主动交通控制，经检索未发现相关文献。由于每一种类的应用都有其应用的交通环境，所以有些典型的应用没有可复制性，因此有必要针对具体的问题，提出新的智能化解决方案。

本文以动态交通控制理论为基础，针对城市存在具体典型交通问题，采用智能交通信号控制技术，在应用方面创造性的提出了几种相应的解决问题的方法，并以济南为例进行了说明和例证。

1 信号配时的复杂性和局限性

一个路口的信号配时，既要考虑机动车的通行还要考虑非机动车和行人的安全过街；既要考虑东西方向又要考虑南北方向；要考虑相临信号灯路口间的协调问题；有时还要考虑一个区域的信号控制问题等等。每个交通参与者都希望自己的交通利益最大化，都想快速通过路口。

在协调控制中，有的信号灯路口由于相交道路交通流量较少，会显得等候信号灯的时间较长，但是为了整体的控制效果，不能缩短该路口的信号周期，也不能随便更改路口的相位分割时间。因为随意更改一个路口的信号配时，可能会引起相邻路口交通流量的变化，有时会引起相邻路口、路段的交通拥堵，所以很多交通参与者对路口信号配时不满意。

信号配时并不是万能的，在交通流量达到饱和以前，路口信号配时在缓解交通拥堵、增加路口的通行能力、减少停车次数和降低交通延误等方面发挥着积极的作用。但是当路口流量达到饱和甚至超饱和状态时，信号配时已起不到缓解交通压力的作用。要解决交通拥堵问题，只有通过车道划分、路口渠化、路网规划、公交站点的设计等等其他交通工程方面来解决。

2 信号控制的实时优化方法

图1 逆向可变车道控制系统

本文采用文献[20-21]提出的理论模型和优化算法。该方法基于交通估计与预测仿真软件DynaCHINA，设计了相关的模型和方法，可以适用于在线的交通仿真和优化，通过计算交通网络状况调整交通控制参数，能在秒级时间范围内给出最优的控制策略。

DynaCHINA是一款动态交通仿真软件，其中包括了网络模型、车辆移动模型、排队模型和速密关系模型等。能够准确地描述车辆在网络上的移动过程，能够模拟拥挤排队的形成与消散等现象。在信号优化方面，提出局域信号优化模型，并以网络内的停车次数和总延误为优化目标，采用同时扰动随机近似算法(Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation，简称SPSA)进行求解。该算法的好处是优化问题本身与待优化的变量个数无关。这在大规模的优化问题中尤其是重要，以确保优化的时效性。交通信号控制优化问题拓展到区域层面会遇到数据量大、复杂性高、难以处理等问题，而本算法可以很好地解决这类问题。

3 智能交通信号控制技术的创新应用

3.1 逆向可变车道信号控制系统

基本原理：在距离路口停车线一定距离处开口，允许车辆进入逆向车道，通过信号灯告知车辆什么时候能够进入逆向可变车道，信号控制做到“两个保证”：一是保证进入逆向可变车道内的第一辆车，到达路口停车线附近时，左转信号灯变绿灯；二是保证进入逆向可变车道内的车辆，能够在路口左转弯信号绿灯时间内全部放完。逆向可变车道使左转车道增加了1排，左转通行能力提高了将近1倍。目前，该系统在济南主干道经十路、经一路、工业南路等道路21处信号灯路口得到了推广应用，运行效果明显。

图2 安装信号灯前后对比图

图3 开元隧道信号控制系统之隧道口信号灯

3.2 “红波带”控制问题

在协调控制中，不能一味追求车辆尽可能多的通过信号灯路口，有时为了使车辆在路网内均匀分布或者是为了限制某一方向的车流聚集速度过快，防止下游信号灯路口的交通拥堵，会人为地增加车辆遇红灯的次数，从而设计出单向“红波带”信号控制。其技术原理正好跟“绿波带”相反，将拥堵控制在中心区域之外，通过建立红波带模型，运用交通仿真技术实现。目前其典型应用在济南市经十东路从韩仓桥到洪山路10个信号灯路口，自东向西采用“红波带”来控制进入济南市的车辆，人为的增加了进入市区车辆的红灯等待时间，以缓解市区内的交通压力。

3.3 “拥堵协调”控制问题

当交通流量达到饱和以后，绿波带协调控制就丧失了意义，因为一个绿灯信号时长内，排队车辆不能完全通过路口，从上游信号灯路口来的车辆当然也不能通过该信号灯路口。所以当流量达到饱和以后，信号控制就不能追求车辆能一次性通过多个信号灯路口，这时信号控制的目标就是“调流”作用，流量跟着配时走，通过信号配时实现交通流量在道路上的均匀分布，避免局部的交通拥堵。

例如，在经十路晚高峰时段，通过提前协调下游相应路口的信号灯，保障下游路段的车尾启动时，上游路段的车流基本能够达到下游路段的队尾位置，避免车辆排队溢出路口，造成路口堵死。

3.4 “控流调流”信号控制系统

该系统可以有效节约警力，减少交通事故，保证转盘内的车辆能够有效转动。通过设置3组信号灯，控制历阳大街与舜世路进入转盘的车流总量，减少交通冲突点，保证转盘内的车辆能够有效转动，控制舜世路与历阳大街过来的车流交替放行，消除交通冲突点。

信号灯安装后，达到了控制目标，早高峰的事故平均每周两次，事故率下降了85.7%，转盘内不再拥堵，基本上不需要民警指挥交通，通行能力平均提高了10%。

3.5 “集装箱”移动式智能信号控制系统

对交通参与者来说“交通安全”始终是第一位的，为了保证隧道内的行车安全及隧道外行车的安全有序，本文提出了“集装箱移动式”智能信号控制系统，该系统利用信号灯的调流作用，通过相邻信号灯路口间的联动控制，实现对进出隧道车流量的精确调控，使进出隧道的车流像“集装箱”移动一样“一箱箱”等量放行，保证了隧道内排队的尾车在一个信号周期内行驶到隧道口处。

同时该系统还有事件检测功能，隧道内一旦发生交通事故等意外事件，隧道口处的信号灯就会变红灯禁止车辆进入隧道。

4 结语

本文以交通信号优化理论为基础，针对济南市区出现的交通管理和交通秩序问题，基于动态交通仿真及控制优化软件，就具体的交通环境提出了几种信号智能化应用的方法，尤其是在智能交通信号控制方面进行了创新应用研究。实际运行结果表明，每种方法都不同程度的对交通拥堵起到了缓解作用。本文提出的信号控制技术具有可移植性，可以在相似的交通环境下推广应用。本文未来的研究方向之一是通过大数据技术对交通信号控制进行配时，实时在线的优化信号周期和相位，以实现自动化、智能化的管理和控制。