智慧交通信号控制系统架构设计探讨

车 辉 ，杨 波 ，邢慧芬 ，樊玉琦 ，郑淑丽

（1.织里镇公共事业服务中心，浙江 湖州 313000； 2.中国移动通信集团山西有限公司太原分公司，山西 太原 030000；3.巢湖学院 信息工程学院，安徽 合肥 238000； 4.合肥工业大学 计算机与信息学院，安徽 合肥 230009）

0 引言

随着全国私家车拥有量的增加，城市交通拥堵现象更加严重，因此各城市加快了智慧交通[1]建设，以提高城市交通通行效率和服务水平。交通信号控制系统[2-4]作为智慧交通的重要组成部分，依靠先进适用的交通模型和算法对交通信号控制参数进行自动优化调整， 运用电子、 计算机、 网络通信和PGIS （Police Geographic Information System）电子地图等技术手段对交通路口进行智能化、科学化控制， 从而实现交叉口群交通信号的最佳协调控制。交通信号灯控制系统经过几十年的发展，也形成了一大批成熟的自适应区域协调交通信号控制系统。国外典型的有英国TRANSYT 系统、西门子SCOOT系统和澳大利亚SCATS 系统[5]等。 在国内，主要有上海交通大学开发的SUATS 系统， 公安部交通管理科学研究所开发的HT-UTCS 系统，天津大学开发的TICS 系统， 另外还有深圳市格林威交通科技有限公司开发的 SMOOTH 系统等[6]。

面对如此众多的系统，城市只有做好顶层规划设计，才能使选择的系统适应城市的建设、应用和维护需求。 企业架构 EA（Enterprise Architecture）研究如何将业务功能与需求映射到IT 系统， 并为选择、设计、开发和部署企业所有的IT 系统提供一种符合企业战略和业务功能需求的平衡方法[7]，如TOGAF（The Open Group Architecture Framework， 开放组体系结构框架）[8]。城市在做智能信号灯控制系统顶层设计规划时可以参考EA 的设计理念，从技术架构、业务架构、应用架构和数据架构[9]等方面进行设计，从而提高顶层规划的合理性和更适应智慧交通的建设发展。

1 技术架构

智慧交通信号控制系统的技术架构由基础设施服务层（IaaS）、数据服务层（DaaS）、平台服务层（PaaS）及应用服务层（SaaS）组成。 如图 1 所示。

图1 信号控制系统技术架构Figure 1 Technical architecture of signal control system

1.1 基础设施服务层IaaS

IaaS（Infrastructure as a Service），即为基础设施即服务，该层提供面向市、县、乡镇信号控制业务的计算、存储、网络、信号机管控、感知能力和资源，并可通过管理调度服务实现对资源的本级统一调度、跨级级联管理。 此外，系统通过前置AI 解析能力，准确提取场景中的人、车、非机动车、事件、环境特征。

1.2 数据服务层DaaS

DaaS（Data as a Service），即为数据即服务，该层基于数据基础服务组件，通过多方式汇聚各类物联网物联数据及业务信息数据，提供数据治理及关联分析工具， 实现多源数据融合。 部署Kafka、PostgreSQL 等各类组件， 提供数据分布式计算、存储及检索能力；通过ETL、信号机SDK、视频采集、非视频采集等多方式汇聚物联数据、 业务数据、零散数据及级联数据；提供各种数据治理工具，包括数据质量监测工具、交通参数提取工具、交通评价指标计算工具、多时段划分工具等，以及关联分析工具，包括人、车、非机动车的时空匹配工具、路口关联及聚类工具等。

1.3 平台服务层PaaS

PaaS（Platform as a Service）即为平台即服务。平台服务负责提供共性业务服务、 基础组件服务、智能信号管控服务、智能信号算法服务、核心服务及运维组件服务，并通过API 网关为第三方提供开放能力。 共性业务组件提供业务资源检索、权限管理、GIS 服务、视频接入服务、系统校时服务等通用服务能力；基础服务组件提供缓存服务、消息队列处理等基础能力；智能信号管控服务组件提供信控中心管理服务、业务数据管理服务、信号机管理服务以及信控算法调度管理服务等专业能力；核心服务提供登录服务、软件许可管理服务、日志服务、通知服务、告警服务、多语言服务、多线路服务等；运维服务组件提供系统稳定运行的保障， 如设备、网络、数据、服务运维等；平台通过API 网关为第三方提供信号机管控能力及应用服务。

1.4 应用服务层SaaS

SaaS（Software as a Service）即为软件即服务，该层的应用服务为各级交通管理部门提供信号控制管理应用，包括交通问题诊断、信号灯管控、智慧控制决策、用户管理、查询统计、勤务路线控制等，基于数据和系统存储、计算、解析资源，驱动“问题发现—致因诊断—生成策略—实施策略—评估效果”的业务应用。

2 业务架构

围绕交通管理建设、管理、应用、维护的核心业务思路， 将信号控制业务分为基础设施建设维护、交通秩序优化管理、特殊事件安保警卫三大业务板块，如图2 所示。

图2 信号控制系统业务架构Figure 2 Business architecture of signal control system

2.1 基础设施建设维护

由支队或大队秩序科负责建设维护。信号控制业务相关的基础设施分为信息化基础设施和道路基础设施。 其中信息化基础设施包括前端设备、网络和后端设备。 前端设备包括信号灯、信号机以及交通数据采集设备，后端设备包括服务器和信号控制平台。 道路基础设施包括标志标线、标牌等交通标志，以及隔离栏、防撞柱等交通安全设施。

2.2 交通秩序优化管理

指挥中心通过交通态势监测系统结合视频巡检的方式，通过大数据分析手段，实现业务导向的数据模型建设、应用，诊断交通失衡、拥堵、溢流等问题，并分析问题产生原因。 如若是交通组织设计问题，会采用渠化优化、可变车道、潮汐车道等方式实现；对于常发性拥堵问题，一般会采用交通组织优化与信号配时优化相结合的方式缓解拥堵，并对优化后的效果进行评价。

2.3 特殊事件安保警卫

特殊事件一般分为大型活动、突发事故以及特勤警卫任务。

大型活动一般由秩序科和指挥中心制定交通管制、安保策略，包括交通组织策略、信号控制策略、应急预案等。指挥中心组织实施策略，并在实施中根据现场实际情况进行指挥调度，包括遇到突发情况的策略转换、警员的调度和指挥等。

当遇到重大事故时，指挥中心会对事故影响范围内的交通进行临时管制， 调整区域信号控制策略，并发布事故信息。 特勤大队会前往现场处置事故，同时秩序科也会前往现场维护交通秩序。

特勤警卫任务一般分为三级，由特勤大队拟定特勤路线方案并组织特勤方案实施。特勤任务会根据特勤级别的高低来配置警力，三级特勤一般统一由指挥中心从平台端控制信号灯实现特勤绿波，而不会在路面部署警力；而一级特勤指挥中心一般只做监测和指挥调度，路面的所有交叉口、出入口均会部署警力。

3 应用架构

应用架构直接服务于业务需求，规划了企业整体的应用系统，是一系列解决方案的集合[10]。智慧交通信号控制系统基于前端物联感知设备的丰富数据信息和可视化的优势，深度融合大数据、深度学习、算法仓库及边缘计算等先进技术，提供满足不同业务场景信号控制需求的系统应用。 智慧交通信号控制系统应用架构可分为全域感知、数据服务、业务应用、系统运维、设备接入五个层面，如图3 所示。

图3 信号控制系统的应用架构Figure 3 Application architecture of signal control system

3.1 全域感知

数据驱动的智慧交通信号控制系统具有多样的检测手段和丰富的数据来源。系统以视频、雷达、地磁、 热成像等局部区域物联感知数据为基础，除了视频设备采集的机动车、非机动车、行人的交通数据外， 还实现了其他检测方式提供的排队长度、速度和行驶轨迹等数据接入和共享。相比于传统的断面检测数据， 系统可以覆盖交叉口的局部区域，再结合交通态势、浮动车、气象等互联网宏观数据的使用，可以实现城市交通人、车、路的全面感知。

3.2 数据服务

数据服务将算法仓库与数据库部署在一起，可以缩短数据传输链路提高计算效率，并且充分利用大数据计算能力，将数据汇聚与数据计算结合在一起。 算法仓库结合传统的交通工程算法、先进的大数据挖掘算法，并在未来采用人工智能算法。 数据汇聚采用按需汇聚的理念，实时过车、流量、排队长度等数据会直接传输到信号机端用于完成单点控制应用。 中心端的数据汇聚采用分布式处理技术，在接收数据时直接计算数据：对数据进行清洗和融合，将数据特征化，并分门别类存入配时方案、人工操作、特征数据、车辆信息、交通事件等专题数据库，提高上层应用的数据使用效率。

3.3 业务应用

业务应用分为基础应用、智慧控制决策、方案效果评估以及查询统计等。

基础应用包括信号灯状态监控、信号机远程人工控制、视频监控和信号控制管理等，如用户可以选择对应相位进行绿灯锁定等远程人工操作。同时系统能够对信号机进行配置和统一管理。

智慧控制决策应用可以根据历史数据挖掘交通规律，划分高峰、平峰、夜间小平峰等多时段，并在每个时段内对单点、干线、区域控制方案进行优化， 使得交通控制方案与交通需求变化规律相匹配。如特殊场景控制可以为行人过街、公交优先、匝道、瓶颈、可变/潮汐车道、短间距交叉口等提供特殊的信号控制能力。

方案效果评估模块可以利用电警、视频车检器等过车数据，从时间维度、空间维度计算不同的交通指标，评价方案运行的效果，并对路口、干线的运行良好情况进行排名，如单点评价指标、干线评价指标和区域指标等。同时系统可以通过查询统计模块查询交通评价指标、方案运行情况、系统运行日志和用户操作日志。

3.4 系统运维

智慧交通信号控制系统具备数据运维、 设备运维、网络/安全运维及服务运维能力。 数据运维能够通过系统各环节产生的数据及其变化间接分析系统异常。 设备运维能够实时发现系统异常、超负荷、离线等状态。 网络运维能够实时发现系统接入、汇聚、核心交换网络存在的能力瓶颈，进行更有效的预警预测；安全运维可以保护系统及数据，特别是系统与外网之间数据交互时， 可以避免数据泄露或系统被入侵。 服务运维能够及时发现PaaS 层的服务组件问题，保障系统的稳定性。

3.5 设备接入

系统具备对各类设备的统一接入、管理和应用能力。对于不同的设备，系统采用地图、设备一体化配置的方式将不同设备关联到同一张地图上，实现地图上的路段、交叉口、车道编号与设备中的路段、交叉口与车道编号一一对应。 对于第三方设备，系统提供对接API 接口，通过协议转换的方式接入第三方信号机等设备，并通过平台的智能应用赋能第三方信号机，实现能力开放。

4 数据架构

智慧交通信号控制系统按照按需汇聚划分为边缘端与中心端，并包括智慧信号控制平台，其数据架构如图4 所示。

图4 信号控制系统的数据架构Figure 4 Data Architecture of signal control system

4.1 边缘端

对于边缘端前端物联感知设备按照路口组成局域网，采集设备将实时过车、排队长度等数据通过局域网直接传输到智能信号机， 用于单点控制、无缆协调控制、优先控制等实时性要求高的功能。

4.2 中心端

对于中心端更大量的数据如轨迹数据、车辆牌照、 定位数据等通过数据接入组件传输到算法仓库，同时原始数据存入数据库。 算法仓库对数据进行质量诊断、数据清洗及补齐，用于干线、区域等高级控制和交通问题诊断、方案效果评估，并将计算结果存入数据库。

4.3 智慧信号控制平台

平台主要包括智能信号管控服务和业务服务组件。 智能信号管控服务对信号机进行管控，对于第三方信号机则通过信号适配网关以及第三方平台API 实现间接管控，信号机将信号灯状态、当前控制参数/方案、故障告警信息传输到信控平台，平台则向信号机下发控制参数/方案。

业务服务组件服务于不同的业务应用，智能信控业务应用组件主要展示信号灯状态数据，并对信号机下发控制数据；信号控制运行诊断组件接收并展示算法仓库计算的诊断结果和优化方案，若方案需要下发则将信控方案或参数传输到信号机管控服务下发；交通智能决策应用组件接收并展示算法仓库计算的单点、干线、区域、特殊场景等优化方案，同时可以向算法传输配置参数；交通效果评价应用组件接收并展示算法仓库计算的交通评价指标数据；信号控制移动应用组件会向手持终端传输信号灯状态、控制命令等数据。

5 结语

面对市场上如此众多的成熟交通信号控制系统，城市交通管理部门在系统建设前只有做好顶层规划设计，才能选择最适应本城市的系统，以提高城市的交通通行效率。 EA 研究如何将业务功能与需求映射到IT 系统， 提供一种符合城市交通战略和业务功能需求的平衡方法。 因此， 本文基于EA的理念对智慧交通信号控制系统的技术架构、业务架构、应用架构和数据架构进行了设计，并进行了详细阐述。基于企业架构的系统顶层规划以技术为基础、以业务需求为导向、以数据为核心、以应用为目标，满足了城市交通信号控制系统的设计、建设和运维需求，提高了系统顶层规划的合理性，因此具有较高的应用和参考价值。