姚 佼， 楊曉光

（1.上海理工大學(xué)管理學(xué)院，上海 200093；2.同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院，上海 200092）

車(chē)路協(xié)同環(huán)境下城市交通控制研究

姚 佼1， 楊曉光2

（1.上海理工大學(xué)管理學(xué)院，上海 200093；2.同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院，上海 200092）

在梳理城市交通控制隨交通信息進(jìn)步發(fā)展脈絡(luò)的基礎(chǔ)上，結(jié)合車(chē)路協(xié)同環(huán)境下交通信息采集的特點(diǎn)，綜述分析單點(diǎn)控制、協(xié)調(diào)控制的研究現(xiàn)狀，進(jìn)一步總結(jié)了車(chē)路協(xié)同環(huán)境下城市交通控制的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn).指出車(chē)路協(xié)同環(huán)境下交通流演變模型、基于實(shí)時(shí)車(chē)載數(shù)據(jù)的控制策略評(píng)價(jià)，以及面向特殊模式的控制策略是車(chē)輛協(xié)同環(huán)境下城市交通控制的突破口和發(fā)展方向.

車(chē)路協(xié)同；交通控制；交通信息；車(chē)載數(shù)據(jù)；交通流

經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，小汽車(chē)保有量的逐年劇增，使得混合交通逐漸向混亂交通演化，交通擁堵問(wèn)題已成為大城市的不堪承受之苦.據(jù)測(cè)算，由于交通堵塞，整個(gè)英國(guó)每年在時(shí)間和燃料上的損失相當(dāng)于國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的2%～4%［1］；高度依賴(lài)小汽車(chē)的美國(guó)，每年因此導(dǎo)致的損失高達(dá)2 370億美元，約占世界5%的人口消耗了世界26%的石油，且45%的貿(mào)易赤字來(lái)自于汽車(chē)和石油的進(jìn)口［2］；根據(jù)中國(guó)科學(xué)院研究，2010年中國(guó)百萬(wàn)人以上的50座主要城市，居民平均單程上班時(shí)間要用39 min，中國(guó)15座主要城市居民每天上班單程比歐洲多消耗288億min，據(jù)此推算，每天損失近10億元人民幣［3］.更為嚴(yán)重的是交通擁堵有進(jìn)一步向中小城市快速蔓延的趨勢(shì).

交通控制作為最直觀明顯地調(diào)控交通流，改善其擁堵、提高其安全性乃至節(jié)能減排的極為重要的技術(shù)措施之一，受制于傳統(tǒng)固定地點(diǎn)的交通狀態(tài)信息采集方式，無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)高效穩(wěn)定地對(duì)交通流及其狀態(tài)變化的實(shí)時(shí)響應(yīng)與自適應(yīng)優(yōu)化控制，城市道路高峰時(shí)段排隊(duì)溢出、綠燈空放、車(chē)輛刮擦等現(xiàn)象嚴(yán)重，交叉口運(yùn)行效率低下、秩序混亂、存在諸多安全隱患［4］.現(xiàn)狀交通模式下的交通控制理論與方法已經(jīng)成為城市交通發(fā)展木桶理論的“短板”，如何構(gòu)筑一個(gè)高效、穩(wěn)定的交通控制系統(tǒng)已經(jīng)成為一個(gè)世界性的難題［5］.

另一方面，十多年來(lái)電子信息和無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的發(fā)展，“車(chē)路協(xié)同”系統(tǒng)概念不斷深入和完善，交通數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容也得到了進(jìn)一步的豐富和改進(jìn)，從傳統(tǒng)的檢測(cè)器流量、占有率等發(fā)展到車(chē)輛的位置、速度、加減速、轉(zhuǎn)向等信息，可以對(duì)車(chē)輛的行駛軌跡、運(yùn)行工況了如指掌；數(shù)據(jù)采集的精度也逐漸從小時(shí)量、分鐘交通流量過(guò)渡到實(shí)時(shí)車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)信息.車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)的出現(xiàn)，使得交通信息真正實(shí)現(xiàn)了從時(shí)間維的線(xiàn)采集到時(shí)間、空間兩個(gè)維度上的全天候、全方位無(wú)縫覆蓋的面采集，交通信息將不再成為制約交通控制發(fā)展的瓶頸［4-5］.

1 城市交通控制隨交通信息技術(shù)進(jìn)步的發(fā)展

Webster和Cobber等根據(jù)調(diào)查的交叉口歷史流量數(shù)據(jù)，提出了經(jīng)典的Webster定時(shí)信號(hào)配時(shí)理論，以及穩(wěn)態(tài)理論、定數(shù)理論和過(guò)渡函數(shù)曲線(xiàn)法等延誤計(jì)算方法［6-7］，并沿用至今.但F-B法的延誤只能在交叉口飽和度較小的情形下才有較好的結(jié)果，相關(guān)研究表明，此法在交叉口飽和度為0.8～0.9時(shí)效益最好.澳大利亞學(xué)者Akcelik引入“停車(chē)補(bǔ)償系數(shù)”，并將它與車(chē)輛延誤時(shí)間合在一起，用以評(píng)價(jià)信號(hào)配時(shí)方案的優(yōu)化程度，可以認(rèn)為是對(duì)F-B法的一個(gè)修正和補(bǔ)充［7］.國(guó)內(nèi)上海市工程建設(shè)規(guī)范《城市道路平面交叉口規(guī)劃與設(shè)計(jì)規(guī)程》［8］中提出的交通信號(hào)控制配時(shí)方法模型，雖然考慮了中國(guó)城市道路的實(shí)際需求，但是它的理論基礎(chǔ)仍來(lái)源于F-B法. Akcelik等［7］根據(jù)檢測(cè)器信號(hào)延長(zhǎng)綠燈時(shí)間、變換信號(hào)相位，實(shí)現(xiàn)了感應(yīng)控制，在一些交通量不大的市郊交叉口具有較好的效益.自適應(yīng)控制方面，Gartner等［9］實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)優(yōu)化間隔內(nèi)的檢測(cè)器數(shù)據(jù)，通過(guò)時(shí)間窗內(nèi)的滾動(dòng)優(yōu)化，初步實(shí)現(xiàn)了交通信號(hào)的需求響應(yīng)控制，并在OPAC（optimized policies for adaptive control）系統(tǒng)中取得較好的控制效果.目前國(guó)際上比較流行的控制系統(tǒng)如SCOOT，SCATS系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)器數(shù)據(jù)，對(duì)短期交通進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)控制方案進(jìn)行在線(xiàn)選擇與微調(diào).

隨著車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)的發(fā)展，交通信息的粒度逐步精細(xì)化，交通信息的采集也逐步從基于檢測(cè)器發(fā)展到基于單車(chē).國(guó)外許多學(xué)者對(duì)車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)在交通控制領(lǐng)域的利用進(jìn)行了探討，Mohammad等［10］通過(guò)車(chē)車(chē)通信和車(chē)載輔助提示的研究認(rèn)為，車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)可以減少駕駛員的反應(yīng)時(shí)間，并用數(shù)學(xué)解析的方法研究了車(chē)路協(xié)同對(duì)通行能力的提高，以及交通網(wǎng)絡(luò)安全和效率的改善；弗吉尼亞大學(xué)Brian等［11］2010年開(kāi)始承擔(dān)的課題“IntelliDriveSMTraffic Signal Control Algorithms”利用車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)獲取的車(chē)載數(shù)據(jù)對(duì)交叉口過(guò)飽和排隊(duì)溢出進(jìn)行狀態(tài)判斷，并研究基于此的過(guò)飽和控制交通信號(hào)控制策略［11］；美國(guó)聯(lián)邦公路局（FHWA）先進(jìn)研究探索計(jì)劃（The exploratory advanced research program）于2007年開(kāi)始資助亞利桑那大學(xué)開(kāi)發(fā)下一代控制系統(tǒng)“Next-Generation Smart Traffic Signals”［12］，其目標(biāo)是在RHODES基礎(chǔ)上運(yùn)用車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)的實(shí)時(shí)車(chē)載數(shù)據(jù)對(duì)交通控制參數(shù)進(jìn)行在線(xiàn)自學(xué)習(xí)和標(biāo)定，從而實(shí)現(xiàn)無(wú)人干預(yù)的城市道路自適應(yīng)控制，即下一代車(chē)路協(xié)同環(huán)境下的自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)RHODES NG with IntelliDriveSM.

美國(guó)交通運(yùn)輸委員會(huì)交通信號(hào)系統(tǒng)分委員會(huì)（Transportation Research Board Traffic Signal Systems Committee）主席Larry，詳細(xì)分析了車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)環(huán)境下信號(hào)控制的假設(shè)前提、特點(diǎn)以及系統(tǒng)的輸入輸出，并在車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)框架體系下，對(duì)車(chē)載數(shù)據(jù)的利用進(jìn)行探討，進(jìn)一步歸納了控制策略的變化發(fā)展趨勢(shì)與信息豐富程度之間的內(nèi)在關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上總結(jié)得出了城市交通控制與交通信息直接的內(nèi)在關(guān)系，如圖1所示［13］.

圖1 交通控制策略與信息豐富程度的內(nèi)在關(guān)系Fig.1 Relationship between development traffic control and richness of information

國(guó)內(nèi)專(zhuān)家學(xué)者對(duì)于車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)環(huán)境下交通控制的認(rèn)識(shí)與國(guó)際基本同步.2010年楊曉光等開(kāi)展了基于車(chē)路協(xié)同的下一代道路交叉口交通控制技術(shù)探索研究，在構(gòu)建車(chē)路協(xié)同實(shí)驗(yàn)平臺(tái)基礎(chǔ)上，揭示了車(chē)路協(xié)同條件下交叉口實(shí)時(shí)自適應(yīng)交通控制機(jī)制和交通流的基本規(guī)律［14-16］.

2 車(chē)路協(xié)同環(huán)境下城市交通控制的演化

車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)的出現(xiàn)，起初是因?yàn)榘踩矫娴目紤]，如美國(guó)的CICAS計(jì)劃、日本VICS計(jì)劃和Smartway計(jì)劃、歐洲CVIS等［4］，主要關(guān)注通過(guò)車(chē)車(chē)、車(chē)路通信，克服視覺(jué)盲區(qū)，避免交通事故，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)交通安全.但是隨著系統(tǒng)的推進(jìn)實(shí)施，研究人員發(fā)現(xiàn)車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)在提高交通網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運(yùn)行效率方面也有明顯的作用.當(dāng)車(chē)輛彼此間都建立了連接，會(huì)導(dǎo)致駕駛員反應(yīng)時(shí)間縮短，車(chē)輛間的車(chē)頭時(shí)距隨之縮短，道路的利用率就越高，有效的通行能力就會(huì)因此增加［10］.每條車(chē)道擁有更大的通行能力意味著車(chē)道總數(shù)可以減少.此外，車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)環(huán)境下，全時(shí)空車(chē)載狀態(tài)數(shù)據(jù)的獲取，能夠大幅度提高城市道路交通狀態(tài)的預(yù)測(cè)精度［4］.通過(guò)實(shí)時(shí)車(chē)路通信代替?zhèn)鹘y(tǒng)的固定地點(diǎn)檢測(cè)器，提高路側(cè)信號(hào)控制機(jī)對(duì)車(chē)輛的及時(shí)響應(yīng)能力，監(jiān)測(cè)行駛車(chē)隊(duì)狀態(tài)使交通信號(hào)控制和協(xié)調(diào)更加精確［17］.

具體而言，從控制的目標(biāo)來(lái)看，車(chē)路協(xié)同環(huán)境下城市交通控制，從以往以車(chē)均延誤和停車(chē)次數(shù)為主要指標(biāo)的效率評(píng)價(jià)，向交叉口輔助駕駛的主動(dòng)交通安全，以及將信息提示和交通信號(hào)控制結(jié)合的主動(dòng)安全交通控制發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)以綜合運(yùn)行效率、安全、排放和能耗等為目標(biāo)的主動(dòng)交通控制.

從控制的對(duì)象來(lái)看，車(chē)路協(xié)同下城市交通控制從緊急救援、公交優(yōu)先等特殊的交通模式為切入點(diǎn)，逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)流的控制.進(jìn)一步通過(guò)車(chē)、路、人的通信實(shí)現(xiàn)慢行交通控制，綜合各種交通方式，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)混合交通的控制.

從控制的范圍來(lái)看，車(chē)路協(xié)同下的城市交通控制從單個(gè)交叉口的車(chē)路通信適應(yīng)性、信號(hào)燈狀態(tài)車(chē)載顯示、車(chē)載轉(zhuǎn)向誘導(dǎo)等實(shí)驗(yàn)，轉(zhuǎn)向路徑層次協(xié)調(diào)控制的概念驗(yàn)證.下面以此為思路對(duì)車(chē)路協(xié)同環(huán)境下的城市交通控制演化進(jìn)行分析.

2.1 單個(gè)交叉口實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與交通控制的概念驗(yàn)證

近年來(lái)，車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)之所以得到長(zhǎng)足進(jìn)步和發(fā)展，主要得益于車(chē)載無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，使得相關(guān)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的建設(shè)和相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景的概念測(cè)試可行.

首先，對(duì)車(chē)載專(zhuān)用短程通信協(xié)議（dedicated short range communications，DSRC）的測(cè)試，國(guó)際上主流研究關(guān)注DSRC在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下車(chē)車(chē)通信典型應(yīng)用場(chǎng)景中的適應(yīng)性和可靠性.美國(guó)的VSC（vehicle safety communications）項(xiàng)目認(rèn)為DSRC潛在的技術(shù)優(yōu)勢(shì)在于非常低的通信延遲以及可以進(jìn)行消息的廣播［18］，Hao等通過(guò)通信仿真，分析了消息在車(chē)隊(duì)中傳播的可靠性和延遲，及其與交通密度、車(chē)隊(duì)車(chē)載設(shè)備普及率等因素之間的關(guān)系［19］.

其次，在系統(tǒng)邏輯、物理架構(gòu)平臺(tái)設(shè)計(jì)和搭建方面的研究，Karagiannis等對(duì)各個(gè)國(guó)家的車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)框架進(jìn)行了總結(jié)［20］；姚佼等利用嵌入式技術(shù)，將其開(kāi)發(fā)的自適應(yīng)交通控制算法植入信號(hào)控制機(jī)［21］，構(gòu)建了基于全息信息的車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)［14，22］；Yang等在此基礎(chǔ)上，對(duì)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行了進(jìn)一步的完善，將車(chē)車(chē)通信協(xié)議更新為WAVE（wireless access for vehicular environments）［23］.

最后，在構(gòu)建車(chē)路協(xié)同通信原型系統(tǒng)，進(jìn)行相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景的概念驗(yàn)證方面，美國(guó)聯(lián)邦公路局的研究報(bào)告“Vehicle Infrastructure Integration（VII）Signal Timing Optimization POC Application Requirements”中明確對(duì)車(chē)路協(xié)同環(huán)境下信號(hào)配時(shí)優(yōu)化的邊界定義，并給出了概念設(shè)計(jì)的邏輯框架圖，在此基礎(chǔ)上對(duì)相應(yīng)的系統(tǒng)假設(shè)條件、功能需求、期望評(píng)價(jià)指標(biāo)、外部接口等進(jìn)行了規(guī)范說(shuō)明；進(jìn)一步在其指導(dǎo)下在舊金山灣、密歇根州、亞利桑那州的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上分別對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)布、信號(hào)優(yōu)化和匝道控制、快速路事故響應(yīng)和交叉口信號(hào)優(yōu)先等場(chǎng)景進(jìn)行了概念測(cè)試［18］.

我國(guó)國(guó)家863計(jì)劃也在2010年設(shè)立了車(chē)路協(xié)同專(zhuān)項(xiàng)課題，即現(xiàn)代交通技術(shù)領(lǐng)域智能車(chē)路協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)，清華大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京交通大學(xué)、武漢理工大學(xué)等科研單位在車(chē)路協(xié)同設(shè)計(jì)、協(xié)同控制、集成、互動(dòng)式安全、仿真測(cè)試等領(lǐng)域已開(kāi)始概念驗(yàn)證，如楊曉光、朱彤、姚佼等在同濟(jì)大學(xué)嘉定校區(qū)建立了車(chē)路協(xié)同環(huán)境下全息信息實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并完成了交叉口信號(hào)燈狀態(tài)車(chē)載顯示的場(chǎng)景測(cè)試［14，22］.

2.2 協(xié)調(diào)控制的仿真與概念驗(yàn)證

車(chē)路協(xié)同利用車(chē)車(chē)、車(chē)路通信，可加強(qiáng)與路側(cè)信號(hào)控制單元間的聯(lián)系，以及實(shí)時(shí)交通狀態(tài)對(duì)其的決策支持.弗吉尼亞大學(xué)Brian等對(duì)車(chē)路協(xié)同環(huán)境下路段車(chē)隊(duì)的離散和聚類(lèi)進(jìn)行了分析，并針對(duì)具體的過(guò)飽和場(chǎng)景，通過(guò)車(chē)載數(shù)據(jù)的排隊(duì)檢測(cè)，研究上下游交叉口的協(xié)調(diào)控制.仿真結(jié)果顯示，對(duì)于交叉口過(guò)飽和的排隊(duì)溢出，通過(guò)交叉口間信號(hào)控制機(jī)的實(shí)時(shí)狀態(tài)檢測(cè)及交互，能在通行能力較小減幅的情況下，對(duì)過(guò)飽和交通狀態(tài)及時(shí)解鎖.大幅降低車(chē)均延誤、停車(chē)次數(shù)等［11］.

實(shí)地測(cè)試方面，美國(guó)密歇根州交通部在底特律郊區(qū)的法明頓希爾斯（Farmington Hills）城市主干路上5個(gè)路口通過(guò)布設(shè)路邊設(shè)施點(diǎn)（如圖2所示），完成了車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)相關(guān)功能的集成、以及此環(huán)境下交通信號(hào)協(xié)同控制具體應(yīng)用場(chǎng)景目標(biāo)、假設(shè)和約束條件、控制方案的生成流程和評(píng)價(jià)指標(biāo)等的測(cè)試［13，24］.同濟(jì)大學(xué)在校園實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的基礎(chǔ)上，通過(guò)車(chē)輛與路側(cè)單元的通訊，實(shí)現(xiàn)交叉口間信號(hào)的協(xié)調(diào)控制，可用于特殊車(chē)輛的優(yōu)先通行，并在江蘇省太倉(cāng)市進(jìn)行了中國(guó)典型城市道路車(chē)路協(xié)同實(shí)證研究——以江蘇省太倉(cāng)市為例的試驗(yàn)（如圖3所示），對(duì)緊急救援交通的換道輔助、無(wú)信號(hào)交叉口沖突避免、優(yōu)先控制等場(chǎng)景進(jìn)行了概念驗(yàn)證，社會(huì)反應(yīng)良好［25-26］.

圖2 美國(guó)密歇根實(shí)際道路車(chē)路協(xié)同概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.2 Proof of concept platform of VII at urban area in Michigan，US

圖3 中國(guó)典型城市道路車(chē)路協(xié)同實(shí)證研究示意圖Fig.3 Diagram of field test of VII on Chinese typical urban road

3 車(chē)路協(xié)同環(huán)境下城市交通控制的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)環(huán)境下，首先，信息采集方式逐步由粗放型的政府大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施投資（檢測(cè)線(xiàn)圈、視頻監(jiān)控、標(biāo)志標(biāo)線(xiàn)鋪設(shè)），轉(zhuǎn)為更為集約型的基于車(chē)載單元的分布式交通信息無(wú)線(xiàn)采集，交通數(shù)據(jù)信息采集系統(tǒng)建設(shè)和運(yùn)營(yíng)維護(hù)成本大大降低，有利于大規(guī)模的推廣與實(shí)施；其次，通過(guò)車(chē)車(chē)、車(chē)路通信，能夠采集到全時(shí)空車(chē)載信息，克服了傳統(tǒng)控制算法因傳統(tǒng)檢測(cè)器只能采集特定地點(diǎn)或信號(hào)控制交叉口附近的交通數(shù)據(jù)、無(wú)法獲取路段出入以及交叉口轉(zhuǎn)向交通需求、無(wú)法及時(shí)預(yù)測(cè)交叉口車(chē)隊(duì)到達(dá)的需求等缺點(diǎn)，能夠?yàn)榭刂撇呗蕴峁└鼮榫_的輸入；此外，還可以從車(chē)載數(shù)據(jù)中獲取實(shí)時(shí)延誤、停車(chē)次數(shù)、油耗等指標(biāo)，作為評(píng)價(jià)交通控制效益的真實(shí)值，更客觀公正地反映實(shí)際交通控制狀況，克服了傳統(tǒng)交通控制評(píng)價(jià)模型適用范圍和可靠性有限、存在參數(shù)標(biāo)定繁瑣且無(wú)規(guī)律可循等缺點(diǎn)；再次，車(chē)載信息在車(chē)車(chē)、車(chē)路之間的流動(dòng)，對(duì)駕駛員行為、道路交通流的作用機(jī)理，使駕駛員反應(yīng)特性、車(chē)頭時(shí)距、車(chē)輛跟馳、換道特性都將發(fā)生本質(zhì)性的變化（如圖4所示）［4］，既對(duì)傳統(tǒng)交通流、交通控制理論帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)和重大變革，也蘊(yùn)含著創(chuàng)新發(fā)展的機(jī)遇；此外，通過(guò)車(chē)車(chē)、車(chē)路通信，交通參與者、交通工具、交通設(shè)施與交通環(huán)境之間的有機(jī)結(jié)合，能夠縮短駕駛員反應(yīng)時(shí)間［10］，減少了車(chē)輛間距，在能給出兩難區(qū)、闖紅燈、左轉(zhuǎn)非控、主路讓行、機(jī)動(dòng)車(chē)右轉(zhuǎn)提示等車(chē)載信息提示、改善交通安全的同時(shí)，縮短了綠燈損失時(shí)間，有效提高信號(hào)控制的效率，同時(shí)對(duì)于城市公共交通、應(yīng)急交通、VIP車(chē)輛等特殊交通也能做到及時(shí)響應(yīng)；更為重要的是，系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集粒度、精度的提高，使交通管理控制與車(chē)輛控制、與交通誘導(dǎo)的整合亦成為可能，能夠顯著提高城市交通管理的智能化水平.

著名學(xué)者M(jìn)ichael認(rèn)為，當(dāng)前條件下僅僅依靠交通信號(hào)本身已經(jīng)不能夠解決日益嚴(yán)重的交通擁堵問(wèn)題，與車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)的集成及整合將是城市交通控制發(fā)展的必然趨勢(shì)［27］.

圖4 車(chē)路協(xié)同環(huán)境下城市交通控制的機(jī)遇Fig.4 Opportunity of urban traffic control under VII

4 未來(lái)發(fā)展和研究方向

車(chē)路協(xié)同是交通系統(tǒng)智能化發(fā)展的趨勢(shì)，必然會(huì)帶來(lái)交通領(lǐng)域的一場(chǎng)變革.傳統(tǒng)交通控制雖然取得了諸多有意義的成果，但受制于傳統(tǒng)交通信息采集方式、存在交通預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性不高、對(duì)網(wǎng)絡(luò)交通狀態(tài)響應(yīng)的及時(shí)性不高、交通預(yù)測(cè)和估計(jì)準(zhǔn)確性不夠、無(wú)較好的相位順序優(yōu)化方法及缺乏自校正過(guò)程等固有缺陷.車(chē)路協(xié)同的出現(xiàn)，為其中一些基礎(chǔ)理論問(wèn)題的深入研究和突破提供了良好的平臺(tái)條件，其應(yīng)用前景光明.雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、概念驗(yàn)證、應(yīng)用前景等方面進(jìn)行了有益的探索和嘗試，取得了一定的成果，但仍有諸多問(wèn)題需要在未來(lái)的研究中重點(diǎn)關(guān)注.

a.車(chē)路協(xié)同環(huán)境下交通流演變模型研究.車(chē)路協(xié)同環(huán)境下車(chē)車(chē)、車(chē)路通信的信息發(fā)布、提示和相互作用，都將使得駕駛員的跟馳、變道、反應(yīng)時(shí)間等微觀交通流特性發(fā)生變化，相關(guān)交通參數(shù)和特性等都將隨之而變，如何利用全時(shí)空車(chē)載數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行重新解析和研究，為制定新的交通控制策略提供依據(jù)［28］，是后續(xù)研究的重點(diǎn).

b.基于實(shí)時(shí)車(chē)載數(shù)據(jù)的控制策略評(píng)價(jià)的實(shí)時(shí)性和多目標(biāo)優(yōu)化.利用車(chē)路通信實(shí)時(shí)分析車(chē)載數(shù)據(jù)，使交通控制策略的評(píng)價(jià)擺脫了傳統(tǒng)模型的種種缺陷，從集計(jì)的車(chē)均延誤、停車(chē)次數(shù)、油耗等向個(gè)體車(chē)輛在交叉口的實(shí)時(shí)控制延誤、排隊(duì)延誤、啟動(dòng)損失時(shí)間、轉(zhuǎn)向次數(shù)、潛在沖突、陷入兩難區(qū)次數(shù)等更加實(shí)時(shí)具體、客觀公正；通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，將主動(dòng)交通安全、交通控制以及車(chē)輛的能源消耗排放等目標(biāo)加以綜合考慮，逐步實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)多目標(biāo)優(yōu)化.美國(guó)交通運(yùn)輸委員會(huì)交通信號(hào)分委員會(huì)2005年的一項(xiàng)專(zhuān)家投票中，此方面的研究位居交通控制領(lǐng)域未來(lái)主要研究方向的第二位［29］，需要對(duì)此進(jìn)行深入探究.

c.面向特殊模式的交通控制研究.車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)在交通控制領(lǐng)域的研究從概念提出走向具體應(yīng)用，需要尋找一個(gè)功能結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單的模式作為突破和典型示范，如緊急救援、VIP、公交優(yōu)先等特殊交通方式的控制問(wèn)題［30］.進(jìn)而拓展到自行車(chē)、行人等慢行交通，再通過(guò)與常規(guī)交通的整合，實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)的多模式協(xié)同控制，使車(chē)路協(xié)同環(huán)境下的交通控制更符合我國(guó)城市道路交通的特點(diǎn)，更具有中國(guó)特色.

d.車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)特性對(duì)交通控制的影響.車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)中路側(cè)單元的空間布局、通信方式、車(chē)載數(shù)據(jù)的內(nèi)容、生成頻率等時(shí)間特性以及車(chē)載設(shè)備的普及率等空間特性，都會(huì)對(duì)此環(huán)境下交通控制的效益產(chǎn)生顯著影響，未來(lái)需要對(duì)這一方向進(jìn)行深入探索［4，19］.此外，車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)如何與現(xiàn)有的多種交通信息采集方式整合，進(jìn)行交通控制，亦是一個(gè)值得關(guān)注的研究領(lǐng)域.

e.車(chē)路協(xié)同環(huán)境下交通控制與誘導(dǎo)的整合.基于車(chē)路協(xié)同環(huán)境進(jìn)行交通控制可以說(shuō)已經(jīng)是將交通控制的能力幾乎發(fā)揮到了極限，下一步應(yīng)該考慮如何實(shí)現(xiàn)與交通誘導(dǎo)、管理的有效整合［31-32］，實(shí)現(xiàn)多功能的車(chē)路協(xié)同，從更大層次上提高整個(gè)交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率.

5 結(jié) 語(yǔ)

2006年時(shí)任美國(guó)運(yùn)輸部部長(zhǎng)的Peters指出：需要尋找21世紀(jì)交通問(wèn)題的21世紀(jì)答案，不能假設(shè)以前的方法以后仍然可以適用；相反，應(yīng)該認(rèn)識(shí)到從交通這個(gè)研究領(lǐng)域形成開(kāi)始，在過(guò)去的40年里，交通系統(tǒng)和環(huán)境發(fā)生了顯著變化，其所面臨的挑戰(zhàn)亦發(fā)生了深刻的變化，應(yīng)該尋找新的解決問(wèn)題的辦法.正如愛(ài)因斯坦所言：今天遇到的問(wèn)題不能用提出問(wèn)題時(shí)的思想來(lái)解決.城市交通控制的改善與提高亦應(yīng)該打破傳統(tǒng)的觀念，它應(yīng)該包括交通設(shè)施以及交通工具的控制，以及兩者之間的交互.研究車(chē)路協(xié)同環(huán)境下城市交通控制，不僅對(duì)于拓展交通控制的新領(lǐng)域、發(fā)展信息環(huán)境下的下一代城市交通控制系統(tǒng)具有重要的理論價(jià)值，而且對(duì)于進(jìn)一步提高城市道路交叉口運(yùn)行的安全性和效率性，提高交通管理與控制的主動(dòng)性，預(yù)防與快速排解交通擁堵等亦具有重要的應(yīng)用價(jià)值.

［1］ 周家高.倫敦如何解決城市交通擁堵［J］.交通企業(yè)管理，2006，21（2）：63-64.

［2］ David S，Bill E，Tim L.TTI’s 2012 urban mobility report［R］.College Station：Texas A&M Transportation Institute，2012：24-31.

［3］ 耿慧麗.每天損失10億——中科院專(zhuān)家稱(chēng)我國(guó)城市交通擁堵造成巨大經(jīng)濟(jì)損失［EB／OL］.http：∥www. eeo.com.cn／industry／real_estate／2010／10／09／182244.shtml，2010.10.09.

［4］ 姚佼.基于車(chē)輛行駛數(shù)據(jù)的交叉口交通控制機(jī)制研究［D］.上海：同濟(jì)大學(xué)，2011.

［5］ Yao J，Yang X G，Wu D，et al.Urban traffic control tentative exploration in vehicle-infrastructure integration environment［C］∥The 3rd IEEE International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation.Changsha，2010.

［6］ 楊佩昆，吳兵.交通管理與控制［M］.北京：人民交通出版社，2003.

［7］ 全永燊.城市交通控制［M］.北京：人民交通出版社，1989.

［8］ 栗紅強(qiáng).城市交通控制信號(hào)配時(shí)參數(shù)優(yōu)化方法研究［D］.長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2004.

［9］ Gartner N，Kaltenbach M.Demand-responsive decentralized urban traffic control：Part I：singleintersection policies［R］.DOT／RSPA／DPB-50181124，Washington D.C.：FHWA，1983：37-59.

［10］ Mohammad N，Hossein P.The effect of VII market penetration on safety and efficiency of transportation networks［C］∥Proceedings of International Conference on Communications Workshops.Dresden：IEEE，2009.

［11］ Brian S，Ramkumar V，Hyungjun P.IntelliDrive traffic signal control algorithms［R］.Charlottes Ville：University of Virginia，2011.

［12］ FHWA.The exploratory advanced research program fact sheet：next-generation smart traffic signals RHODESNGwith IntellidriveSM—the self-taught traffic control system［EB／OL］.http：∥ntl.bts.gov／lib／31000／31400／31409／FHWA -HRT-09-063.pdf，2009.

［13］ Larry Head.Traffic control in a VII environment［Z］. Washington D.C.：TRB Traffic Signal Systems Committee，2008.

［14］ Yang X G，Yao J，Zhu T，et al.Vehicle infrastructure integration experimental platform based on holographic information［C］∥16th World Congress on Intelligent Transportation Systems，Stockholm，2009.

［15］ Yao J，Yang X G，Zhu T，et al.Chinese driver behavior characteristics research at intersection based on intelligent vehicle-infrastructure integration experimental platform［C］∥The 2ndIEEE International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation. Zhangjiajie：IEEE，2009.

［16］ Yao J，Yang X G，Wu D，et al.Architecture of urban traffic control at intersection in vehicle infrastructure integration environment［C］∥Proceedings of the 2010 International Conference of Logistics Engineering and Management.Chengdu：IEEE，2010.

［17］ Booz A H.Vehicle infrastructure integration（VII）proof-of-concept（POC）test—an overview［C］∥2008 ITS VA Annual Conference.Charlottes Ville，2008.

［18］ Booz A H.Vehicle infrastructure integration（VII）POC applications concept of operations（version 1.4）［R］.Washington D C：U S Department of Transportation Federal Highway Administration，2007：119-135.

［19］ Hao W，Jaesup L，Michael H.Efficiency of simulated vehicle-to-vehicle message propagation in Atlanta，Georgia，I-75 corridor［J］.Transportation Research Record，2005，1910（1）：82-89.

［20］ Karagiannis G，Altintas O，Ekici E.Vehicular networking：a survey and tutorial on requirements，architectures，challenges，standards and solutions［J］. IEEE Communications Surveys&Tutorials，2011，13（4）：584-616.

［21］ 姚佼，時(shí)柏營(yíng)，馬萬(wàn)經(jīng).嵌入式單點(diǎn)自適應(yīng)信號(hào)控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)［J］.交通與計(jì)算機(jī)，2008，26（5）：127 -130.

［22］ 姚佼，楊曉光，朱彤，等.基于全息信息環(huán)境的車(chē)路協(xié)調(diào)系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái)［J］.公路交通科技，2009，26（S1）：39 -43.

［23］ Yang X G，Huang L Y，Wang Y S.A prototype of a cooperative vehicle infrastructure system：proof of concept--case study in tongji university［C］∥91th Transportation Research Annual Meeting.Washington D.C.：ASCE Publications，2012.

［24］ Hamilton B A.Vehicle infrastructure integration（VII）signal timing optimization POC application requirements［R］.Washington D.C.：Research and Innovative Technology Administration，2007：2-6.

［25］ 樊麗萍.幫救護(hù)車(chē)提速“車(chē)聯(lián)網(wǎng)”露了一手［EB／OL］. http：∥whb.eastday.com／eastday／whsd／w／20110514／u1a882185.html，2011-5-14.

［26］ 周羽.電裝開(kāi)始在中國(guó)進(jìn)行車(chē)路協(xié)同驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)［EB／OL］.http：∥news.xinhuanet.com／auto／2012-03／29／c_122906456.htm，2012-03-29.

［27］ Michael B.Future directions in traffic signal control［J］.Transportation Research Part A，1992，26（4）：303 -313.

［28］ 孫曉燕，汪秉宏.考慮車(chē)輛間博弈行為的交通量［J］.上海理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，34（1）：14-17.

［29］ Traffic Signal Systems Committee.Research problem statement titles-ranked［EB／OL］.http：∥www. signalsystems.org.vt.edu／documents／project_ statements／tss_problem_statements_7-13-05Ranked_10-11-05clnup.pdf，2005.

［30］ 黃瑋.城市道路應(yīng)急車(chē)輛信號(hào)優(yōu)先控制策略［D］.上海：同濟(jì)大學(xué)，2010.

［31］ 保麗霞.基于信息集成的城市交通流誘導(dǎo)與交通控制協(xié)同的關(guān)鍵理論及技術(shù)研究［D］.長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2006.

［32］ 馬壽峰，李艷君，賀國(guó)光.城市交通控制與誘導(dǎo)協(xié)調(diào)模式的系統(tǒng)分析［J］.管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2003，6（3）：71 -78.

（編輯：金 虹）

Urban Traf fic Control Under the Environmenr of Vehicle Infrastructure Integration

YAOJiao1， YANGXiao-guang2
（1.Business School，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai，20093，China；2.School of Traffic and Transportation Engineering，Tongji University，Shanghai，200092，China）

Based on the summary of research context of synchronization development between traffic control and information technology，the urban traffic signal control at isolated intersections and arterial streets under the environment of VII（Uehicle infrastructure integration）was analysed，taking the characteristic of traffic information collection under VII into account. Moreover，the challenge and opportunity of traffic control under VII was also illustrated.It is concluded that the future research on traffic control under VII should focus on evolved traffic flow model，probe data based MOE（measurement of effectiveness）of signal control strategy in real time and specific modes oriented signal control strategy.

vehicle infrastructure integration；traffic control；traffic information；probe data；traffic flow

U 491.2+3

A

1007-6735（2013）04-0397-07

2012-09-14

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（60974093）；上海高校青年教師培養(yǎng)資助計(jì)劃（slg12009）；同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助項(xiàng)目（201107）

姚 佼（1982-），男，講師.研究方向：車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)、智能交通控制.E-mail：yaojiao＠126.com