吳成峰

摘 要：交通信號(hào)從一開(kāi)始就是我們交通網(wǎng)絡(luò)不可或缺的元素，在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)不太可能改變形式或功能。本文的主要目的在于梳理交叉口信號(hào)參數(shù)估計(jì)方面的研究情況，以及信號(hào)參數(shù)估計(jì)這一領(lǐng)域的研究發(fā)展過(guò)程，并分析其使用的數(shù)據(jù)特點(diǎn)、方法模型、參數(shù)估計(jì)的精確程度，找出當(dāng)前研究的不足之處，更進(jìn)一步的研究提供基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：交叉口;浮動(dòng)車數(shù)據(jù);信號(hào)周期;綠燈時(shí)間

0 引言

城市規(guī)模的交通信號(hào)相位和定時(shí)（TSPaT）信息，包括相位方案、周期長(zhǎng)度和定時(shí)計(jì)劃的綠色長(zhǎng)度，是各種車載應(yīng)用不可或缺的輸入。在理想情況下，信號(hào)燈顏色的估計(jì)和相位是已知的，通過(guò)控制車速，使車輛到達(dá)時(shí)為綠色通行。

但是，直接從當(dāng)?shù)亟煌ü芾聿块T獲取TSPaT信息并不容易。一個(gè)原因是不同的紅綠燈可能來(lái)自不同的廠家，屬于不同的主管部門。因此，以傳統(tǒng)的方式獲取這種全市范圍的信息是具有挑戰(zhàn)性和耗時(shí)的。為了克服這些困難并獲得城市范圍的TSPaT信息，從其他數(shù)據(jù)源估計(jì)信號(hào)定時(shí)參數(shù)是一個(gè)更好的可能方向。

1 交叉口信號(hào)周期估計(jì)

Fogel等人（1988）[8]首先提出了一種基于周期圖的方法來(lái)求解未知周期。Fayazi等人（2016）[7]計(jì)算了幾個(gè)連續(xù)綠色啟動(dòng)的平均值的方差，以找到一天中的偏移變化。然而，他們只考慮偏移變化作為周期斷點(diǎn)，而沒(méi)有考慮其他情況，如周期長(zhǎng)度變化和綠色分割變化。

2 利用上下游行駛時(shí)間估計(jì)交叉口信號(hào)

為了尋求收集TSPaT信息的方便和經(jīng)濟(jì)的方法，一些研究人員開(kāi)始利用其它數(shù)據(jù)。Ban等人（2009）[1]從樣本行駛時(shí)間中提取交叉口的延遲模式，即在所研究的交叉口的上游和下游位置之間收集的行駛時(shí)間，然后使用延遲模式來(lái)估計(jì)信號(hào)定時(shí)參數(shù)。 Hao 等人（2012）[2]改進(jìn)了上述方法，采用支持向量機(jī)方法進(jìn)行信號(hào)定時(shí)估計(jì)。

3 GPS軌跡估計(jì)交叉口信號(hào)

Kerper等人（2012）[4]開(kāi)始利用GPS軌跡數(shù)據(jù)對(duì)固定時(shí)間控制的交叉口信號(hào)進(jìn)行估計(jì)。數(shù)據(jù)來(lái)自高采樣頻率為1赫茲的模擬，顯示了不同于典型商業(yè)低頻FCD的高滲透率。該方法通過(guò)觀察車輛相對(duì)于停車線距離的加速運(yùn)動(dòng)來(lái)確定綠燈時(shí)間的開(kāi)始。周期長(zhǎng)度計(jì)算為綠色時(shí)間間隔連續(xù)開(kāi)始的時(shí)間差。

Yang 等人（2012）[3]將沖擊波模型引入SPaT信息估計(jì)。然而，其中模擬結(jié)果是從高穿透率的要求條件中導(dǎo)出的，該條件假設(shè)大部分速度信息可以通過(guò)高采樣數(shù)據(jù)獲得。 Chuang 等人（2015）介紹了用于從全球定位系統(tǒng)軌跡中發(fā)現(xiàn)目標(biāo)交叉點(diǎn)的相位定時(shí)信息的沖擊波模型。通過(guò)沖擊波模型給出了車輛通過(guò)交叉口的速度軌跡，并利用它來(lái)推斷交通信號(hào)的時(shí)間信息。但是它們使用的軌跡是高頻率采樣的（1 Hz），因此很難在許多實(shí)際場(chǎng)景中使用。

Protschky等人（2015）[5]提出了一種三次誤差策略，使用高采樣率GPS軌跡重建交叉口的周期長(zhǎng)度。他們的直覺(jué)是，當(dāng)軌跡以正確的周期長(zhǎng)度折疊時(shí)，可以觀察到清晰的軌跡模式，而當(dāng)軌跡以錯(cuò)誤的周期長(zhǎng)度折疊時(shí)，則無(wú)法檢測(cè)到模式。

Axer等人（2017）[6]開(kāi)發(fā)了一種分階段的方法，該方法允許基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)（FCD）為時(shí)間相關(guān)的固定時(shí)間控制和驅(qū)動(dòng)交叉口估計(jì)信號(hào)定時(shí)信息，如周期長(zhǎng)度、綠色和紅色時(shí)間間隔。

4 研究現(xiàn)狀總結(jié)

通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的歸納與總結(jié)，發(fā)現(xiàn)目前在利用浮動(dòng)車軌跡數(shù)據(jù)估計(jì)交叉口信號(hào)方案的研究上存在以下不足：

（1）早期對(duì)交叉口信號(hào)定時(shí)參數(shù)的估計(jì)，主要是以交叉口上下游采集的車輛行駛時(shí)間作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行交叉口信號(hào)定時(shí)估計(jì)。

（2）上述研究在利用浮動(dòng)車數(shù)據(jù)估計(jì)信號(hào)方案時(shí)，主要以某個(gè)單獨(dú)的實(shí)例為研究對(duì)象，其數(shù)據(jù)單一的，沒(méi)有考慮軌跡數(shù)據(jù)量、軌跡信息采樣率、交叉口飽和度等因素對(duì)信號(hào)方案估計(jì)的影響。

（3）在利用低采樣率軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)方案估計(jì)時(shí)，都做了限制性的假設(shè)，大大降低了方法的可遷移能力。

（4）目前對(duì)具有多個(gè)信號(hào)方案交叉口的參數(shù)估計(jì)研究不足，特別是周期相同而方案不同的情況少有研究。

參考文獻(xiàn)：

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[4]Kerper M，Wewetzer C，Sasse A，et al.Learning Traffic Light Phase Schedules from Velocity Profiles in the Cloud[C].New Technologies，Mobility and Security （NTMS），2012 5th International Conference on.IEEE，2012.

[5]Protschky V，Ruhhammer C，F(xiàn)eit S.Learning Traffic Light Parameters with Floating Car Data[C].2015 IEEE 18th International Conference on Intelligent Transportation Systems-（ITSC 2015）.IEEE，2015.

[6]Axer S，F(xiàn)riedrich B.Signal timing estimation based on low frequency floating car data[J]. Transportation Research Procedia，2017（25）：1648-1664.

[7]Fayazi S A，Vahidi A.Crowdsourcing Phase and Timing of Pre-Timed Traffic Signals in the Presence of Queues：Algorithms and Back-End System Architecture[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems，2016，17（3）：870-881.

[8]Fogel E，Gavish M.Parameter estimation of quasi-periodic sequences[C].International Conference on Acoustics，Speech，&Signal Processing，Icassp.IEEE， 1988.