程添亮，項俊平

(杰瑞電子有限公司，江蘇 連云港 222000)

1 引 言

隨著城市智慧交通建設(shè)的進行，緩解交通壓力，解決人們出行難的問題一直是交通領(lǐng)域研究的重點。隨著5G網(wǎng)絡(luò)、車路協(xié)同系統(tǒng)、交通物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，前端交通設(shè)備(檢測器、GPS設(shè)備、RFID設(shè)備等)產(chǎn)生了海量交通數(shù)據(jù)，有效利用這些數(shù)據(jù)有助于緩解交通擁堵問題。交通信號控制系統(tǒng)作為城市路網(wǎng)信號控制的大腦，應(yīng)該及時響應(yīng)交通大數(shù)據(jù)隱含的控制需求，優(yōu)化路網(wǎng)的信號控制方案，最大限度地提升城市道路的使用效率。

交通大數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性、實時性、海量性、價值性等特征，而傳統(tǒng)的交通信號控制系統(tǒng)受其架構(gòu)約束不能有效處理異構(gòu)數(shù)據(jù)，缺少多源數(shù)據(jù)的融合處理機制，只能實時處理少量數(shù)據(jù)，對控制需求的響應(yīng)有著很明顯的延后性，已經(jīng)越來越不能滿足智慧交通建設(shè)的需求。

本文提出一種基于事件驅(qū)動的城市路網(wǎng)智慧交通信號控制系統(tǒng)(EDSCS)，在系統(tǒng)中定義了若干可以優(yōu)化交叉口信號控制的標(biāo)準(zhǔn)事件，利用大數(shù)據(jù)計算引擎和AI視頻識別技術(shù)將多源異構(gòu)交通大數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理為標(biāo)準(zhǔn)事件，在保證系統(tǒng)的實時性的同時還挖掘出了對城市路網(wǎng)控制具有價值的數(shù)據(jù)。信號控制系統(tǒng)接收不同的標(biāo)準(zhǔn)事件對路網(wǎng)中交叉口的方案進行相應(yīng)的優(yōu)化，實現(xiàn)對城市路網(wǎng)的精準(zhǔn)控制。

2 文獻綜述

從上世紀(jì)80年代起，就有學(xué)者對如何構(gòu)建交通信號控制系統(tǒng)進行了深入的研究。Hunt等人在1981年提出了SCOOT系統(tǒng)，利用檢測器采集的交通數(shù)據(jù)建立模型對交通狀態(tài)進行預(yù)測，優(yōu)化交叉口的綠燈時長、相位差、周期等參數(shù)，綠信比的優(yōu)化依賴于對飽和度的估算，并且以小步長變化對其進行調(diào)整，但是存在不能及時響應(yīng)交通需求的問題。Lowrie在1990年提出了SCATS系統(tǒng)，系統(tǒng)采用三級協(xié)調(diào)分布式控制結(jié)構(gòu)，能夠滿足不同城市規(guī)模的需要，但本質(zhì)上是一種方案選擇系統(tǒng)，降低了信號優(yōu)化的靈活性。

近年來，一些學(xué)者對交通信號控制系統(tǒng)的研究取得了不同程度的進展。在2012年，Abdoos等人提出了基于多智能體的交通信號控制系統(tǒng)，系統(tǒng)在降低平均延誤、提高流率的同時防止路網(wǎng)過飽和。在2014年，Vidhya等人提出了基于車輛密度的信號控制系統(tǒng)，系統(tǒng)將攝像機圖片轉(zhuǎn)換為車輛密度進而重新分配各相位的綠燈時間。這些研究成果都是基于單一來源的交通數(shù)據(jù)，系統(tǒng)未能支持多源交通數(shù)據(jù)的輸入，缺少處理車路協(xié)同和交通物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效手段，對交叉口的信號控制不夠精細，交通信號控制體系不夠完整。

本文的研究重點為一種基于事件驅(qū)動的城市路網(wǎng)智慧交通信號控制系統(tǒng)，將交通物聯(lián)網(wǎng)、車路協(xié)同系統(tǒng)產(chǎn)生的海量異構(gòu)交通數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和AI視頻識別技術(shù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)事件，將交通數(shù)據(jù)與信號控制解耦；交叉口在運行基礎(chǔ)控制方式時，實時響應(yīng)各類等級的標(biāo)準(zhǔn)事件，智能優(yōu)化信號控制，緩解交通壓力，提高城市路網(wǎng)的通行效率。

3 控制思想

交通信號控制系統(tǒng)通過調(diào)整路網(wǎng)中各交叉口的控制方案來實現(xiàn)信號控制。EDSCS引入了標(biāo)準(zhǔn)事件的概念：標(biāo)準(zhǔn)事件定義為消息服務(wù)傳遞給信號控制服務(wù)的事件命令，標(biāo)準(zhǔn)事件的源為信號機、檢測器、攝像機、車路協(xié)同等前端設(shè)備上傳到系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)，這些原始數(shù)據(jù)由大數(shù)據(jù)引擎或者AI視頻識別技術(shù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)事件，標(biāo)準(zhǔn)事件影響交叉口的放行燈態(tài)。EDSCS中的標(biāo)準(zhǔn)事件定義為：Gi,j=GiNi,jP，其中Gi為第i類事件，Ni,j為第i類事件下的第j個事件名，P為參數(shù)列表。

根據(jù)以上控制思想將交通信號控制系統(tǒng)EDSCS按業(yè)務(wù)劃分為7大服務(wù)：通訊服務(wù)、視頻服務(wù)、數(shù)據(jù)處理服務(wù)、消息服務(wù)、基礎(chǔ)服務(wù)、信號控制服務(wù)、監(jiān)控與評價服務(wù)。EDSCS系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 EDSCS系統(tǒng)架構(gòu)圖

通訊服務(wù)：接收信號機發(fā)送的通訊報文，將這些報文轉(zhuǎn)發(fā)至消息服務(wù)。接受消息服務(wù)發(fā)來的通訊報文，并將這些報文發(fā)送給信號機。

視頻服務(wù)：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對攝像機輸出的視頻進行視頻識別和云計算，識別交通事故與事件，輸出各類標(biāo)準(zhǔn)事件，并將標(biāo)準(zhǔn)事件發(fā)送給消息服務(wù)。

數(shù)據(jù)處理服務(wù)：數(shù)據(jù)處理服務(wù)能夠?qū)⒃O(shè)備的原始數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)事件。數(shù)據(jù)處理服務(wù)的核心為數(shù)據(jù)處理引擎，引擎采用Flink作為流處理框架，將消息服務(wù)發(fā)來的交通數(shù)據(jù)處理為規(guī)范數(shù)據(jù)(周期流量、占有率、排隊長度、速度、相位的周期綠燈時間)。數(shù)據(jù)處理服務(wù)將規(guī)范數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至微服務(wù)集群，同時將規(guī)范數(shù)據(jù)輸入至事件引擎，由事件引擎處理規(guī)范數(shù)據(jù)生成事件轉(zhuǎn)發(fā)至消息服務(wù)。

消息服務(wù)：作為信號控制系統(tǒng)的消息總線，采用Kafka集群作為服務(wù)消息處理平臺，接收視頻服務(wù)、數(shù)據(jù)處理服務(wù)發(fā)來的事件，并將事件轉(zhuǎn)發(fā)至微服務(wù)集群中的基礎(chǔ)服務(wù)和信號控制服務(wù)；接收信號機發(fā)送給通訊服務(wù)的通訊報文，將通訊報文轉(zhuǎn)發(fā)至基礎(chǔ)服務(wù)；接收信號控制服務(wù)下發(fā)的交叉口控制方案，并將其轉(zhuǎn)發(fā)至通訊服務(wù)；接收基礎(chǔ)服務(wù)下發(fā)給信號機的報文，并將其轉(zhuǎn)發(fā)至通訊服務(wù)。

基礎(chǔ)服務(wù)：基礎(chǔ)服務(wù)業(yè)務(wù)層配置路網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、子區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、交叉口基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、、配置通訊服務(wù)與視頻服務(wù)等。

信號控制服務(wù)：包含輸出層和決策層，如圖 2所示；輸出層可以通過兩種方式輸出控制方案：一種為秒級控制，方案輸出層按照階段執(zhí)行情況，每秒都可以修改相位階段的參數(shù)，保證系統(tǒng)能夠及時響應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)事件，實時改變相序、綠燈時間、相位差，有效的緩解擁堵問題；另一種為周期級控制，周期性的將方案輸出至關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群，由方案決策層自行讀取周期方案，將其下發(fā)至消息服務(wù)器。多個系統(tǒng)的控制方案可能同時到達方案決策層，方案決策層按照用戶配置的優(yōu)先級決定下發(fā)方案。

圖2 信號控制服務(wù)框架

EDSCS的核心控制思想是事件驅(qū)動，而事件的源頭是數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)計算引擎和AI視頻識別技術(shù)對海量交通數(shù)據(jù)進行實時處理，將處理結(jié)果轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)事件，并實時下發(fā)相位階段或者周期方案，及時地響應(yīng)各類標(biāo)準(zhǔn)事件，以實現(xiàn)對城市路網(wǎng)的精準(zhǔn)控制與協(xié)同指揮。

4 應(yīng)用場景

EDSCS的事件驅(qū)動與秒級控制機制使其能夠及時響應(yīng)海量數(shù)據(jù)中隱含的標(biāo)準(zhǔn)事件，以瓶頸點交叉口的擁堵場景為例來介紹EDSCS的控制機制，通過與自適應(yīng)控制比較，證明EDSCS能夠有效緩解擁堵狀態(tài)。利用仿真軟件Vissim進行仿真，實驗結(jié)果來源于Vissim仿真結(jié)果。

以地磁檢測器作為數(shù)據(jù)源，每秒上傳檢測器數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理服務(wù)按照周期C統(tǒng)計流量，按照統(tǒng)計周期ts輸出占有率。在路段1(交叉口1東進口)出口放置檢測器d1,d2,d3檢測流量，路段1進口位置放置檢測器d4,d5檢測占有率，路段2(交叉口1出口)進口放置檢測器d6,d7檢測占有率，檢測器布設(shè)如圖3所示。

方案輸出層使用流量數(shù)據(jù)調(diào)整綠信比，數(shù)據(jù)處理服務(wù)使用占有率數(shù)據(jù)判斷路段狀態(tài)，產(chǎn)生出口擁堵事件，例如3 410路口的出口3的擁堵狀態(tài)的事件為：im conj 3410 3 1，其中1表示控制策略T為限流。統(tǒng)計周期占有率為oi，占有率限流閾值為o1，占有率禁入閾值為ou，控制策略T如公式(1)所示

(1)

方案輸出層接收到限流命令后，會將增加路段2出口各相位的綠燈時間，減少交叉口1所有交通流向進入路段2的相位的綠燈時間。

設(shè)置綠燈時間調(diào)整步長為D，相位p關(guān)聯(lián)的所有檢測器的周期流量的均值為fp，周期內(nèi)的綠燈放行時間為gp，飽和流率為SFR，相位p的飽和度為sp，飽和度控制下限為smin，飽和度控制上限為smax，最小綠燈時間為fp,min，飽和度的計算公式如公式(2)所示

sp=fp×3 600/(gp×SFR)

(2)

(3)

(4)

當(dāng)擁堵點的車輛逐漸消散后，占有率下降，策略T變?yōu)檎顟B(tài)，相位時間便會根據(jù)公式(3)進行調(diào)整。

利用交通仿真軟件Vissim模擬擁堵點d6流量過飽和狀態(tài)，比較路段2直行相位在自適應(yīng)控制情況下和EDSCS優(yōu)化情況下，連續(xù)采集周期下的排隊長度和綠燈事件的對應(yīng)關(guān)系如圖4所示。

從本例可以看出，在路段長度為408 m，檢測器位置距停止線320 m且路段交通流量過飽和時，基于事件驅(qū)動的EDSCS架構(gòu)與自適應(yīng)控制相比，有效的減少了排隊長度，減少了進入擁堵點的車輛，防止上游路口因車輛溢出導(dǎo)致路口堵滿車輛，保障重點關(guān)注路段的行車通暢。

圖4 流量過飽和時兩種控制方式下的排隊長度與綠燈時間對比圖

5 結(jié)束語

本文提出了一種基于事件驅(qū)動的城市路網(wǎng)智慧交通信號控制系統(tǒng)EDSCS，系統(tǒng)以大數(shù)據(jù)和AI視頻處理技術(shù)將多源異構(gòu)海量交通數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)事件，利用事件解耦了數(shù)據(jù)與控制。為了實時響應(yīng)事件對信號控制的影響，通過信號控制服務(wù)的秒級控制下發(fā)實時修改綠信比、周期、相位、相序等控制參數(shù)，及時的將交通數(shù)據(jù)的變化反饋至控制。