吳津屹

南京萊斯信息技術(shù)股份有限公司 江蘇 南京 210000

引言

城市道路檢測(cè)設(shè)施設(shè)備的建設(shè)愈發(fā)完善，已從原有的地磁、線圈檢測(cè)方式向視頻、雷達(dá)、RFID、紅外大融合的方向發(fā)展，在智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境發(fā)展下，路口積累了大量數(shù)據(jù)資源，然而對(duì)于城市信號(hào)控制管理者來說，只運(yùn)用了車速、排隊(duì)長(zhǎng)度、過車量等少量數(shù)據(jù)并進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析，造成大量數(shù)據(jù)資源的浪費(fèi)。因此有必要厘清數(shù)據(jù)使用思路，結(jié)合信號(hào)控制業(yè)務(wù)需求，明確數(shù)據(jù)分析方法，加強(qiáng)信號(hào)控制策略、信號(hào)控制方案與路口、路徑、路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的匹配性，助力由人工調(diào)優(yōu)向智能調(diào)優(yōu)轉(zhuǎn)變。

1 信號(hào)控制發(fā)展現(xiàn)狀

經(jīng)過多年發(fā)展，信號(hào)控制逐步朝聯(lián)網(wǎng)化、多元化、服務(wù)化發(fā)展，為管理者和交通出行者提供更強(qiáng)大的控制能力和豐富的服務(wù)能力。

1.1 信號(hào)控制設(shè)備逐漸聯(lián)網(wǎng)，補(bǔ)充智能控制能力

隨著管理者對(duì)城市道路交通信號(hào)控制能力要求的提升以及路口網(wǎng)絡(luò)建設(shè)水平的提升，信號(hào)控制設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率逐步上漲，據(jù)賽文交通網(wǎng)發(fā)布的《中國(guó)道路交通信號(hào)機(jī)市場(chǎng)研究報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，2020年聯(lián)網(wǎng)率在80%以上的城市占比61%，2021年聯(lián)網(wǎng)率在80%以上的城市占比71%。通過信號(hào)機(jī)聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)級(jí)的協(xié)調(diào)控制和方案下發(fā)。

1.2 控制模式與策略多樣化，契合多元化交通場(chǎng)景

早期根據(jù)交通量的主要構(gòu)成，控制策略主要有定周期控制、感應(yīng)控制與干線協(xié)調(diào)控制[1]，目前大部分信號(hào)控制廠商除了以上控制策略之外，還提出車輛優(yōu)先控制、匝道控制、溢出控制等策略，保障信號(hào)控制方案能夠靈活適應(yīng)交通流狀態(tài)以及不同的場(chǎng)景需求。

1.3 逐步豐富定制化功能，為公眾提供信息服務(wù)

目前信號(hào)控制設(shè)備和系統(tǒng)的能力已不滿足于信號(hào)控制本身，還能夠提供額外的信息服務(wù)，如：為駕駛員提供超視距的信號(hào)燈倒計(jì)時(shí)提示服務(wù)、交通綠波車速引導(dǎo)服務(wù)等，通過在機(jī)柜內(nèi)加裝邊緣計(jì)算設(shè)備，還能夠?qū)β房趥€(gè)體車輛、交通流信息進(jìn)行邊緣處理，為未來車路協(xié)同業(yè)務(wù)提供更多信息服務(wù)。

2 存在問題

目前信號(hào)控制技術(shù)對(duì)于數(shù)據(jù)利用水平不高，且依賴于某種專用檢測(cè)設(shè)備，城市特征適應(yīng)性較弱，加之區(qū)域控制較難實(shí)現(xiàn)，使得城市交通的整體管控水平發(fā)展受限。

2.1 數(shù)據(jù)未落實(shí)到應(yīng)用，造成信息資源浪費(fèi)

由于業(yè)務(wù)需要，盡管城市路口堆積的設(shè)備越來越多，包括：電警、卡口、雷達(dá)、雷視一體機(jī)等，但應(yīng)用效果并不明顯。目前大量的城市只是利用這類設(shè)備的采集數(shù)據(jù)完成基本的統(tǒng)計(jì)分析工作，且交通大數(shù)據(jù)規(guī)模大、種類多, 不同類型的交通數(shù)據(jù)具有不同的屬性, 交通大數(shù)據(jù)在具體的應(yīng)用過程中需要從海量數(shù)據(jù)中篩選出有用數(shù)據(jù), 難度較大, 導(dǎo)致交通大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度較低[2]。如何從時(shí)間、空間兩方面進(jìn)行數(shù)據(jù)同步映射，利用好這些數(shù)據(jù)尚未可知。

2.2 較為依賴單數(shù)據(jù)源，對(duì)感知建設(shè)水平要求高

目前行業(yè)內(nèi)對(duì)各檢測(cè)設(shè)備采集數(shù)據(jù)的融合能力較弱，因此各家廠商在進(jìn)行信號(hào)控制優(yōu)化時(shí)往往利用單一來源數(shù)據(jù)，如：視頻廠商主要依賴視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)控制優(yōu)化，雷達(dá)廠商主要依賴?yán)走_(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)控制優(yōu)化。然而城市的道路交通信息化采集設(shè)備建設(shè)水平各異，不能保證每個(gè)路口都理想化的具備各類設(shè)備采集條件，導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失卻又缺乏數(shù)據(jù)的替代手段，對(duì)數(shù)據(jù)利用產(chǎn)生較大影響。

2.3 日常信號(hào)控制對(duì)交通特征的理解不夠透徹

目前日常信號(hào)控制方案主要圍繞獨(dú)立路口、典型路段進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，但由于交通環(huán)境的特殊性，在信號(hào)控制系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，尚且與理論研究存在一定差距，“重建不重用”的現(xiàn)象較為廣泛[3]，此外缺少整體策略指導(dǎo)，未考慮路網(wǎng)交通的整體運(yùn)行特征，因此從單個(gè)路口來看，車輛通行水平雖然得到提升，但從交通跨區(qū)域轉(zhuǎn)移的角度來看，通行延誤下降的程度有限，并未建立有機(jī)的交通運(yùn)轉(zhuǎn)管理。

3 信號(hào)控制對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用的探討

城市智能交通系統(tǒng)的發(fā)展已從建設(shè)“物理通道”轉(zhuǎn)向打通“數(shù)據(jù)通道”、“服務(wù)通道”[4]，為了用好交通數(shù)據(jù)，需要制定相應(yīng)目標(biāo)和措施，需要明確需要哪些數(shù)據(jù)、如何獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)怎么融合、分析哪些參數(shù)、參數(shù)如何應(yīng)用。

3.1 基礎(chǔ)工作

3.1.1 明確數(shù)據(jù)需求和獲取途徑。不同的控制模式對(duì)于數(shù)據(jù)的需求不同，對(duì)交通數(shù)據(jù)的采集位置也有所不同。如路口感應(yīng)控制方式，需求車道級(jí)車輛存在數(shù)據(jù)、車道級(jí)排隊(duì)長(zhǎng)度數(shù)據(jù)，可以通過地磁、線圈、視頻、雷達(dá)等獨(dú)立方式獲取，設(shè)備間可相互替代；但若執(zhí)行全息控制，則需要通過雷達(dá)+視頻的組合方式獲取，且檢測(cè)區(qū)域需要覆蓋路段，才能達(dá)成更好的效果，當(dāng)雷達(dá)或視頻數(shù)據(jù)缺失時(shí)，可能需要浮動(dòng)車的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。因此需要做好基于控制方式的數(shù)據(jù)厘清工作。

3.1.2 明確數(shù)據(jù)提供標(biāo)準(zhǔn)。信號(hào)控制數(shù)據(jù)可分為車道級(jí)、方向級(jí)、路口級(jí)，因此需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)顆粒度，保證在同一顆粒度下進(jìn)行數(shù)據(jù)相互替代和校驗(yàn)。此外不同檢測(cè)設(shè)備對(duì)數(shù)據(jù)采集上傳的頻率也有所不同，需要保證頻率的一致性，才能確保數(shù)據(jù)的同步性。

3.2 數(shù)據(jù)對(duì)信號(hào)控制業(yè)務(wù)的分析運(yùn)用

根據(jù)路口、路徑、區(qū)域信號(hào)控制的需求，需要對(duì)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀、中觀、宏觀3個(gè)層面的分析。

3.2.1 微觀分析。微觀分析主要用于對(duì)路口狀態(tài)的判斷和對(duì)路口交通事件的推導(dǎo)。

3.2.1.1 路口狀態(tài)分析。路口交通流參數(shù)可直接反應(yīng)路口交通運(yùn)行狀態(tài)，是評(píng)判路口通行服務(wù)水平的直接依據(jù)，也是信號(hào)控制系統(tǒng)進(jìn)行單點(diǎn)優(yōu)化的最重要的參考，此外路口參數(shù)的捕捉分析也是進(jìn)行路徑和路網(wǎng)優(yōu)化的基礎(chǔ)。對(duì)于路口車輛，可采取“時(shí)空三段”的分析方式，將進(jìn)口車道按照停止線斷面、渠化中段斷面、區(qū)劃末端斷面進(jìn)行劃分檢測(cè)，同時(shí)按照綠燈初、綠燈中、綠燈末的時(shí)間維度進(jìn)行檢測(cè)統(tǒng)計(jì)，掌握進(jìn)口道渠化段各空間綠燈全時(shí)段的交通運(yùn)行狀態(tài)。

同理，對(duì)于公交優(yōu)先控制，可以采取“5D”檢測(cè)方式，即將道路劃分為路段、交叉口進(jìn)口道前、進(jìn)口道內(nèi)、交叉口停車線內(nèi)、交叉口出口道進(jìn)行公交車的檢測(cè)，根據(jù)每個(gè)區(qū)域內(nèi)的交通參數(shù)特征，使用不同的檢測(cè)器進(jìn)行檢測(cè)，在路段采用GPS檢測(cè)車輛實(shí)時(shí)位置，在進(jìn)口道渠化段前采用RFID進(jìn)行公交的到達(dá)檢測(cè)，在進(jìn)口道內(nèi)利用正向雷達(dá)進(jìn)行交通量與排隊(duì)長(zhǎng)度的檢測(cè)，在交叉口內(nèi)采用視頻設(shè)備進(jìn)行流向交通放行的檢測(cè)，在出口道采用線圈進(jìn)行溢出檢測(cè)，通過以上檢測(cè)方式，對(duì)公交優(yōu)先配時(shí)方案進(jìn)行綜合性調(diào)整。

3.2.1.2 具體場(chǎng)景識(shí)別。為保證信號(hào)控制方案的匹配性，需要對(duì)各類交通參數(shù)進(jìn)行特征分析，把參數(shù)特征轉(zhuǎn)化為交通場(chǎng)景和交通事件的表述，如：道路障礙、車輛干擾、路口溢出等具體事件和場(chǎng)景，例如：在直行綠燈相位階段中，通過進(jìn)口道渠化段左轉(zhuǎn)車道排隊(duì)長(zhǎng)度、進(jìn)口道渠化段各車道停止線過車數(shù)的分析，即可判斷左轉(zhuǎn)車道的排隊(duì)車輛是否因排隊(duì)過長(zhǎng)占用了直行車道。由此可見，結(jié)合信號(hào)相位階段，通過對(duì)行車參數(shù)進(jìn)行邏輯判斷，能夠分析得出車道的運(yùn)行情況。

通過具體場(chǎng)景的識(shí)別判斷，能夠有效指導(dǎo)信號(hào)控制系統(tǒng)采取相應(yīng)的控制模式和相位優(yōu)化方案以解決當(dāng)前交通問題，當(dāng)判斷路口存排隊(duì)溢出時(shí)，即可通過延長(zhǎng)下游路口綠燈，縮短上游路口綠燈的方式引導(dǎo)車輛緩進(jìn)快出，有效進(jìn)行排隊(duì)消散；當(dāng)判斷路口存在直行道和左轉(zhuǎn)道排隊(duì)車輛相互干擾的情況，即可通過相位階段順序的優(yōu)化（左轉(zhuǎn)車輛干擾直行車輛時(shí)，可將左轉(zhuǎn)綠燈相位階段前置；直行車輛干擾左轉(zhuǎn)車輛時(shí)，可將直行綠燈相位階段前置），快速進(jìn)行阻擋車輛的放行。

3.2.2 中觀分析。中觀分析主要對(duì)路徑、路段的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)和歷史運(yùn)行規(guī)律進(jìn)行分析總結(jié)。

3.2.2.1 路段運(yùn)行分析。路段的運(yùn)行分析應(yīng)偏重于個(gè)體車輛或車隊(duì)的行駛特征，特別是針對(duì)存在車輛分流、車輛合流的路段，需要重點(diǎn)關(guān)注并進(jìn)行運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析。匝道路段是最常見的分流、合流路段，在出口匝道段，通過主路行車速度、右側(cè)進(jìn)入匝道車道占用情況、匝道車輛占用情況進(jìn)行綜合分析，可以判斷是否因分流效率低而影響主路車輛行駛；在進(jìn)口匝道段，通過主路行車速度、右側(cè)離開匝道車道占用情況、匝道車輛占用情況進(jìn)行綜合分析，可以判斷是否因合流車輛過大而引起主路擁堵。兩種情況均可通過匝道控制的方式進(jìn)行靈活調(diào)節(jié)，從而保證主路通行效率。

由此可見，通過路段運(yùn)行狀態(tài)的分析，可以進(jìn)行協(xié)調(diào)控制和瓶頸優(yōu)化，避免瓶頸化擁堵。

3.2.2.2 路段規(guī)律分析。以上提出的數(shù)據(jù)分析需求均是針對(duì)路口、路段的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，除此之外還需對(duì)路段的歷史車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)期研判。根據(jù)不同時(shí)段下不同方向的車輛通行情況、路口車輛轉(zhuǎn)向情況，可以有效判斷路段是否存在潮汐規(guī)律、車輛轉(zhuǎn)向需求是否存在變化規(guī)律，西安郵電大學(xué)尹楊[5]利用回歸分析對(duì)交通流量進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，并對(duì)比了普通線性回歸分析、基于隨機(jī)梯度下降的回歸分析、局部加權(quán)線性回歸模型之間的準(zhǔn)確性而得到最優(yōu)回歸模型，通過以上規(guī)律的判斷和預(yù)測(cè)模型構(gòu)建，可相應(yīng)執(zhí)行潮汐控制、可變車道控制進(jìn)行交通流匹配性控制優(yōu)化。

3.2.3 宏觀分析。信號(hào)控制策略的制定需要依賴交通子區(qū)、交通子區(qū)之間的協(xié)調(diào)關(guān)系進(jìn)行決策，因此有必要進(jìn)行路網(wǎng)的運(yùn)行分析和運(yùn)行規(guī)律把握。①路網(wǎng)運(yùn)行分析。站在路網(wǎng)角度，需要對(duì)特定區(qū)域不同時(shí)間段內(nèi)單位時(shí)間進(jìn)出車輛數(shù)、各道路過車量、紅燈期間各路口車道級(jí)排隊(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行綜合分析，得到區(qū)域進(jìn)出效率、路網(wǎng)均衡度，根據(jù)所得結(jié)果，采取街道引流、路網(wǎng)避堵的控制策略。②路網(wǎng)規(guī)律分析。在路網(wǎng)規(guī)律分析方面，需要準(zhǔn)確把握車輛OD，由于道路在途車輛較多，通過卡口進(jìn)行每輛車在各個(gè)時(shí)段的軌跡分析將會(huì)造成巨大的計(jì)算資源負(fù)擔(dān)，信息化建設(shè)成本也極高，因此此種方法難以實(shí)操。在這樣的情況下，可以借助互聯(lián)網(wǎng)公司的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)作為主要衡量依據(jù)，也可借助通信運(yùn)營(yíng)商的手機(jī)信令數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域OD分析，通過補(bǔ)充模型分析得出全量區(qū)域OD數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)區(qū)域級(jí)的規(guī)律分析，并提出相應(yīng)區(qū)域級(jí)控制方案。

3.3 外部數(shù)據(jù)引入對(duì)信號(hào)控制的影響

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，除了交通部門提供的交通數(shù)據(jù)以外，還能夠獲取跨部門數(shù)據(jù)，包括天氣數(shù)據(jù)、大型活動(dòng)數(shù)據(jù)、土地?cái)?shù)據(jù)等，此類數(shù)據(jù)將為道路交通運(yùn)行條件的詳細(xì)刻畫提供多維度信息，但與信號(hào)控制方案相結(jié)合還需進(jìn)一步研究。

利用歷史天氣數(shù)據(jù)，需要將其與歷史交通運(yùn)行特征進(jìn)行時(shí)間戳的匹配，從而分析不同天氣下對(duì)交通運(yùn)行的影響，在預(yù)見類似天氣后，可采取相應(yīng)的交通控制措施。通過獲悉大型活動(dòng)數(shù)據(jù)（活動(dòng)開始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間、活動(dòng)參數(shù)人數(shù)、活動(dòng)范圍等），結(jié)合管控組織要求，執(zhí)行信號(hào)控制方面的封控策略。通過土地?cái)?shù)據(jù)的獲取，能夠準(zhǔn)確把握高吸發(fā)、高聚集類建筑位置，如學(xué)校、醫(yī)院等，此類建筑對(duì)于附近路口的信號(hào)控制影響較大，在高峰期很可能會(huì)打亂車輛的到達(dá)離散規(guī)律，因此需納為重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。

4 結(jié)束語

城市道路交通檢測(cè)設(shè)施的建設(shè)效果不僅僅是“1+1”這么簡(jiǎn)單，應(yīng)在明確的信號(hào)控制目標(biāo)與信號(hào)控制算法邏輯下，明確數(shù)據(jù)使用需求和數(shù)據(jù)來源，充分利用好既有檢測(cè)設(shè)備，考慮好在檢測(cè)器缺失的情況下如何利用其他途徑進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取，并將不同數(shù)據(jù)源真正的融合起來，深度刻畫路口、路徑、路網(wǎng)三個(gè)層面的交通運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)識(shí)別交通事件，并制定契合道路交通場(chǎng)景與道路條件的信號(hào)控制策略與信號(hào)控制方式，實(shí)現(xiàn)“1+1＞2”的效果。