郝建根发表了“数字化控制策略的探索与思考”主题演讲

在赛文交通网和信控中国联合举办的“交通感知与信号控制融合应用实践及发展”线上研讨会上，南京莱斯信息技术股份有限公司的高级技术专家郝建根发表了“数字化控制策略的探索与思考”主题演讲。控制策略是控制系统的中枢，关于如何能让控制策略有效助力于控制系统的课题，郝建根做了一些探索与思考。

以下内容为演讲全文(有删减):

什么是策略？辞海中是这样描述的，策略是适合具体情况的做事原则和方式方法。《城市道路交通信号控制设计手册》中给出的信号控制策略的定义是，能够根据交通流特点和变化情况，制定或选择相应的应对方案，最终实现预定目标。美国信号配时手册（SignalTimingManual）中提到，策略会根据控制目标进行调整，手册中分别针对车辆、行人、自行车、公共交通给出了15个具体目标。在德国交通信号控制规范中也提出，各种策略在不同程度上影响着实际的配时方案，特定的控制目标应该采用对应的控制策略。总的来说，信号控制策略就是为了实现一定的控制目标而制定或者选择的一种方法。

控制策略是交通信号配时优化工作最重要的依据，在《关于进一步加强城市道路交通信号控制应用工作的指导意见》中，就将制定信号控制策略，推进信号控制精细化列为第一项主要工作措施。目前国内有杭州（2019年）、成都（2021年7月）、南京（2021年8月）等城市编制完成符合当地交通运行特性的控制策略，为交通信号控制具体工作提供了指导依据。南京于2021年8月，结合配时优化工作实际需求，从工作日、双休日、节假日、大型活动、学校周边区域、占道施工等不同场景编制《南京市交通信号控制策略》，并给出相应的案例。现阶段控制策略与控制系统之间相互独立，策略不能落实应用到控制器上。

如何将控制策略很好地作用于控制系统，需要从几个方面发力。控制策略是大脑决策的依据，检测数据为制定丰富策略提供数据支撑，信号控制是策略能着实落地的抓手。因此控制策略要想得全，检测数据要看得清，信号控制要控得准，三者闭环，才能使交通控制系统能够根据控制策略库和路网实时交通状态灵活动态切换控制策略，真正做到灯随车动。

图1策略与系统的闭环

雷视、激光雷达、全息路口的建设热潮一波接一波，也提供了各式各样的大数据，但深度应用的程度不足，主要表现在几个方面，一是着重于统计型数据的研究，忽视了交通流演变规律的研究，对上下游关联分析的比较少；二是检测数据与信号数据的关联分析程度不够；三是检测设备的布设位置基本固定，不够灵活。

国内主流的控制结构主要有阶段流和相位环两种，对于复杂的控制逻辑，阶段流的控制结构会有一定的优势，同样对于同一种优化结构，各个厂家对通行权切换的理解也不一样，有的认为是黄灯结束是切换点，有的认为是绿闪开始是切换点，没有统一的标准规范，给控制算法的设计和实现带来了一定的挑战。

图2阶段流与相位环的对比

图3通行权切换的理解不统一

在这样情形下，如何能促使控制策略的落地应用？我们的解决思路是通过精细化研判、场景化决策、统一化控制三个步骤实现控制策略的数字化，建立策略与系统的直接通道。

（1）精细化之5D采集

基于路网拓扑结构，兼顾机动车、非机动车的出行需求，构建出口道、人行横道、交叉口内，进口道，路段的5D空间模型，对于常见的雷达、电警、互联网等检测手段提供的检测数据可以统一映射在路网上。

图4精细化之5D采集

利用5D空间模型，我们可以将检测数据和实时信号放行数据相结合，输出各类参数，如周期流量、占有率等常见的一些数据，又如车队行程时间分布、车队空间分布、路段内车辆数等精细化研判数据。

基于上述精细化研判数据，我们可以进一步分析时空演变规律和交通事件。交通流集散规律中重点分析恶劣天气下交通流特征，异常事件包括车流冲突放行、上下游通行失衡等。为场景化交通决策提供全面的数据支撑。

图5信号数据与检测数据的深度融合

图6时空演变规律和交通事件分析

（2）场景化交通决策

基于获取的精细化流向级研判数据，我们可以刻画出不同的交通场景。实际交通运行呈现“稳中有变”的特点，稳定性部分我们可以定义为大场景，随机性部分可以定义为细分场景。以交通场景作为驱动，我们可以实现路网、路径、路口分层级的控制策略的灵活切换，结合多因素的控制约束，为控制器输出相应的方案，这里的方案包括了最小绿级别调整、最大绿级别调整，同时满足方案选择+方案优化的控制需求。

（3）统一化控制

大多数城市都建有两个品牌种类以上的信号产品，兼容多品牌信号产品是控制方案下发的难点之一，我们充分考虑了相位环和阶段流优化结构的差异性，设计了“环-闸-阶段-相位-流向”五层优化结构，同时提供了复杂的相位相序优化手段，包括插入相位、指定相位、跳相、相位延长缩短等，使得控制器能够满足相位级优化、常规式协调、感应式协调、溢出应急处置、溢出联动处置等多种优化模式，为控制策略的落地执行提供统一化控制平台。

图7统一化控制

下面这张图是根据滴滴信息发布平台提供的数据，分析得到的2021年南京主城区3月份的延误指数一周的变化趋势图。从结果来看，延误指数的整体变化趋势与交通运行规律比较吻合，同时也直观地反映出工作日以及双休日在不同时段的交通流特征存在明显差异性。因此，在日常管控中，针对不同的时段需要制定差异化的控制策略。夜间在保障行人过街安全的前提下，采用安全绿波协调控制、小周期单点控制、黄闪等控制方式；在早晚高峰交通的延误指数急剧上升和下降期，通过常规式及感应式协调控制来应对交通流的随机性；针对周一和周五早晚高峰，可采用基于临时方案的自适应控制以缓解拥堵加剧；平峰期间，则主要采用动态绿波控制保障主干道整体控制效益。

图8日常管控下的控制策略

这是我们在北京冬奥村实施的区域级交通管控的典型案例。考虑到与周边相距较远或流量差异大，有两个路口实施了单点自适应控制。对于南北走向的主干线采用了动态绿波协调控制，这里有两种模式，一种是流段模式，一种是时段模式，流段模式是基于交通需求的特征变化进行方案调度的，时段模式是基于时段方案进行调度的。考虑到安立路车流量大，交通流规律性强，因而采用时段模式。北辰东路道路条件好，检测设备全，因而采用流段模式。北辰西路在特勤时段，为了高效护送闭环车辆，因此做的是大绿波模式，非特勤时段设为流段模式。对于奥森内部片区（科荟南路（天辰西路-湖景东路）、大屯北路（天辰东路-湖景东路）、大屯路（天辰西路-湖景东路）、国家体育场北路（天辰西路-湖景东路）组成），因流量差异化及路网紧密度，采用四横为主、兼顾纵向的区域协调。

图9北京冬奥村实施的区域级交通管控

这是动态绿波的应用案例，相对于传统绿波，动态绿波可以基于全天不同的流量段设置不同的相位差，既保证信号能够动态适应交通需求的变化，又能够兼顾主要方向车流的通行效率。

图10动态绿波控制

这是溢出处置的典型案例，溢出处置是控制策略中优先级最高的，高峰期这个路口拥堵排队的现象严重，当发现溢出时，我们会立即截断溢出关联相位，插入一个溢出处置相位，有效避免了路口锁死的现象，如果需要执行联动的控制策略，会让上下游路口做出溢出联动响应。

图11溢出应急处置

对于从黄闪控制方式切换到定周期有很多套安全切换的方案，但在现实生活中见到的，多数是黄闪直接切换到红灯。同样对于倒计时的显示，也经常会出现与信号灯不一致的情形，引起交通参与者的误判，产生不必要的交通事故。各种不规范的现象已深深困扰着交通参与者，无规矩不成方圆，交通控制行业迫切需要加强行业标准执行力度，希望标准能够牵引产业升级。

图12不规范的交通管控现象

我们通过精细化研判、场景化决策、统一化控制三个步骤实现控制策略的数字化，建立起控制策略与控制系统之间无缝衔接的通道，使得控制系统更加智能。