在城市交通管理精细化创新论坛暨联盟大讲堂上公安部交通管理科学研究所副研究员代磊磊博士发表了《新技术新思维下的信号控制系统创新实践》主题演讲。

2016年12月15日，第一届中国智慧交通管理产业联盟年会在无锡召开，赛文交通网（微信公众号：china_7its）受邀独家报道。在城市交通管理精细化创新论坛暨联盟大讲堂上公安部交通管理科学研究所副研究员代磊磊博士发表了《新技术新思维下的信号控制系统创新实践》主题演讲。 

代磊磊首先介绍了公安部交通管理科学研究所依托国家科技支撑计划研究的课题背景信息，主要是研发应用的基础和思路。重点阐述了研发成果的八大特色：

• 第一，突破解决了交通运行状态的检测问题；

• 第二，是基于多元数据的驱动，来实现路口的实时优化控制；

• 第三，是通过交通状态的实时判别，来实现干线协调的动态控制；

• 第四，通过关联路口以及上下游路口的联动控制，达到信号相位的均衡分配；

• 第五，基于数据的反馈优化，对控制方案和特征参数进行优化；

• 第六，基于系统数据融合，进行深度研判；

• 第七，研发设备在物联与互联情况下公交领域的应用；

• 第八，基于移动互联的车载领航特勤优先。 

以下为代磊磊演讲实录，经赛文交通网（china_7its）编辑整理： 

整个报告包括两个方面： 

一、研发应用的基础与思路 

我们依托“十二五”国家科技支撑计划课题，在五个方面进行了研究。课题的主要承担单位是无锡华通公司，主要参加单位包括公安部交通科研所、清华大学、北方工大，成果示范城市包括江苏泰州市和浙江海宁市。 

在技术研究和系统平台的开发过程中，课题总体上是遵循动静态一体化协同技术应用路径，重点有三个方面： 

• 第一是静态交通组织与动态管控技术相结合；

• 第二是静态交通设施之间的互联，以及彼此间的动态交互；

• 第三是静态的交通管理数据和动态的交通运行数据的融合。 

具体来讲，课题主要围绕中等城市交通特征问题的需求，重点在交通组织、状态感知、信号控制、诱导发布、集成应用等几个方面，开展了一体化的协同技术应用。 

课题自2014年开展以来，基于物联网、移动互联、车联网、大数据、云计算等新技术和物联、互联、数据融合、数据驱动优化等新思维，如何将这些新技术和新思维运用于城市交通智能管理中是我们课题突破的重要方向。这方面我们会更加重视交通组织管理设计和控制技术的协同，并且着重强调对其进行精细化的应用。 

这里须强调明确物联、互联的思维，以及数据之间的采集交互和共享的应用思路，主要表现在三个方面： 

• 第一在横向上通过数据信息流的交互，提升识别交通控制的智能化程度；

• 第二在动向上通过数据信息的汇聚，来提升信号联网联控网络化能力；

• 第三通过系统集成来实现联网联控和交通大数据共享应用。 

二、研发突破的八个特点 

正是基于这些思考，我们依托课题开展了大范围的成果推广应用。下面是我们在创新研发和实践方面的一些案例，并且重点介绍了研发突破形成的八个特点。 

第一，突破解决了交通运行状态的检测问题。通过采用视频采集手段，把传统的断面流量采集转化为交通状态采集，可以说基于这种多元状态数据的采集，彻底改变了信号机和信号控制系统优化方式。并且我们也深刻体会到，在这种新技术的支撑下，信号机完全可以做到“睁着眼睛看交通，而不是闭着眼睛数流量”通过预测模型进行推算。通过这种视频采集方式，可以采集车辆的尾部占有和车队排队状态，可以把车辆的到达状态、车辆的驶离状态都实时获取，也就是说获取的数据不再仅限于交通流量。 

第二，是基于多元数据的驱动，来实现路口的实时优化控制。在实时过程中，我们会标定路口的车道路以及车道渠化段的长度，这些路口参数的标的，就相当于信号机可以认识这个路口，并且这些标的的参数可以作为约束变量，来反映到信号里面，通过静态标志的路口参数，以及视频采集的动态多元数据来共同驱动信号的优化，从这一点上来看是本质上根源的转变。 

第三，是通过交通状态的实时判别，来实现干线协调的动态控制。我们在实时动态优化的时候，通过视频的方式都可以看到路口当前的排队状态，并且排队状态不仅限于协调相位，也能够看到协调相位的旁边相位，然后进行判别。就是说绿波带的带宽是动态的、小布局调整的过程，实施的一种叠加相位情况下绿波设置情况，可以更好的解决潮汐交通的拥堵问题。 

第四，通过关联路口以及上下游路口的联动控制，达到信号相位的均衡分配。我们知道控制方式都是应对过饱和状态以下的情况，一旦路口处于过饱和状态了，这个时候就要进行敢于热点片区均衡控制，主要思想是通过主动的检测预警，我们通过检测预定的指标，然后进行预警，可以调取中心里面的预案。通过关联路口以及上下游路口的联动控制，信号相位的均衡分配，可以做到高峰的时候避免溢出，这是我们在应对过饱和状态下均衡控制的改善思路。 

第五，基于数据的反馈优化，对控制方案和特征参数进行优化。我们现在最欠缺的，就是在进行优化的时候没有依托的数据，或者这个数据不知道该用于什么样的方向。这里通过系统采集相关的流量数据、排队的数据、占有情况的数据，能够进行这种信号控制时段的优化，并且还可以对路口的控制参数进行优化调整，实现单向绿波、双向绿波，以及叠加相位之下的绿波控制。 

第六，基于系统数据融合，进行深度研判。数据在信号控制系统里面的作用非常大，可以通过融合相关运行状态的数据，来对交通运行状态进行研判。另外，还可以通过系统来搜集信号控制特征的历史参数数据，通过对这些历史数据进行统计，可以给出优化的方案设置结果。并且通过交通运行和控制参数进行结合，可以准确判别当前采用的控制周期和控制相位。还可以对多维度、多路口进行对比，在不同时间段、不同路口，不同干线之间都可以进行这种多维度的对比分析，这些都是基于系统的数据进行的。 

第七，研发设备在物联与互联情况下公交领域的应用。我们在公交优先方面取得了重大突破，基于RFID的公交优先控制，通过装有电子标签的公交车，在经过路口的时候，读写器会把这个数据推送到信号机，这是设备层面的物联。另外，公交车的线路信息通过公交运行调度系统，传输到中心信号控制系统里面，这是系统层面的互联。正是基于物联和互联的思维，才能够做到公交车辆在路口的信号优先。 

结合实际的案例介绍，公交的优先方式适用范围会变得更为宽广，同时还在路口上加装了LED屏，会把公交优先的信息及时进行推送，让公交优先的理念更加深入人心，公交车司机和乘客都会知道他已经在路口进行了优先放行。还有有轨电车的优先，有轨电车的优先也取得了一些突破，在苏州和淮安都已经成功实施，据统计，有轨电车在路口的不停车通过率能够达到85%，最大程度保障了有轨电车在路口的优先通行。 

第八，基于移动互联的车载领航特勤优先。主要是通过在领航车里面放置一个移动终端，就可以来实时定位领航车的位置，通过这个位置推送到系统里，系统就可以进行方位的调整，从而来保障领航车所带领的特勤车队，最后达到一路绿灯的效果。在中心里面，可以看到领航车带领的车队实时运行的路线和实时运行位置信息，通过定位位置和速度，可以做出方案的及时调整，来保障领航车队、特勤车队一路绿灯的通过，这里面因为路线已经预先设置在里面，无论直行还是转弯，都可以做到一路绿波，还不至于在路口被延误。 

这些年，我们一直在努力地打造适应我国城市交通国情、管理特点与需求的交通信号协调实时控制系统，我们的愿景是让城市红绿灯更灵活，让公安交管更智慧。