城市交通信号控制系统是智能交通领域的一个重要应用窗口，要随着城市交通状况的发展而不断完善。

一、概述 
　　近年来，随着深圳市经济的高速增长，机动车保有量和出行率均大幅度提高，急剧增长的、多样化的、时变的交通需求是造成交通拥挤程度不断增加和拥挤区域迅速扩大的直接原因。然而有限的土地资源和其它制约因素使得道路设施的建设永远无法满足不断增长的交通需求。因此，对交通信号控制的适应性、智能化提出了更高的要求。 
　　深圳市始终致力于交通控制理论与实现方法的探索，及交通监控专业产品开发、生产、维护的技术积累。随着ITS规划和建设的不断深入发展，有关部门组织科技力量对国外著名的交通信号控制系统和我国大中城市交通需求的现状及发展趋势进行了深入的分析和研究，进行了大胆的技术创新，自行开发了适应深圳市交通特征的SMOOTH智能交通信号控制系统。经过近几年的实际应用和不断完善，取得了很好的效果，对改善深圳市的交通状况起到了积极的作用。 

二．对著名交通控制系统的分析与借鉴 
　　在SMOOTH系统的开发过程中，对世界上应用最为广泛的日本KATNET系统、英国SCOOT系统、澳大利亚SCATS系统及其它系统进行了研究分析，旨在充分汲取著名系统的优点，摒弃局限性，走出技术创新之路。 
　　KATNET系统采用了将交通需求识别为不同强度的状态区域，分别对应有针对性的控制参数，实现不同的控制目标的策略。经过深圳市十多年的实际应用，系统对交通状态的识别是可信的，不失为最符合交通工程师思路的较好的实现方法。然而，作为典型的方案选择型系统，所有的控制参数以及算法中的系数、因子均需要交通工程师根据经验设置并定期维护，智能化水平较低。 
　　SCOOT系统采用了“短期预测”策略，在实时采集交通数据的基础上，建立周期流量分布图，只对下一周期的排队长度进行预测。并以延误和停车率作为优化目标，采用小步长渐进寻优法，优化控制参数，提高了预测的准确性和控制的有效性。然而，其预测模型和数据仿真需要大量的静态和动态数据支持，依赖于人工定期观测和估计，直接影响到控制参数的优化程度。 
　　SCATS系统采用了战略控制与战术微调相结合的方法，将检测器分布在停车线处，定义了类饱和度，控制参数的调整实现各相位在检测器断面上的等类饱和度。实现策略简单，跟踪性强。然而，检测器的分布方式，在饱和交通状态下，难以准确辨识各方向队列的需求，一定程度上制约了系统对不同队列需求的均衡性及快速性的处理能力。 
　　不论是KATNET、SCOOT还是SCATS，均开发于上世纪70~80年代，主要面对的是当时非饱和、两相位的交通需求，其控制机理不完全适应我国高饱和度、高混合度、高复杂度的交通需求特征。同时，受到系统及设备实现在技术水平发展方面的约束。 
　　这些系统均采用了集中式控制模式。系统的检测器、信号机不具备智能化，没有交通数据解算和路口级控制参数自主决策的能力。数据处理、模型预测、参数优化完全依赖于中央计算机实现。一旦中央计算机或通信链路发生故障，信号机即失去了优化的参数、指令来源，只能降级为缺乏实时数据支持的无电缆协调、简单的感应控制或定时控制。 
　　集中式控制模式，对通信的实时性要求极强，如KATNET系统以50毫秒的间隔与所有信号机交换数据。通信介质只能依赖于光缆或专线，无法利用逐步成熟的无线公网资源，如GPRS、CDMA。使系统控制范围的扩展受到管线资源和高额的管线租用费用的制约。 
　　这些系统均不具备较强的开放性，不能与ITS其它子系统实现数据共享和事件互动，不能支持系统的二次开发。而交通信号控制系统是ITS的基础、核心子系统，开放性和持续开发的限制将使ITS的规划和建设受到制约。 

三．SMOOTH系统的技术特点 

1、满足可靠性、灵活性的分布式控制模式 
　　SMOOTH系统采用了成熟的分布式控制模式，系统的控制策略、控制功能 由“中央控制管理系统-信号控制机-车辆检测器”分布实施、协同处理完成。SMOOTH系统的车辆检测器采用了ARM7嵌入式软硬件系统平台设计，不仅采集车辆通过线圈传感器的占空脉冲群，产生原始数据，而且完成了对数据的初步处理。信号控制机采用了ARM9嵌入式软硬件系统平台设计，实现了数据综合处理、状态目标区域识别、路口级信号控制参数的本地决策、配时参数的输出控制和绿信比的战术微调。因此，单路口的控制模式在全感应、半感应、行人感应及多段定时控制的基础上，实现了基于交通状态识别下的多目标决策控制策略的动态优化功能。中央系统建立相位差协调控制的子区，和子区间的连接，以子区内及子区间连线上双向绿波或侧重单向绿波通过带宽度最大为目标，配平各路口周期请求，生成子区和连接的周期，动态决策相位差参数，实现多相位条件下的协调控制。 
　　分布式控制模式的实现，避免了系统中的局部故障导致全局功能的严重降级，保障了系统的可靠性和安全性。即使中央系统或通信链路发生故障，也仅仅损失了相位差协调的能力，路口级参数的动态优化仍可保持。 
　　分布式控制模式的实现，降低了通信的实时性要求，控制参数与统计数据以分钟级的间隔交换，完全可以利用GPRS、CDMA无线公网资源，突破管线资源对应用范围的限制，节约了通信资费，使系统的无限、灵活扩展成为可能。 
　　分布式控制模式的实现，使中央系统从繁重的数据处理、各路口参数决策的任务中解脱出来，为设备的海量接入、数据的海量管理及完善ITS规划下的其它应用提供了处理容量。使系统的扩展抛弃了建立多个并列系统的方式，更无需建立分控中心，有利于统一管理和统一协调控制。 

2、满足可扩展性、开放性、安全性的三层体系结构 
　　SMOOTH系统采用了先进的三层体系结构，由“数据库主机群-应用服务器群-客户机”组成。数据库主机群实现对设备注册与运行记录数据、交通流统计数据、控制数据的海量存储与备份；应用服务器群是由任务管理服务器、协调控制服务器、有线通信服务器及无线通信服务器构成的核心中间件，实现任务与安全管理、控制单元管理、协调控制参数决策、通信链路管理、通信协议解析、客户端访问支持等系统基本任务，以及与其它子系统之间的数据共享、事件互动等ITS规划下的其它任务；客户机由信号控制机、车辆检测器、断面交通数据处理机和经过授权的系统浏览器组成，实现数据采集、参数输出及交通工程师对系统的管理和干预功能。 
　　信号控制系统是ITS的核心子系统，不仅是交通信控制的执行机构，而且需要为诱导系统、公交系统及规划仿真系统等其它子系统提供数据源，同时需要响应其它检测系统生成的事件信息，实现控制参数的事件互动。这就要求系统具备较强的开放性、可扩展性和安全性。 
　　三层体系结构的实现，使系统的任务层次明晰，各层内部的扩展不会造成系统结构的不适应甚至崩溃，使系统具备了较强的开放性、互动性和可扩展性。 
　　合理的优先级管理，保障了核心控制任务对数据访问的优先性和安全性。承担不同任务的应用服务器及客户机可以通过网络安全技术及权限管理，保障数据层与控制层的安全性，以及对系统访问的安全性。 

3、检测器综合分布方案 
　　SCOOT系统的检测器分布于上游路口出口处，估计本路口的车辆到达率及排队长度；SCATS系统的检测器分布于停车线后2米，检测停车线处的类饱和度。有别于其它系统，SMOOTH系统为了适应高饱和、多相位的交通需求，提出了战术/战略检测器综合分布方案。 
　　战略检测器分布于距停车线150～200米处，解算各入口方向战略断面的流量、占有率、平均车速、队列到达率等数据，用于识别交通状态和优化战略控制参数；战术检测器分布于导向车道入口处，约距停车线50米，采集左、直、右各流向的流量、占有率及车间时距数据，用于辨识各流向的交通需求，并实现绿信比的战术微调。 

4、适应我国交通特征的控制策略 
　　SMOOTH系统继承了KATNET系统识别交通状态的方法，汲取了SCOOT系统“临近预测”的策略，引入了SCATS系统战术微调的手段，针对我国的交通现状和发展趋势，提出了基于交通状态识别下的多目标决策控制策略。 
　　SMOOTH系统在数据采集和处理的基础上，将交通需求识别为闲散、自由、受控、拥挤、堵塞、队列六种不同负荷的交通状态，在流量-占有率平面上，对应不同的目标区域。进一步，将状态区域平面映射为周期-状态平面，为不同的状态区域建立周期优化函数及其边界约束。根据前周期与交通需求的适应性，函数曲线可沿其值域边界滑动或上下平移，从而优化生成预执行的周期参数。 
　　在给定的预执行周期参数下，根据各相的交通需求优化配置绿信比，实现各流向队列在路口导流区域内等密度消散。绿信比参数执行的过程中，引入战术微调和相位时间转移的手段，提高控制精度并进一步适应交通流的随机变化。 
　　中央系统将交通需求相近并在物理分布上相邻的路口群组合为相位差协调控制的子区，配平各路口的周期申请；以子区内连线上双向绿波或侧重单向绿波通过带宽度最大为目标，调整配平的周期生成子区统一的周期参数；根据系统估计的车流空间平均速度、连线长度及交通状态，动态决策路口间的相位差参数，实现区域协调控制。系统通过外部相位差在相邻子区之间建立连接，实现更大范围的区域协调控制。 

四．SMOOTH系统的应用效果 
　　SMOOTH系统的单点感应控制、动态优化控制及区域协调控制功能在深圳市莲花景田片区获得成功验证。以下数据以交通压力最大的莲花-新洲路口为例。 

1、通行能力的提高： 
　　路口早高峰通行能力由7850量/小时提高到8550量/小时，提高了8.9%；晚高峰通行能力由8220量/小时提高到9170量/小时，提高了11.5%。 

2、延误的降低 

路口平峰时段停车延误由75秒下降为62秒，减少17.3%；高峰时段停车延误由98秒下降为78秒，减少20.4%。 

子区路段平峰时段行车延误由23秒下降为15秒，减少34.8%；高峰时段行车延误由58秒下降为34秒，减少41.4%。 

3、高峰持续时间的缩短： 
　　早高峰持续时间由90分钟缩短为30分钟；晚高峰持续时间由110分钟缩短为50分钟。 

4、自适应水平的提高： 
　　动态优化控制策略决策的早高峰周期在180～220秒之间动态变化，晚高峰时间在200～260秒之间动态变化，更加适应路口交通状态的需求；各相位实时分配、动态跟踪调节的绿信比更加适应流量、行车速度、排队长度的需求。 

应用动态优化控制策略后，完全取消了人工手动放行，智能化、自适应水平显著提高。 

5、对干扰的适应性： 
　　东方向存在医院、住宅区出入口及公交车站对正常行驶的车流的干扰，尤其在高峰时段，造成通行效率下降。动态优化控制可以自主识别这种状态，在绿信比的分配上有效加长东方向的配时，减轻队列造成的延误。 

6、对特殊气象条件的适应性： 
　　验证的过程中，晚高峰时段遇到中雨的特殊气象条件，各方向车流的通行速度下降，通行效率受到影响。动态优化控制策略延长了高峰持续时间，各方向绿信比分配合理，提供了较高的服务水平。没有通过手动控制放行，对特殊气象条件的适应性良好。 

7、对交通事件的适应性： 
　　验证的过程中，早高峰时段，东方向左转车道发生交通事故，通行效率急剧下降，造成该方向堵塞。动态优化控制策略分配的东方向左转相位绿信比减少，东方向直行相位绿信比增加，以适应事故持续期间的交通需求。事故排除后，恢复左转和直行绿信比的正常分配，并配合以较大的周期和侧重绿信比，在短时间内排除了事故造成的车队积累。系统对事件的适应性和快速响应能力较强。 

五、结束语 
　　城市交通信号控制系统是智能交通领域的一个重要应用窗口，要随着城市交通状况的发展而不断完善。通过与其它智能交通系统的有机结合，实现信息共享、完善系统控制策略、提高控制系统的效率和可靠性是今后的发展方向，只有这样才能从整体上提高路网的服务水平，缓解城市道路的交通压力。