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技术与应用 | 当下交通信号控制系统特点与未来发展的趋势

未来城市交通信号控制发展的三个趋势:集成化、智能化、多模式化

引子

文章首先从技术和应用两个方面分析了当前交通信号控制系统的发展特点,包括新型检测技术对信号控制系统的推进、主动控制思想的引入、交通控制与仿真的集成、特种车辆优先考虑、过饱和交叉口的优化控制等,在此基础上探讨了未来城市交通信号控制发展的三个趋势:集成化、智能化、多模式化,以期对我国城市交通信号控制系统的发展有所启示。

1 前言

城市道路交通信号控制诞生起始以单点信号控制为主,很快发展到干线协调控制[2],20世纪五六十年代以来,随着计算机技术的逐步发展,城市道路交通信号控制系统也迅速发展,目前运行中的交通控制系统除了单点控制外,在协调控制方面,主要包括如下几类:

(1)基于时间的协调控制;

(2)联网控制系统;

(3)交通调节控制系统;

(4)交通响应控制系统;

(5)交通自适应控制系统。典型的代表系统如SCOO、SCATS、OPAC、RHODES、SPOT/UTOPIA、VS-PLUS、MOVA、SMART NETS/TUC等。

近年来我国城市年均新增及更新的城市交通信号控制路口都在万台信号机的规模,同时,我国的企业界也逐步形成了一些有代表性的交通信号控制系统,如南京莱斯城市交通控制系统、海信Hicon交通信号控制系统、上海交大的舒达城市交通自适应控制系统等,在我国的城市道路交通管理中发挥着越来越重要的作用。

发展特点

综观目前国内外交通信号控制系统的发展,可以看出近年来在城市交通信号控制系统的研究发展和实际应用中有如下几个特点。

2.1 技术方面

1)新型采集技术对交通信号控制的推进

传统的交通信号控制系统所采用的检测技术多为线圈检测技术,然而,线圈检测技术有其天然的局限性,例如无法精确的识别每一辆车的特性、无法获得旅行时间等信息。

而近年来逐渐兴起的基于卫星定位技术的检测、基于车牌识别的检测以及基于电子标签的检测技术等,可以对每一辆车进行追踪检测,从而能够获得更为丰富的信息,进而为交通信号控制的提升奠定数据基础,即可以从原来的单向数据输入——模型优化——信号输出转变为可以反馈的数据输入——模型优化——信号输出——效果评价——模型反馈的过程,从而可以通过实时监控控制效果来实时改善控制方法。

例如,2011开始年纽约市在市中心(第1大道到第9大道;第42街到第57街(第一阶段))安装了大量检测器,包括100微波检测器、32视频、23个交叉口安装E-Zpass读卡器,通过采集的数据实时识别交通状态、应用先进的信号控制机调整控制模式,消除瓶颈、顺畅交通流,取得了良好的效果,EZPass读卡器、出租车GPS数据都显示:第一阶段初步的结果是:110个街区的范围内的平均速度增加10%,由此可见多源、准确的信息采集可以为信号控制的进一步优化提供支撑。

当前,车联网技术正在迅速发展,未来车辆网技术的全面实施可以采集大更为海量的多种类型的交通流及车辆信息,可以为交通信号控制的发展提供新的数据支撑,

2)变被动适应为主动调节

城市交通控制按照控制思想的差异可分为被动式控制和主动式控制两种。

目前既有的城市交通控制系统大都属于被动式控制,以在道路上的交通个体(车辆或人)为主体,通过事先调查或实时检测的方法,了解其变化规律和实时状态,在此基础上选取或实时生成适当的控制方案(控制参数)来控制信号变化,使之适应交通流的需求。因此,实质上交通信号是根据交通需求的变化而变化的,即交通信号是被动式地控制交通流的变化。

近年来检测技术、预测技术等的不断发展使得基于预测的主动控制技术开始在交通管理中得以应用,主动交通管理已经在高速公路上得到了较多的应用。

在城市路网中,从交通管理的主动性思想出发,也希望交通信号控制能够通过对路口交通流的调节作用来实现对交通流的主动控制,使交通流按照管理者的意愿去运行,从而来控制或减少不希望的事件或现象的发生。

因此,未来随着大数据、车辆网、物联网等技术的快速发展,交通信号控制中主动控制的思想将逐渐显现。

3)交通控制与仿真的集成

作为交通信号控制优化及评价的重要支撑工具,除了使用仿真软件来进行交通控制方案的评价外,近年来交通控制与仿真的集成日渐凸显,主要体现在了半实物仿真(hardware-in-the-loop)的应用。最近的研究成果已经开发完成了能够让信号控制机在仿真的交通状态下进行测试的系统。

现在的一些微观仿真软件如CORSIM、VISSIM、PARAMICS等都可以通过信号机界面设备与信号控制机进行交互,一般采用DLL的形式开发软件接口来实现在运行仿真的计算机与信号机设备之间进行信息交换。通过这种方式可能可以将网络内的全部信号机都与仿真平台相关联。

半实物仿真的技术提供了如下功能:在现场实施信号机的设置之前进行信号机设置的高水平微调;验证信号控制软件是否是恰当的;研究新的或修改后的交通控制算法的性能等。

其他在技术方面的特点例如新的控制技术的研究应用,如模型预测控制、智能控制理论(如专家系统、模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法等人工智能技术)等,在自适应控制的实现上不再单纯依赖于模型,而是更加重视知识的核心作用,基于采集的海量数据,通过在线后评估,实现控制模型在线自学习能力。

2.2 应用方面

在应用方面,主要体现如下几个特征:

1)特殊车辆优先的考虑

随着人们对城市公共交通系统功能及地位的再认识,众多城市开始日益重视公共交通在整个城市交通系统中的地位和作用,开始将“公交优先”作为城市交通系统发展的重要准则。

交叉口的公交车辆的信号优先是“公交优先”重要组成部分,目前在这方面已经开展了众多的研究。同时,由于近年来快速公交系统(Bus Rapid Transit,BRT)以及新型有轨电车的发展,交叉口的信号控制中更需考虑对特殊车辆的优先问题,因此在已经成熟或正在开发的信号控制系统中都开始增加公交信号优先的功能。如SCOOT新增的公交优先信号控制功能以及SPOT/UTOPIA、MOVA等多个系统中的公交优先功能。

2)对饱和状态下路口控制的研究

信号控制方法、模型及系统研究之处,基本都是针对非饱和交通流进行开发的,目前应用较为成熟的交通信号控制系统中的模型及优化方法主要是基于非饱和交通流所开发的。

近20年来随着全球机动化水平的不断提高,交通拥堵已经成为全球大中城市所面临的共同问题,因此在近年来研究的交通信号控制算法与系统中,开始出现专门针对饱和或过饱和交叉口的控制模型及策略,并且在一些城市的路口进行现场测试,取得了良好的效果,而在一些信号控制系统中,也开始增加相应的模块来应对过饱和交通流状态的出现。

未来则需要从更高的层次出发,需要继续完善针对饱和及过饱和交叉口的交通信号控制模型及策略的研究与应用以及进行交通信号控制与其他交通管控措施的整合。

3)标准化的发展

传统的交通控制领域没有完善一致的标准体系,在一定程度上造成了硬件平台的混乱状态,近年来,为了实现硬件平台之间的互换,实现各系统间的信息共享,部分国家和地区开始对交通控制系统采用统一的标准体系。

以美国为例,在硬件方面正在逐步形成ATC标准,而在交通控制系统的通讯协议方面,也开始应用NTCIP的相关标准实现不同系统之间的信息交互。而我国也在近年来出台了有关信号控制机及通信的国家及行业标准,以推动我国交通信号控制领域标准化的发展。

信号控制系统的发展趋势

近二十多年来,无论是在国际上还是在国内,城市交通信号控制系统的研究已经有了飞速的发展,同时在城市交通控制系统的研究中逐渐重视控制协作与控制方式、系统体系结构以及系统控制的优化模型等多个方面。随着现代科技与基础理论的不断发展,城市交通信号控制系统也逐渐向着集成化、智能化、多模式化的方向发展,逐步形成具有分布协同功能的集成化的城市交通智能控制系统。

1)集成化

在先进的检测技术及信息通信技术迅速发展的推动下,城市交通控制系统的集成化趋势日益明显:一是系统层面上的集成化,二是技术层面上的集成化。

在系统层面上,随着人们对城市交通管理认识的逐渐深入,单纯的某种管理手段(如信号控制、交通诱导、交通组织等)无法实现对城市交通拥堵、事故等事件的最佳化管理,因此,人们开始研究以城市交通控制为核心的集成化城市交通控制管理系统,以综合交通信息平台为基础,以信息和数据的共享与交换为纽带,通过交通控制系统与其他管理手段的协调运行,如与交通信息诱导系统以及城市交通应急系统等的集成,实现对城市交通系统的最佳管理和控制,目前集成化的城市交通管理控制系统研究还在不断推进。

在技术层面上,一是控制方法的集成,由于计算机运算能力的提升等使得在交通控制系统中综合运用包括各种传统交通控制方法和智能控制方法在内的控制策略与模型成为可能,从而可以希翼通过在线后评估来选择最优的控制方法,从而力求克服每种控制方式与控制模式的局限性,取得更好的控制效果。伴随城市交通系统的规模复杂性特征的形成及发展,汇集多种控制方法的交通控制集成策略应运而生。

二是信号控制的硬件设备也不再局限于仅仅完成信号控制功能,而是通过模块化的设计将信息发布、监控等功能集成起来,实现对终端设备的集成化控制。

第三个技术层面的集成则体现在交通信息获取手段的集成化,除了传统的地埋型检测器以外,目前的一些移动式检测手段(如车牌识别、电子标签、卫星定位技术等)可以提供较为精准的旅行时间(延误)、交通流量等参数,可以为交通信号控制的实时优化及评估提供支撑。

2)智能化

智能控制与人工智能等技术近年来在城市交通控制系统中的应用逐渐提高了城市交通控制系统的智能化水平。

城市交通控制系统的智能化主要体现在如下三个层面:一是控制策略选择的智能化;二是控制方案生成的智能化。

城市交通控制方式有定时控制、感应控制、自适应控制等不同的方式以及单点控制、干线/区域协调控制、公交优先等不同的模式,且有不同的控制目标,如延误最小、停车次数最少、通行能力最大、特殊车辆优先等。同时每种控制策略都有自己的控制优势、适用的交通状况以及适用环境的局限性等,如何根据不同的外部状况选择适当的控制策略是城市交通控制中必须解决的问题。

近年来检测技术的发展使得在线后评估成为可能,在次情况下,利用人工智能技术如遗传算法、强化学习、专家系统等,形成具有自学习能力的在线控制策略选择方法,从而提高控制策略选择的智能化水平,相应地形成了交通控制系统高层智能化的决策机制。

同时,在信号配时方案参数优化中,严格的数学解析方法由于交通系统本身的非线性、复杂性等特点以及过多的人为假设等因素,使得控制效果的理论计算结果与实际往往并不相符。智能控制及人工智能技术的发展及其在信号配时的优化计算以及协调控制等方面的研究和应用为实现自适应、自学习的交通信号控制提供了可能,智能控制方法的最大特点是其控制算法具有较强的逼近非线性函数的能力,不依赖于精确的数学模型,这对于交通系统这样复杂难以建立较好数学模型的系统是一个有效方法,而多源采集的数据又为在线评估及反馈提供了可能,故可以良好的应用智能技术自学习的能力。

例如美国和荷兰等国目前正在研究基于智能Agent的UTC,主要原理是在城市交通网络中的一系列重要节点部署智能Agent,用于对所属的网络区域实现信号灯控制,它不但具有交通管理专家的经验知识,还具有不断学习的能力,具有本区域的交通流信息。这些智能Agent之间通过通信层(规范、内容、协议)进行信息(路由信息、交通流信息、控制信息)交流,解决单智能Agent信息不完整性,并通过协调层进行目标协同,解决交通网络中的资源、目标和结果冲突,最终实现交通控制的优化。

3)多模式化

由于传统的交通控制系统的划分将其系统结构划分为多个类型,但在应用中,由于各类支撑技术的发展,交通信号控制系统已经不再受制于计算能力、通信能力、采集能力等方面的局限,因此,在未来交通控制系统的系统结构上应当充分考虑分散式系统、中心式系统、多层分布式系统的特点和优势,采用灵活、可转换、能适应不同控制范围的系统结构,从而使得交通信号控制系统更能够适应交通流的区域特点。

同时要注意充分利用微处理器技术的发展,充分考虑控制中心平台、主控制机与信号控制机的分工协作,将一些交通流信息分析、短时预测、配时参数的优化等工作交给智能化程度日渐增加的交通信号控制机,使系统的实时性、可靠性等进一步提高。

4 结论

交通信号控制系统的一个最大的需求特点是要具备对于不同城市、不同区域交通流特性的适应性,目前即使同一系统,在不同的城市也需要进行不同的设置,且取得的效果也有较大的差异,因此,在我国未来信号控制系统的发展中需要注意方面:

(1)在研究中,结合我国城市交通流的快速发展变化,应当站在交通信号控制研究的最前沿,本着先进性与实用性相结合的原则,充分利用最新发展的信息通信技术,探索一种适应我国交通流特点的交通信号控制系统发展模式;

(2)在应用层面,各地应当注意采用适应本地城市交通流特点的交通信号控制方法与系统,而不一定过于追求区域协调控制、自适应控制等。

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