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谢少平:交通信号控制 | 缓解“交通拥堵事态的可视可控“

信号控制系统的创新发展

传统的交通信号控制系统是从国外较为理想的机动车交通模式,从上世纪六十年代发展起来的。由于受交通条件、技术条件、经济条件等历史局限,时至今日,传统交通信号控制系统已无法适应交通拥堵常态化的控制需求,也无法满足交通管理的实战需求。

因此,在第六届中国智能交通年会的交通信号控制发展论坛上,南昌市公安局交通管理局科研所交通控制科科长谢少平从行业用户实战的角度,对交通信号控制系统的创新发展作了一些思考。

谢少平首先阐述了交通信号控制系统的实战本质,然后分析传统交通信号控制系统的一些问题,基于实战经验,提出了交通信号控制系统创新发展思路。

以下为谢少平演讲部分内容:

交通信号控制系统的实战本质就是路面民警交通指挥的延续。今后控制系统的实战本质作为战略目标,应该要高举让民警下岗的大旗,朝这个方向走,重点还是要应对交通拥堵事态的可视可控作为关键抓手。

目前交通信号控制系统市场很乱,一个是门槛低,参差不齐,另外感觉这几年概念被炒的火热。很多传统信号厂商都是做点控、线控,都是在非饱和状态下,但是一面对饱和交通状态,就需要引起大家的重视了。

传统交通信号控制系统存在的问题

第一:传统交通信号控制系统的检测方式与技术思路

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传统交通信号控制系统断面检测器布设示意图

上图表示的是传统交通信号控制系统三种断面检测器的布设形式,一是以SCATS为典型代表,检测器布设在路口停止线处的断面检测;二是以SCOOT为典型代表,检测器布设在路口上游或上游路口出口处的断面检测;三是以国产海信、莱斯为典型代表,检测器布设在离路口停止线30米左右的断面检测。

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传统交通信号控制系统的技术路线示意图

传统交通信号控制系统的技术思路是:主观确定控制策略、时段划分和控制方式,通过断面检测、建模寻优,得出信号配时方案,是一种被动控制的技术路线。

第二:传统交通信号控制系统的问题

(1)控制策略、控制功能不切实际,战略战术理念缺失。

(2)控制信息不发布,领导及市民对交通信号控制系统的控制策略、控制方式无感知、不知情。

(3)控制效果评价不接地气,与系统建设割裂。

(4)重建轻管、调优维护跟不上,制约系统效果。

去年南昌做了一个交通信号控制系统升级改造的项目,还是基于传统的信号控制系统,在后面三个问题上做了一些突破,但是目前为止对第一个问题目前还没办法突破,因为是传统的系统。

基于实战的交通信号控制系统创新发展思路

我理解路面民警的管理理念就四个字:疏堵要快。

基于交通管理的实战需求,以应对拥堵常态化,直面社会普遍关注的排队长度作为一个主线来创新、来发展,哪些几方面来参与发展?

第一,检测方式需要创新突破。要主动拥抱互联网+、大数据,首先,系统建一个“局部面”检测。

通过进口道实线端往上游延伸的“局部面”检测,我们可以实时判断红灯期间、绿灯期间的车辆到达和排队情况,以及车辆的离散、间距、速度等交通特性指标。

通过停止线处的检测,我们可以判断绿灯期间,车辆的干扰与通行效率情况。

通过出口检测,我们可以判断出口道是否通畅,是否需要及时截流。

第二,控制思想和控制模式需要创新突破。

(1)摒弃传统交通信号控制系统“点→线→面”的控制思想,建立“面←→线←→点”且相临路口“点←→点”双向互动的控制思想。

(2)摒弃传统交通信号控制系统建模寻找最优解的控制模式,建立以交通状态实时检测判断为基础的反馈控制模式。

根据个人的经验来看,排队长度在一百米以内的,就是说正常情况绿灯时间十到五十秒,这个时候通行效率是最高的,相当于从畅通到基本畅通,做绿波控制是可行的。

(3)基于交通管理实战,在交通状态实时检测判断基础上的UTC平台和路口信号控制机的角色定位。

交通状态的判断后,中心平台跟路口信号控制厅,一个角色定位的区分。中心平台主要就根据汇拢交通上的信息,判断这个区域性的路网是不是有交通拥堵甚至路网瘫痪的风险,然后做出区域拥堵控制策略的选择。另外在不饱和交通状态的情况下,要判断这条路是不是符合率波线控的条件。

重点还是在路口本身,路口本身路口信号机除了按照目前的套路跟中心联网之外,最好能做到路口跟路口之间通过无线的方式实现互联。这就是参照民警的管理思路,实现互联的情况下就可以做出溢出控制策略、快速消散控制策略再本地化消化处理。

第三:拥抱“互联网+大数据”,走多源数据融合的创新发展之路。

传统交通信号控制系统生产商要摒弃一家独大、龙头老大的传统观念,主动拥抱“互联网+大数据”公司,优势互补,融合发展。“互联网+大数据”公司也要认清其在交通信号控制系统市场的辅助作用和从属地位,甘当配角,而不是拿概念造势、唬人。

交通信号控制系统是民警交通指挥的延续,我们要基于交通管理的实战需求,应对拥堵常态化,直面社会普遍关注的排队长度作为主线来谋创新求突破。着力在检测方式、控制思想和控制模式等方面进行突破。拥抱互联网+大数据,走出一条多远数据融合的创新发展之路。

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