技术路线及实战案例分享

赛文交通网 智能交通 智慧交管 

编者按：8月30日，在赛文交通网主办的“交通管理大数据融合与应用”线上研讨会上，西安象德信息技术有限公司智能交通产品线技术总监秦童作了《象德信息AI实时信控案例分享》主题报告。

该报告介绍了象德基于自研雷达与边缘计算单元的“端-边-云”的AI实时信控系统——rToon，打通了城市交通控制中“交通数据”到“控制决策”之间的算法与控制架构鸿沟，实现了交通信号的实时控制，从而达到交通管理局部最优和全域协同控制。

近年来，交通拥堵作为最典型的城市病，已在我国绝大多数城市中普遍存在。据公安部统计，截至2023年6月底，我国机动车保有量达4.26亿辆，是30年前的50倍，但公路里程增长只有4.6倍。

通行能力与通行需求的不匹配，让交通拥堵成为困扰绝大多数城市的关键问题。交通出行与每个人的日常生活息息相关，作为重要的的民生问题，如何缓解交通拥堵、提升出行效率，是我们当前面临的重要问题，也对公安交通管理部门提出新的挑战。

缓解城市交通拥堵是一个复杂的系统性问题，不仅要缓解“有规律”的早、晚高峰拥堵，也要治理因天气、突发事件等导致的“异常”拥堵；不仅要降低某个路口的拥堵指数，更要提升整体区域的通行效率。

缓解城市交通拥堵，是要将单个路口运行状态与全域交通态势结合考虑，以达到精准放行、局部最优、全域协调的效果。随着交通感知设备的建设，我们能获取到的交通数据越来越丰富，而当前城市交通信号控制系统中面临的普遍问题是无法高效利用数据来支撑信号控制决策，即感知与控制的割裂——“数据睡觉，优化靠人”。

造成这一现象的主要原因有两点，一是传感器的探测范围、精度和可靠性不足，就好比再聪明的“大脑”如果离开明亮的“眼睛”，也难以做出准确判断；二是缺少与传感器相匹配的控制体系与算法，如果没有合适的“桥梁”，交通数据与控制决策之间必然会产生难以跨越的鸿沟。

象德信息经六年研发，近千个路口实践，推出了“端-边-云”架构的AI实时信控系统——rToon，在提升传感器精度的同时，还采用深度强化学习方式，能够对路口及路网交通态势进行毫秒级运算，实现全域实时调控信号灯配时。在实践过程中，我们积累了一些常见的“痛点”场景的缓堵经验，特在此与大家分享交流，希望能够为交通管理工作提供一些参考和帮助。

1、信控专用雷达——稳健可靠的信控数据来源

当前常见的信控系统多是由统计数据驱动，即“数据采集—>回传中心—>方案下发—>人工干预”的方式。在这个过程中，数据传输的时延、人工介入的滞后，均会让系统暴露出决策方案明显滞后于当前交通态势、系统跟随能力薄弱的问题。统计数据不仅会造成信息的延迟，还会掩盖了检测异常引入的跳变误差。

然而涉及到实时数据驱动信号控制时，哪怕传感器出现偶发的2秒检测异常，都可能直接导致信号配时异常，进而造成路口甚至路网的严重拥堵。因此，稳健、全面、精准的感知技术是实时信号控制效果的第一层保障。

象德信息拥有一支深耕毫米波雷达领域多年的专业团队，具备天线设计、电路设计、雷达信号处理、算法开发等多种能力，能够从设计源头上保障雷达性能。象德信息研发的24GHz信控专用雷达不仅符合《GB/T 20609-2023 交通信息采集 微波交通流检测器》、《中华人民共和国无线电频率划分规定》中规定的路侧雷达工作频率，更以其优秀的特性，成为实时信控感知技术的最佳选择：

◼ 高可靠：全天候24h稳定工作，应对各种光照条件和异常天气状况（强光、黑暗；雨、雪、雾、霾、沙尘等）； 

◼ 大区域：24GHz在空气中衰减更小、探测距离更远；探测距离可达500米、覆盖12车道；拥堵场景下远距离目标的检测不受影响；

◼ 全场景：实际应用中复杂场景下保证检测准确性，如拥堵场景下远距离目标的检测，交通标志牌、隔离栅栏产生的电磁干扰，立交桥带来的多径效应，暴雨积水带来的雨杂波与水杂波等； 

2、“端-边-云”架构——实时控制

在解决交通传感问题后，象德信息着力解决“优化靠人”的问题，推出了内置多种智能信控算法的边缘计算与控制单元。通过“端-边-云”架构，将路口级数据处理能力下放至边缘。数据由边缘端与中心端进行分摊，边缘端负责路口的精细化计算与调控，中心负责路网数据处理并下发约束条件。

在“数据采集—>边缘处理—>回传中心—>约束条件下发—>自动执行策略”的模式下，整个系统处于动态优化过程，一方面避免了网络延迟影响控制效果，另一方面，具体优化仍由边缘端来执行，中心只是下发部分限定条件，这保证了控制的实时性与灵活性。

3、“rToon”系统——实战验证的实时信控效果

实时信号控制系统的基础功能是相位与周期时间能跟随全天车流量的变化调整、实现路口实时按需放行，做到不空放、不截留。而在实际应用中，路口的信号优化并不仅要考虑车流量的变化，也需要应对各种异常状况，譬如：某方向车辆超长排队、因渠化造成的冲突点、去向车道拥堵导致的反向溢出、学校或商圈周边的异常拥堵、连续多个路口持续性拥堵等。

象德信息经过六年探索与近千个路口的实战，积累了复杂路口、整体区域的信号调优经验，取得了良好的信号调优效果。经测评，rToon系统部署后早、晚高峰时段路口拥堵时长平均降低30%以上，在车流量大且极度无规律的“痛点”路口，拥堵改善高达90%。

不仅如此，rToon系统在平峰时段对车辆通行效率的提升同样十分显著，可使全天车辆平均延误降低20%～50%。

◼ 饱和路口控制

路口进入到饱和状态时，理论上单凭路口配时调整已经很难再有收效，因此我们要尽量延缓饱和路口的诞生。

在长期的实战中我们发现，饱和路口形成的初期通常出现在平峰到高峰的过渡时段（通常为15~60分钟），路口固定配时无法适应车流量的剧烈变化，导致路口通行能力被不合理配时挤压，从而提前进入了饱和状态。

同时，饱和状态下的路口非常脆弱，任何一点细微的影响都会造成去向车道反向溢出，从而使得路口失去基本功能。

因此，在饱和路口信号控制中一方面要着力于延缓饱和形成时间，另一方面要防止反向溢出。rToon系统在平峰到高峰的过渡时段，能够根据当前车流量实时调整配时，通过入口车道“精准放空”来延缓饱和形成的时间。

同时，rToon系统具有路口自动防反溢功能，类似过渡时段的“精准放空”，饱和状态下系统的控制策略则是对出口车道“精准填满”，做到既防止反溢、又不浪费道路资源，确保了路口在任何状态下保持互通能力。

“精准填满”的另一个作用，就是能够在高峰时段车流量下降时，迅速让道路退出饱和状态，恢复路口的流通能力。

除此之外，实时信控还需因地制宜。不同的城市有着不同的驾驶习惯，在停车间距、红灯时第一辆车到停止线的距离、起步速度等参数有着明显的差异，这种差异在平峰时段不会造成影响，但在高峰时段可能会造成2~4个车身长度的放行控制差异。

我们将差异转变为对应策略融入系统，在不同地区部署时只需适当调整参数，就能让系统最大程度适配本地驾驶，从而更好的利用道路资源。无论是从行程时间分析、还是早晚高峰拥堵时间缩短的体验上，都能很好的印证rToon系统控制策略对饱和路口的改善效果。

◼ 环岛区域

城市中有很多非灯控因素造成随机拥堵事件，如因景区周边人流量和车流量变化导致的拥堵、学校周边学生放学导致的拥堵、行人过街导致的拥堵。此时若仅从单个路口角度出发，无法实质性缓解拥堵问题，需要整体区域联动，根据区域内实际路况来调整控制策略。

以上图为例，中心环岛为非灯控路口，环岛附近的学校、居民会因各种因素造成随机拥堵。我们在环岛周边路口部署实时信控系统，一方面通过雷达对易拥堵区域进行实时监测，另一方面通过对环岛外围路口进行协调控制，来保证整体区域的通畅。

稀疏车流

饱和车流

过饱和车流/偶发拥堵

当环岛内车流量未达到阈值时，外围路口采用无约束优化——根据实际车流按最大通行效率放行；当环岛内车流量激增并接近饱和状态时，外围路口则需协调控制——外围路口依次放行汇入环岛，以控制环岛内车辆总数；当因为行人过街、学校上下学而产生随机拥堵时，外围路口根据路况实时分段截留，以避免拥堵进一步恶化。

以环岛北方路口为例，当环岛内出现偶发拥堵，北方路口一方面缩短南北直行与东西左转两个相关性相位的时间，减少车辆的汇入，另一方面延长东西直行与南北左转两个非相关相位的时间，以等待环岛内的拥堵逐步消散。

当偶发性的拥堵消散后，外围路口控制策略自动恢复正常。这个过程是rToon系统全自动执行的。

◼ 火车站下客道

火车站、客车站、机场等交通枢纽周边也是拥堵易发区，尤其是火车站下客道，全天车流无特定规律且变化较大，特别是下客道与城市路网的第一个平交口，信号配时与人工疏导的难度很大，红灯压车和绿灯空放现象经常会交替出现。

实际中，配时不合理问题不光影响了送客机动车的驾乘体验，还增加了路口行人、非机动车闯红灯的几率，在车站周边更易产生交通事故。

面对这种车流无规律区域，rToon系统充分发挥了实时控制的优势。通过在车站周边部署实时信控系统，重点监测易拥堵的区域，系统按照路面车辆的离散度作为实时控制放行的参考量。

通俗描述就是让下客车道的机动车“随大流的给绿灯，掉队的给红灯”，明显缓解了车站下客道的拥堵状态，同时也显著减少了交叉方向的行人、非机动车闯红灯几率。

下图是某火车站在启用rToon系统前后的航拍对比图。可以看到，启用rToon系统之前，火车站下客道的常态是堵成“停车场”，启用rToon系统之后，下客道已经恢复了正常的通行能力。

◼ 不均衡绿波带案例

全国很多城市都采用了“绿波带”作为其主干道路沿线路口的协调放行策略，而“绿波带”在执行中也面临着一些问题，如：

1、主干道车流平均时速波动超过设计带宽而导致的绿波失效，这种现象易发于主干道有大车通行时。车流中有大车时，整体速度被拉低，无大车时，整体速度又被抬高，“绿波带推荐时速”在这种情况下会失去其意义。

2、支路汇入主干道路停等的车队太长时，阻碍了主干道路车流的“绿波”行进。这种现象在居民小区车流通过支路汇入主干路的路网条件下很常见，特别是“绿波带”沿线有个多个居民小区车流汇入时，要么造成大量通勤车辆被堵在小区支路上，要么大量机动车汇入主路后造成绿波带失效。

象德信息rToon系统针对上述常见的影响“绿波带”的因素，在车辆离散度的基础上增加实时速度作为关键参考量，制定了依据实时速度计算沿线绿波相位差的实时控制基础策略，同时结合离散度判断当前路面车流是否会对“绿波”车流造成阻碍。

实际执行的过程就是，rToon系统实时监测主干道车流速度，自动计算并实时切换“绿波带”沿途路口绿灯相位，让主干道车流一路绿灯通行。

当前方出现密度大、速度明显与“绿波”不一致的车流时，rToon系统会计算出前方路口切换绿灯的提前量，让“干扰车流”提前消散，保障主干道车流的顺畅通行。这种策略的另一个优势，就是在优化主路车流通行体验的同时，还会降低对支路的影响。

象德信息作为专业的交通雷达厂家，不仅希望能够做好雷达，更希望雷达数据能真正服务城市交通管理、发挥数据价值。以上就是我们在雷达数据直接驱动实时信控的一些技术路线和实战案例。我们也诚挚的欢迎同行、专家、用户与我们联系，共同为交通管理事业良性发展贡献力量。