2020年公安部交管局印发了《关于进一步加强城市道路交通信号控制应用工作的指导意见》（以下简称指导意见），指出了当前信控实践工作中“重建设，轻应用”的问题，对提升交通信号控制应用效能提出了明确的措施和要求。那么实践中如何提升信控应用效能，落实有关的措施和要求？下面笔者结合近年来在信控一线实践工作经验，选取策略控制体系、绿波带与干线协调、控制方式及数据支撑4个宏观方面，就信控实践应用中的部分热点问题和误区谈谈自己的认识和体会。做为一个城市交通信号控制的管理者和实践者，我常常在想如何做好一个城市级的交通信号控制工作呢？由于城市中信号控制的路口并不是孤立的存在，相互之间存在着千丝万缕的联系，简单地通过对各个路口按交通需求进行单点的控制和优化堆砌，亦或将相邻相近的路口及路段简单协调起来的方式显然不能高效实现一个城市级的信号控制。城市级的信号控制必然是有控制目标的，必然是在围绕对城市交通管理的总体战略目标下实施的策略控制，所以要保障城市交通日常高效运行，实现常态化的城市级信号控制，很有必要建立一套立足城市特点的策略控制体系。那么当前如何建立策略控制体系呢？其实指导意见已经通过“研究出台交通信号控制策略”要求的具体内容给出了原则性的指引。笔者通过近年来的实践探索，还有以下4点认识供大家参考：1、策略控制体系的建立必须要基于对所在城市的道路条件和交通运行规律特点的深刻认识和理解上，需要一个相对长时间的积累过程。这种认识和理解要体现在对道路空间资源特点及交通流时变规律的充分掌握和利用上，诸如一条道路哪些路口间的路段具有蓄车能力，哪些不具备而需要强化协调；一条隧道或出入通道有多股车流汇入时，是同时汇入还是有时间差等等。2、控制策略要有着力点，没有着力点的策略无法落实，就会趋于虚化。我们熟悉的缓进快出、以出量进的策略就多用在进出城的通道和节点上。策略的着力点要尽量落在重要交通节点、主要交通通勤通道、交通枢纽和重要区域周边，比如进出城通道、城市出入关口节点、区域间衔接的道路和节点、大型商圈、学校及医院周边路口等。要根据城市日常控制目标和策略需要，结合交通诱导设施，构建一张多层级、点线结合的策略着力点网络，使控制策略能够迅速有效落实，成为我们管控城市交通流的重要阀门和支点。3、要实行划片分区分类管理。这个划片分区不是单纯从行政辖区意义上来划分，而是从交通组团、交通关联性及控制实战需要等方面来划分的若干个交通控制“战区”。笔者所在海口市就是根据不同季节的交通特点和关联性将全市划分为了8～12个控制片区，在片区内梳理出干线协调、关键交叉口及重要单点控制节点进行有目标、有体系、有分工的重点优化管理。这样从全市的角度来统筹片区，从片区的角度来统筹点线，化面控为片控，化片控为点线控制，有利于我们利用成熟的点线控制技术手段较容易地落实常态化的基本控制策略。
(图1 海口市控制片区划分与部分片区策略控制点线分布图)4、要树立时间交通组织的控制理念，特别是高峰期的策略控制。基于目标的策略控制本质上是在现有道路空间资源条件基础上进行的从时间上有效组织交通流通行的措施。这种时间交通组织需要我们巧妙的运用道路空间特点和交通流变化时间差等，来组织控制交通流在一条道路上停车等待与连续通行或多股交通流在特定道路及区域的交替通行等，以分离过快、过度集中的交通需求，从而实现策略控制均衡交通流的目标。
(图2 海口市海甸岛与长堤路交替控制策略示意图)
“绿波带”是当前信控应用中的一个热点，各地都在建设各式各样的绿波带，有动态的、有网状的、也有环状的，呈现出花样式应用。然而绿波带并不是一项新技术，而是一种历史悠久、技术成熟度高、常用的干线协调控制技术手段。绿波带的实现从原理上看相对比较简单，通俗来讲即通过在连续相邻的灯控路口间设置绿灯启动时间差，从而实现不停车绿波通行的效果。单向绿波按照基本原理设置公共周期和相位差就很容易实现，双向绿波则可能需要通过调整相位相序设置和更加精准的相位差设计，以进一步考虑和平衡双向的绿波需求，实现起来相对复杂些。总体来说，绿波带单纯从技术手段看是比较容易实现的。也就是说抛开其他因素，只要是在间距不太远的相邻路口间通过调整周期一致或成倍数，根据间距及绿波速度等计算和设置相位差，就能够从技术上实现绿波带。然而绿波带的适用条件是比较严苛的，这一点也是我们在实践中极容易忽视的问题。此处主要谈谈路口交通关联性和交通流条件2个方面的有关认识，这两个方面的因素直接关系和指引着当前科学设置绿波带的要求。第一个方面，路口交通关联性是指相邻路口间在交通上的关联程度，主要包括了软硬件2个方面的关联性要求。硬件上的关联性主要是考察相邻路口的间距和路段的横向干扰，具有地域性特点；软件上的关联性则主要考察各相邻路口以信号周期为主要指征的交通运行状态及上下游交通流的连续性，具有时变性特点。笔者认为路口交通关联性是实践中指导绿波带设置的路段和时段选取的重要因素，路口间距均匀较小而交通状态较接近时是绿波带协调设置的最佳情形。其中软硬件两方面的关联性又是相辅相成的，路口间距紧迫的情况下，基本不考虑交通状态的相关性；交通状态关联程度较高时，路口间距的要求又可以适当放宽；路口间距处于一般性范围时，因路口间距越大，横向干扰离散可能性就越高，且时差进一步拉长就可能会损耗绿波带宽和增加次路延误，此时应当重点根据交通状态的关联程度和路口分布的均匀程度考量绿波带设置的必要性、效益性价比、时段和形式，尽量使相邻路口间实现顺其自然的软衔接，而不是硬连接。所以实践应用中，对于路口间距较近的路段，应鼓励全天绿波带协调的设置；对于路口间距处于一般性范围，因平峰期多数路口间交通状态相近的可能性高、差异度相对小，应鼓励平峰期的绿波带协调设置，尽可能地将更多相邻路口串接起来；而高峰期则应根据路口分布均匀程度及交通状态的差异情况，将分布均匀而交通状态相关度高的路口分段协调连接起来，将间距过大或交通状态差异明显的路口作为分段协调的转接节点管理更为有利。
另一个方面，交通流条件主要是指需要有非饱和状态下的均匀连续的通过性主要交通流。非饱和状态的要求是显而易见的，路口间处于首尾相接的饱和状态，设置相位差已没有意义，更无从谈起绿波带协调。此处更需要强调的是要有均匀连续的通过性主要交通流，这是我们绿波带的主要服务对象，是设置绿波带的目的和初衷。如果不搞清楚这个问题，找不准对象，就会出现“为了绿波而绿波”的现象，违背了主要交通流优先的原则。比较典型的就是一些路口间距较大的路段在轻交通低峰期（如夜间）仍然设置绿波带。这种情况下，路口各方向交通强度均较小，实际周期需求低，车流随机性和离散度高，采用单点控制简化相位和降低周期，提高路口信号的转换效率以降低各方向延误，其综合控制效益更高。反而采用绿波带仅仅换来少量主线车辆停车次数的减少，但却会浪费绿灯时间，增加相交进口延误，提高行程车速和行人闯红灯风险，造成较大的安全隐患，既不效率也不安全。绿波带是一种重要的干线协调控制方式，而干线协调控制基本设置在主、次干道，所协调控制的对象基本是道路的主要交通流向，可见干线协调控制是管理交通主动脉和调控主要交通的重要手段，在城市整体信控中必然要发挥基础性框架作用。在应用实践中，应当基于城市路网特点、交通特点和管理控制需要，逐步规划和建立干线协调控制体系，使干线协调控制形成体系化、网络化、互联化，以更好发挥其基础性框架作用。从常用控制方法分类看，控制方式主要有定时控制、感应控制及自适应控制3种，而这3种控制方式从基本原理和适用条件上看，均应当根据不同的交通流情况和信控系统功能配置来具体灵活选用。简单概括来讲，定时控制对应稳定性交通流，强调规律性；感应控制对应长时（高频）随机性交通流，强调波动性；自适应控制对应短时（低频）随机性交通流，强调实时性。然而当前信控发展和应用中存在一种控制方式优劣区分的认识趋势，认为感应控制、自适应控制就是先进高阶的控制方式，而采用定时控制就是落后低阶的控制方式，进而盲目一味追求感应和自适应控制。之所以产生这种认识，究其原因，一是忽视了各控制方式的适用条件，在选用控制方式时缺乏对交通状态的先行判别意识；二是从形式上看待控制方式，因感应控制和自适应控制从形式上看具有根据流量灵活调节的自适应特点，显得更加智能；三是对当前各控制方式的优缺点缺乏深入的认识和把握，过分放大定时控制的缺点，忽视感应控制和自适应控制存在的局限性，比如其高度依赖检测器和信控系统算法功能，又如感应控制受最大绿无法自适应调节限制，频繁达最大绿时实际上变成了定时控制。在实践应用中，准确合理选用控制方式对充分发挥信号控制系统的功能，提高信控效率是至关重要的。笔者对此有以下4点体会供大家参考：1、当前城市日常交通运行变化仍然以稳定性和规律性为主要特点，定时控制仍是一种有效的、基础性的控制方式选择。及时精准研判和把握交通运行变化规律，充分发挥多时段、多方案的基础性作用，精细划分控制时段和细化配时方案，仍然能够在较大程度上适应城市日常交通需求变化。2、定时控制依赖于对历史数据的统计分析和交通流规律性的准确把握，在交通检测方式落后和数据处理能力缺乏的传统年代，需要耗费大量人力和较长的周期，难以及时适应交通流的变化，确实具有较大局限性和低效性。但在现今检测技术方式成熟、大数据及云计算等新技术大幅提高数据处理能力和效率的条件下，将赋予定时控制灵活适应性和新的生命力。3、感应和自适应控制高度依赖检测器和信控系统算法，在检测器和系统算法功能完善有效情况下，可以根据适用条件优先选用。但是需认识到感应控制适用范围较窄，其主要优势在于解决轻交通、低频需求下的控制效率问题，其适用范围仍受到行人及非机动车交通尚无法有效检测和感应控制的限制。而自适应控制的效能则取决于选用的信控系统的功能和算法，不同系统和算法有不同理解，目前看来多数仍处于感应控制的进阶版。即在对相位时间进行自适应调节的基础上，增加了根据流量变化自适应调节周期和绿信比分配功能。因此当前的自适应还是局限在战术控制层面的自适应，是比较有限度的自适应，还尚未实现相位相序设定、控制时段划分、协调关联判别等战略层面的自适应突破，离智能化自适应控制要求其实还有较大差距，所以选用时不能有过高期待。4、有必要树立战略和战术两个维度的控制思维，二者具有相对性。战略控制着重于研究应对交通流的规律性和稳定性；战术控制则着重于研究应对交通流的随机性和波动性，是战略控制的一种灵活补充和纠偏。战略控制需要在一定时间内维持稳定而更倾向选取定时控制，战术控制追求灵活的实时反馈而更倾向选取感应控制。战略与战术控制相结合，既把握和适应全局的规律性变化，又在战略下有战术的局部灵活补充调节，是当前自适应控制应该追求的一个方向。
高效的信控要靠数据来支撑，绝不可能单纯依靠人工经验实现。信控方案的科学制定需要依靠数据支持，信控的效果评价需要进行数据统计分析，数据应用几乎贯穿了信控的全过程。
随着新技术的蓬勃发展，我们掌握的数据更加丰富，数据的处理能力和效率更高，然而信控应用工作的效率却没有根本性提升和改善，形成数据驱动和引领的高效信控模式，这一点是值得我们深入反思的。
(图4 信控数据支撑体系构想示意图)
当前我们在信控数据应用认识上可能仍然有一些不足和偏差：
1、信控依赖的是数据，而不是单纯依赖检测器，检测器未必能完全直接产生信控需要的数据。完善检测器是必要的，但只完善检测器是远远不够的。
2、我们需要聚焦的是对信控有效的数据，而不是盲目的追求数据的多而全。我们需要搞清楚哪些数据对信控效能起着决定性作用，有侧重点的去加强和保障这些数据的准确采集和分析处理。
3、我们在给路口信号机配置检测器和提供数据时，应充分考虑不同控制系统的算法和控制需要，提供相适配的检测手段和数据。
4、我们对数据的采集处理及融合应用，不能只停留在感应控制和低阶自适应控制的战术层面。要遵循信控不同阶段、层级和方式的基本需要，统筹战略数据和战术数据、静态数据与动态数据、历史数据与实时数据、方案支撑数据和评价支撑数据等，合理选用、布设和融合不同检测方式，构建覆盖信控全过程的数据支撑体系。
转载自：赛文网
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