推进信号控制智能化的研究实践分享

这些年公安部交科所在推进这件事情上做了很多研究和实践，有一些思考、认知和体会，希望能给业内带来参考和借鉴，促进信号控制相关产业的发展，也希望相关的技术研究能够更有用武之地，更希望标准规范能够得到更好的贯彻和执行。

一、背景与基础

01发展情况及面临问题

多年来，优化信号配时、信号控制智能化，得到了管理单位、企业重视和投入，信号控制、信号机以及系统本身的智能化，尤其是围绕着信号机、信号系统周围的新型感知设备，包括交通大脑、边缘计算、AI算法等取得了一定的成效，时至今日也能够感受到这些新技术、新产品带来的进步，但有一点不可回避，虽然说近10年来信号控制智能化取得了很大的进步，但是也持续面临着一些问题和困扰，主要有三点。

一是信号控制技术产品开放性不足，目前很少有人讲信号机、联网联控的控制逻辑到底是什么，也就是说还不明白信号控制是以什么样的原理来呈现，不知道怎么用好。

二是技术研究与产业发展耦合不高，产品迭代的速度很快，但是这么多年后，有些技术可能就不用了，用了之后也很少去维护，希望产业跟技术研究能够有更好的结果。

三是行业专业化引领规范性不强，力度确实还不够，刚性还不那么强，不同品牌的信号联网艰难就是一个例子。

02主要政策

公安部非常重视推进信号控制专业化的问题，不断地下发各类文件，早在2016年推出的“两化”通知中就部署推进交通信号灯配时智能化和交通标志标线标准化；2017年“城市道路交通文明畅通提升行动计划”中专门提出要提供交通信号灯控制和配时优化等服务；2020年出台了《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》，对交通信号控制应用工作全面、系统指导；2022年公安部交管局推出《城市道路交叉口精细治理提升工作方案》，要求各地通过完善交通设施、优化信号控制等方式打造一批精品样板路口；今年发布了深化城市道路交叉口精细治理工作方案的内容，进一步优化一批城市关键性、控制性路口的交通设施与信控方案。全国范围内，各级管理部门希望把信号控制这项工作做得更专业化，把基础工作做得更扎实。

03主要研究与实践

近些年，公安部交科所和所属无锡华通公司，联合了国内领域权威院校、领军企业承担了“十二五”“十三五”的一些国家重点研发计划项目，以及一系列的信号智能化控制领域国家、行业标准，也出版了一系列交通组织与优化控制的案例手册、指南，组织实施了规模化示范运行的产业化项目等，同时还主导实施了无锡车联网先导区的示范项目，在实践中进行探索。

二、主要突破点与实现思路

基于实践探索的经历之后，报告一下在信号控制相关领域的认知和体会。

这些年大家一直在围绕着信号灯跟信号机努力，热度一直不减，但是红绿灯的压力确实大太了，不论做交通大脑，还是做互联网，都把焦点集中在了信号控制上，想让它能够做得更好，除了提升智能化程度外，周边设备也要有很好的赋能。信号控制是智慧交管的脊梁，很多技术都围着其来去做赋能，和其他设备要有一个主次关系和界面关系，公安部交科所也是围绕着信号控制本身以及其他关系上做了一些探索和尝试，供大家参考。

01探索一

信号机与新型感知设备——直连交互。

第一个探索尝试就是把信号机和新型检测器连起来，达到直连交互，也就是说让信号机能够直接用到获取的数据，可以清楚地识别出通行状态，以及每个车道的固定状态，以及可以知道分灯态排队放行状态，而且采集数据的频率是0.5秒，把实时采集的秒级数据用起来。在前段时间发布的国标《交通信号控制机与车辆检测器间通信协议》，重点就是希望推动检测器采集到的交通流数据能让信号机直接用起来。

02探索二

信号实时控制——相位级响应。

第二个探索的突破点，让信号灯实时动起来，跟车流量的情况相匹配，针对绿灯空放等问题，建立了以相位控制为基本单元的信号实时控制，实际上就是基于感知看到当前相位排队来车的情况，根据这些感知来优化信号响应。

一个相位执行完了之后，该相位通过了多少车，花了多少时间，都要有记录，下一周期以及历史上叠加下来相位通过时间和控制参数与感知数据同步进行存储和分析，也就是大数据，可以学习某一个路口常态化运行的情况，基于此路径来重新构建控制逻辑和算法。根据这些逻辑和算法，做了一些实时优化控制、动态绿波控制和动态可变车道控制，这些工作本质上是解决空放、截留车辆和相位与相位之间的不平衡等问题。

03探索三

集聚拥堵动态调控——场景化、目标导向。

上述是针对非饱和的情况，那么针对过饱和、集聚拥堵的情况下，重点探讨尝试使其场景化，提取重要拥堵节点的交通流向，在热点片区场景进行拥堵点通行需求溯源识别等，在通勤干线场景进行路网通勤主流向识别预警等，在快速路场景进行上匝道信号控制保障主线通行等，核心的思路就是找准拥堵路径的动态集聚性，路径确实能够找到，但是拥堵集聚的动态情况需要更精准感知手段去分析。

04探索四

车辆优先通行控制——实时物联互联。

做了三个场景，一是有轨电车优先通行，把路口的信号机和有轨电车的信号的控制机放在一起实现一体化，在控制上更符合有轨电车和社会车辆的通用特性，做到实时优先控制。

二是移动互联车载领航，将车载终端与信控系统网联互通，可以实现特种车辆实时位置追踪和车端路线规划与沿线前置响应。

三是无公交专用道公交优先，把系统与公交运营系统实时互联，系统兼容多种公交车辆定位方式，并进行优先流向与非优先流向需求的综合判别。

05探索五

管控效果的诊断与测评——直观、准确。

第一点是进行多元交通数据分层递进应用，第二点是进行直观化场景运行状态诊断，第三点是进行多维度的路网运行态势测评，第四点是利用在线化管控效能进行评估反馈。

06探索六

不同信号系统联网联控——系统联网、统一通控。

不同品牌信号控制系统难以互联是多年的症结，交科所一直在努力尝试着推动这件事，行标《公安交通集成指挥平台通信协议 第2部分：交通信号控制系统》已经修订完成了，马上要开始执行，思路是建立信号控制系统与上位平台间的统一通信协议，然后通过信号统一管理子平台进行方案下发、协调控制、运维管理、实战应用等。

07探索七

与互联网导航平台的互通——相互赋能反哺。

怎么用好互联网导航平台资源？交科所专门订立了信号控制系统和互联网导航数据交互的标准，希望导航能够助力疏堵，这需要把信号控制方案和拥堵情况给传送给导航，其实导航可以做到更好的前置性疏堵，比信号控制本身的调控要好得多。

08探索八

开放赋能车联网——协同架构、规范交互。

重点探索推动信号本身的开放，此前都在推交通管理平台和其他的平台之间的交互，但是进展很艰难，因为现在的技术路线实在是太多了，行业目前怕也只能做到横向的相互赋能的架构，而以控制为主的信息共享后，能更好地能够赋能精准出行服务以及辅助驾驶。这部分公安部交科所也发布了一些标准。

09探索九

路侧边缘计算初步应用——规范数据汇聚与处理。

主要是解决路侧管控设备间横向不互通的问题，一是数据汇聚，与大数据平台同步交互；二是利用边缘计算的算力进行轻量化视频边缘快速处理，目前实现了16种机动车通行状态和13种慢行交通通行状态的智能感知；三是在横向上将管控终端间的信息进行快速交互，目前支持信号机、RSU、RFID、电警等7种终端接入。

三、下步推进重点

一是深化推进信号控制智能化实战应用体系。交通大脑不是万能的，不能直接控制信号机，要给专业团队来使用，来进一步指挥调动信号控制系统和警务，构成闭环协同管控应用。同时更要把信息传给导航以及自动驾驶、智能网联汽车，在面上做控制，并且逐步地针对个体进行对话，做一些前置性的交通诱导，需要体系化地推进。

二是推广目标导向的多场景智能控制应用。以前经常提到点、线、面，但是现在交通量很大，出行需求变化也比较大，路口有各自的特点，不同时间不同空间内要把它们连起来就是一个场景，要针对场景去做优化方案，而不是说针对某一个路口，这样才能有的放矢地来解决交通问题，因为信号控制是不可能在整个路网层面上进行调控，只能在多路口上才能发挥真正的作用。

三是强力推动信控系统联网联控。统一标准马上要开始执行，要加大行业标准宣贯，贯彻落实公安部交通管理科技创新发展的指导意见，还要联创统一信控平台，强力推进规范联网，此外要推进网联设施与机动车数字身份标准制定。

四是面向新型混合交通，深化边缘计算终端作用。也就是说要顺应汽车网联化、智能化发展实际，依托路侧边缘计算控制终端，探索“交通数字化对话”应用体系，形成更为广义和深度丰富的车路协同交互信息，赋能不同智能水平的车辆自主化通行。

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