人工智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)

周安宏

（1.中通服咨詢(xún)?cè)O(shè)計(jì)研究院有限公司，江蘇 南京 210019；2.重慶郵電大學(xué)，重慶 400065）

0 引 言

目前，我國(guó)地市級(jí)以上城市基本完成了主要路口信號(hào)燈控制的全面覆蓋，建設(shè)了相應(yīng)的交通信號(hào)燈控制中心系統(tǒng)，部分城市實(shí)現(xiàn)了信號(hào)控制設(shè)備的中心聯(lián)網(wǎng)和遠(yuǎn)程控制。但是，現(xiàn)在信號(hào)燈控制系統(tǒng)的控制策略主要依賴(lài)于環(huán)形線(xiàn)圈、地磁及視頻流量檢測(cè)等前端感知流量采集設(shè)備。這些傳統(tǒng)的檢測(cè)手段僅能采集道路斷面車(chē)流量數(shù)據(jù)，無(wú)法準(zhǔn)確判斷實(shí)際交通狀態(tài)，且環(huán)形線(xiàn)圈易損壞、覆蓋率不足及缺乏宏觀數(shù)據(jù)等。因此，基于現(xiàn)有交通流參數(shù)采集設(shè)備難以形成對(duì)信號(hào)控制效果有效的評(píng)價(jià)機(jī)制。

現(xiàn)在使用的常規(guī)交通信號(hào)燈有定時(shí)且多年不變的預(yù)編程序[1]。通常優(yōu)先考慮可能擁堵的道路，而道路中的人、車(chē)流量及路況是隨時(shí)變化的。例如，每次綠燈亮的時(shí)長(zhǎng)，在小路十字路口僅30 s，而在雙行道十字路口長(zhǎng)達(dá)數(shù)分鐘。信號(hào)控制配時(shí)方案優(yōu)化主要依靠經(jīng)驗(yàn)豐富的交通工程師和警員根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)交通流情況進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)性調(diào)整，雖然達(dá)到了一定效果，但工作效率較低，且耗費(fèi)大量人力?？紤]到區(qū)域受限且不可長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)、信號(hào)控制路口的運(yùn)行評(píng)價(jià)監(jiān)測(cè)缺少有效手段和未充分發(fā)揮城市道路交叉口通行能力等，需引入可行、穩(wěn)定的交通信號(hào)控制效果評(píng)價(jià)科技手段和可持續(xù)的信號(hào)控制優(yōu)化策略。

信號(hào)燈評(píng)估優(yōu)化系統(tǒng)利用互聯(lián)網(wǎng)交通數(shù)據(jù)（互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)路況、互聯(lián)網(wǎng)底層軌跡數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)交通事件數(shù)據(jù)）、交管多源融合路況、采集設(shè)備流量采集數(shù)據(jù)、卡口電警流量采集數(shù)據(jù)、交通事件信息、信號(hào)控制系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)、多源路況歷史數(shù)據(jù)、行人過(guò)街等其他外部數(shù)據(jù)、交叉口幾何渠化數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)路網(wǎng)模型以及其他交通管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，同時(shí)利用路況擁堵失衡算法、上游路口溢出算法、行車(chē)方向延誤均衡度算法及交叉口事件發(fā)生率算法完成交叉口信號(hào)評(píng)估，得出信號(hào)調(diào)控有問(wèn)題的交叉口列表[2]。通過(guò)問(wèn)題分析掌握更精確、全面交通流參數(shù)，建立信號(hào)控制優(yōu)化模型和優(yōu)化策略，形成優(yōu)化建議。

當(dāng)前，我國(guó)各地市交管部門(mén)已基本形成較全面的交通管理業(yè)務(wù)應(yīng)用子系統(tǒng)，但存在業(yè)務(wù)應(yīng)用獨(dú)立、數(shù)據(jù)分散等問(wèn)題。在重大事件、研判決策及專(zhuān)項(xiàng)行動(dòng)時(shí)，無(wú)法全面、精細(xì)化地研判和分析，難以有力支持交通管控決策研判。通過(guò)對(duì)接交管部門(mén)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)（高德地圖、百度地圖），搭建交通大數(shù)據(jù)中心（如圖1所示），分析計(jì)算多源交通數(shù)據(jù)，建設(shè)以路網(wǎng)為核心的交通管理信息精細(xì)化研判和分析服務(wù)平臺(tái)，從而為交通管理工作提供全范圍的交通信息支持。

1 交通信號(hào)控制系統(tǒng)（AI）

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)為交通參數(shù)的來(lái)源

傳統(tǒng)交通流參數(shù)可分為宏觀和微觀兩大類(lèi)。將交通流作為一個(gè)整體，描述其運(yùn)行狀態(tài)特性的參數(shù)稱(chēng)為宏觀參數(shù)，如交通量、速度、密度、占有率、排隊(duì)長(zhǎng)度、延誤及行程時(shí)間等；描述交通流中相互關(guān)聯(lián)的車(chē)輛間的運(yùn)行狀態(tài)特性的參數(shù)稱(chēng)為微觀參數(shù)，如車(chē)頭時(shí)距、車(chē)頭間距等。

互聯(lián)網(wǎng)交通的數(shù)據(jù)量和可獲取的數(shù)據(jù)較之前增多，以交通效率最大化為目標(biāo)的城市道路交通運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)也有了更豐富的評(píng)價(jià)體系，分別如表1、表2所示。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)為交通參數(shù)打分

評(píng)價(jià)函數(shù)通常用德?tīng)柗品ǎ瑢?duì)初步擬出的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系匿名評(píng)議打分并提出修改意見(jiàn)。設(shè)擬定的指標(biāo)體系中某層次有g(shù)個(gè)指標(biāo)，請(qǐng)P位領(lǐng)域?qū)＜以u(píng)議，然后統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)每個(gè)指標(biāo)意見(jiàn)的集中度和離散度。

專(zhuān)家意見(jiàn)集中度定義為：

圖1 交通大數(shù)據(jù)中心

表1 傳統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)

表2 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)

其中，Ψ表示指標(biāo)重要度的級(jí)數(shù)；Qj表示第j級(jí)的量值；hij表示指標(biāo)i為第j級(jí)重要程度的專(zhuān)家人數(shù)。針對(duì)不同的系統(tǒng)，ξi和Qi的值視具體情況而定。

1.3 優(yōu)化模型

信號(hào)控制的目的在于最大限度地提高交叉口的使用效率，將集結(jié)于交叉口的車(chē)輛在時(shí)間上分離，減少不必要的時(shí)間損失。假如章節(jié)1.2中指標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)結(jié)果得出的延誤和停車(chē)次數(shù)是評(píng)價(jià)交叉口服務(wù)質(zhì)量的最重要指標(biāo)，考慮到不同的交通流量，其延誤和停車(chē)次數(shù)對(duì)交叉口綜合效益的影響程度不同，可引入β作為加權(quán)系數(shù)，將延誤與停車(chē)次數(shù)綜合考慮作為目標(biāo)函數(shù)，尋找函數(shù)的最小值。

目標(biāo)函數(shù)為：

其中：f(x)為交叉口綜合效益值；L為交叉口總損失時(shí)間；β為考慮延誤和停車(chē)次數(shù)對(duì)交叉口交通效益影響的加權(quán)系數(shù)。

1.4 交通控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)

1.4.1 道路交叉口基礎(chǔ)信息的構(gòu)建

實(shí)現(xiàn)城市道路交叉口物理拓?fù)潢P(guān)系、渠化、信號(hào)相位、配時(shí)及最短綠燈時(shí)間等參數(shù)的配置功能。

1.4.2 在線(xiàn)交通信號(hào)運(yùn)行監(jiān)測(cè)

實(shí)現(xiàn)對(duì)失衡路口、擁堵路口及溢出路口的研判分析，報(bào)警并排名失衡路口，并預(yù)警信號(hào)控制路口車(chē)流回溢到上游路口的情況。

1.4.3 交通信號(hào)燈控路口研判分析

分析項(xiàng)目范圍內(nèi)信號(hào)路口的歷史數(shù)據(jù)，包括路口車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度、車(chē)輛通過(guò)路口速度及旅行時(shí)間等?？梢罁?jù)時(shí)間（分鐘、小時(shí)、天、周、月等）研判分析，同時(shí)支持歷史比對(duì)、不同路口比對(duì)及區(qū)域研判等內(nèi)容。

1.4.4 信號(hào)控制效果評(píng)價(jià)

實(shí)現(xiàn)對(duì)單點(diǎn)信號(hào)控制、干線(xiàn)協(xié)調(diào)信號(hào)控制及區(qū)域信號(hào)系統(tǒng)控制運(yùn)行效果的評(píng)價(jià)，并建立評(píng)價(jià)模型，通過(guò)可視化界面實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果的輸出。

1.4.5 交通信號(hào)控制方案管理

管理項(xiàng)目涉及信號(hào)燈控路口運(yùn)行信號(hào)方案、時(shí)段劃分及控制方式等信息，可實(shí)現(xiàn)信息的調(diào)閱、方案下發(fā)及時(shí)段設(shè)定等功能。

1.4.6 交通信號(hào)控制優(yōu)化

基于互聯(lián)網(wǎng)交通數(shù)據(jù)和交管部門(mén)采集流量數(shù)據(jù)，判別路口各進(jìn)口方向交通狀態(tài)，建立基于多源交通流數(shù)據(jù)的交通信號(hào)控制優(yōu)化模型，并根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景和調(diào)控策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)單點(diǎn)、協(xié)調(diào)控制路口的調(diào)優(yōu)。

1.4.7 綠波帶運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析及相位差優(yōu)化

實(shí)現(xiàn)基于浮動(dòng)車(chē)交通流速度信息的干線(xiàn)可變帶寬綠波優(yōu)化、帶寬利用率分析等功能，實(shí)現(xiàn)基于浮動(dòng)車(chē)速度的信號(hào)協(xié)調(diào)相位差優(yōu)化功能。

1.5 交通大數(shù)據(jù)研判分析

基于交通數(shù)據(jù)計(jì)算中心接入的基礎(chǔ)路網(wǎng)信息、卡口過(guò)車(chē)信息、電警輔助卡口過(guò)車(chē)信息、環(huán)形線(xiàn)圈檢測(cè)車(chē)流信息及互聯(lián)網(wǎng)交通數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)城區(qū)內(nèi)車(chē)流在時(shí)間、空間兩個(gè)維度的規(guī)律分析。

1.5.1 車(chē)輛遷徙規(guī)律可視化分析研判

利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，分析城市的進(jìn)出車(chē)輛數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)各區(qū)遷徙車(chē)輛數(shù)。根據(jù)過(guò)車(chē)記錄的車(chē)牌信息，分析進(jìn)出車(chē)輛所屬區(qū)域，形成車(chē)輛遷徙OD數(shù)據(jù)可視化展示。通過(guò)各卡口之間過(guò)車(chē)關(guān)系形成交通態(tài)勢(shì)趨勢(shì)圖，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛態(tài)勢(shì)、車(chē)輛來(lái)源及車(chē)輛主要落腳地等指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)。

1.5.2 事故和違法黑點(diǎn)分析研判

借助交通大數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，基于交通事故、違法黑點(diǎn)及大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立事故和違法黑點(diǎn)信息庫(kù)。

1.5.3 外地車(chē)運(yùn)行情況分析

通過(guò)大數(shù)據(jù)研判分析，可實(shí)現(xiàn)4類(lèi)數(shù)據(jù)的分析研判：外地車(chē)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整理及分析，外地車(chē)總體運(yùn)行情況分析，各類(lèi)型外地車(chē)運(yùn)行情況對(duì)比分析，“本地化使用”及“候鳥(niǎo)型”外地車(chē)的分析。

1.5.4 路網(wǎng)承載力分析

根據(jù)數(shù)據(jù)分析獲得臨界交通量，對(duì)比區(qū)域預(yù)測(cè)晚高峰交通量，可得各區(qū)域承載力臨界時(shí)間節(jié)點(diǎn)或極限時(shí)間節(jié)點(diǎn)。結(jié)合預(yù)測(cè)的地市汽車(chē)保有量，根據(jù)預(yù)置臨界時(shí)間節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的保有量，可得各區(qū)域臨界汽車(chē)承載力。

2 結(jié) 論

本文主要介紹基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、交管多源融合路況數(shù)據(jù)、采集設(shè)備流量采集數(shù)據(jù)、卡口電警流量采集數(shù)據(jù)及信號(hào)控制系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)等的交通大數(shù)據(jù)中心，有效實(shí)現(xiàn)了當(dāng)前交叉路口信號(hào)燈智能化、城市交通管理精細(xì)化，打通了政府信息和社會(huì)化信息服務(wù)的消息通道，豐富了城市道路交通管理基礎(chǔ)設(shè)施的信息掌握，提升了城區(qū)交通運(yùn)行的監(jiān)測(cè)和管控水平。