“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下的道路交通信號(hào)輔助優(yōu)化技術(shù)

熊文華，鄭淑鑒

(廣州市交通規(guī)劃研究院，廣東廣州510640)

0 引言

“互聯(lián)網(wǎng)+”最早于2015年3月在第十二屆全國人民代表大會(huì)第三次會(huì)議上被提出，其核心理念是利用互聯(lián)網(wǎng)的平臺(tái)和現(xiàn)代信息通信技術(shù)，將互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)行業(yè)相結(jié)合。2015年7月，國務(wù)院印發(fā)《國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》(國發(fā)[2015]40號(hào))，標(biāo)志著“互聯(lián)網(wǎng)+”成為國家重要戰(zhàn)略?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”為各行各業(yè)帶來了顛覆性的改變，各領(lǐng)域通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用與傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行深度融合，在創(chuàng)造新業(yè)態(tài)的同時(shí)也使傳統(tǒng)行業(yè)的效率得到大幅提升[1-3]。在智能交通領(lǐng)域，“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)已經(jīng)滲透到交通管理的各個(gè)領(lǐng)域，影響著人們的生活模式和出行方式，改變了交通管理者的管理思維和手段，使用和應(yīng)用好“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)和數(shù)據(jù)有助于緩解交通擁堵、減少交通事故[4-5]。

交通信號(hào)控制是智能交通系統(tǒng)的重要內(nèi)容之一，是對(duì)城市交通進(jìn)行調(diào)節(jié)最直接的渠道?？茖W(xué)合理的信號(hào)控制方案能有效提高城市交通運(yùn)行效率，是最經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的緩堵措施。中國針對(duì)信號(hào)控制優(yōu)化的研究很多，文獻(xiàn)[6]以停車次數(shù)和延誤為目標(biāo)構(gòu)建信號(hào)控制優(yōu)化非線性模型，文獻(xiàn)[7]考慮排放和延誤構(gòu)建信號(hào)控制優(yōu)化控制模型以優(yōu)化周期和綠信比，文獻(xiàn)[8]提出一種基于時(shí)延賦色Petri網(wǎng)的交叉口信號(hào)控制優(yōu)化模型。近年來上海、西安、長春等城市大都基于傳統(tǒng)的交通管理環(huán)境進(jìn)行交通信號(hào)控制理論的研究，信號(hào)控制優(yōu)化工作中存在的主動(dòng)發(fā)現(xiàn)信號(hào)問題、精準(zhǔn)優(yōu)化方案和客觀量化評(píng)估優(yōu)化效果等技術(shù)瓶頸依然難以解決。本文探討利用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)改善道路交叉口傳統(tǒng)信號(hào)控制技術(shù)的弊端，輔助發(fā)現(xiàn)信號(hào)控制問題、比選信號(hào)控制方案和評(píng)估信號(hào)控制優(yōu)化效果，并結(jié)合實(shí)際信號(hào)控制優(yōu)化工作驗(yàn)證相關(guān)技術(shù)方法在輔助優(yōu)化信號(hào)控制方案中的效果。

1 現(xiàn)有信號(hào)控制優(yōu)化工作的不足與新思路

1.1 主要技術(shù)瓶頸

1）信號(hào)控制不合理問題難以主動(dòng)顯現(xiàn)。

在傳統(tǒng)信號(hào)控制優(yōu)化工作中，交通管理者往往根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)信號(hào)控制方案，難以適應(yīng)交通流的動(dòng)態(tài)變化從而導(dǎo)致?lián)矶?。?duì)于信號(hào)控制方案不合理的交叉口，交通管理員一般只能通過巡查以及市民反饋等途徑獲知，發(fā)現(xiàn)問題較為被動(dòng)、滯后，也很難監(jiān)控整個(gè)信號(hào)控制區(qū)域的變化。

2）信號(hào)控制優(yōu)化方案的測(cè)試手段落后。

在實(shí)際工作中，交通管理者比選信號(hào)控制優(yōu)化方案往往是通過在交叉口進(jìn)行實(shí)際測(cè)試，通過觀察不同控制方案的效果來比選哪個(gè)方案更優(yōu)。這種優(yōu)化方式一方面會(huì)造成不必要的交通紊亂，嚴(yán)重時(shí)將會(huì)人為制造擁堵；另一方面也耗時(shí)耗力，交通管理者需要長時(shí)間關(guān)注方案的實(shí)施效果，效率較低，不利于快速選擇優(yōu)化方案。

3）信號(hào)控制優(yōu)化效果難以量化評(píng)估。

在對(duì)交叉口的信號(hào)控制方案進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整后，利用現(xiàn)有的交通流檢測(cè)數(shù)據(jù)并不能反映排隊(duì)長度縮短、車輛通過交叉口延誤下降等，優(yōu)化效果難以定量評(píng)估。一般情況下通過人工調(diào)查的方式對(duì)進(jìn)口道的排隊(duì)車輛和延誤進(jìn)行估算，但這種方式耗時(shí)耗力，且誤差較大，不利于長期有效運(yùn)行。

1.2 技術(shù)解決新思路

1）借助“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)據(jù)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)信號(hào)控制不合理問題。

引入“互聯(lián)網(wǎng)+信號(hào)控制”的新思維，將傳統(tǒng)固定式檢測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)資源、市民通過微博和微信等平臺(tái)報(bào)料的信息、信號(hào)系統(tǒng)自身的狀況報(bào)警信息與高德地圖、百度地圖等導(dǎo)航地圖實(shí)時(shí)交通狀況信息相結(jié)合，形成多來源、多維度的交叉口狀況監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交叉口信號(hào)控制問題的主動(dòng)、及時(shí)發(fā)現(xiàn)。

2）利用“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)據(jù)仿真平臺(tái)快速比選信號(hào)控制優(yōu)化方案。

交通仿真平臺(tái)可以方便地獲得各項(xiàng)交通評(píng)價(jià)指標(biāo)，用于評(píng)價(jià)和比選信號(hào)控制方案。交通仿真模型的精度是限制信號(hào)控制優(yōu)化仿真效果準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。通過將交通仿真模型與精細(xì)化路網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、各種交通流檢測(cè)數(shù)據(jù)、交叉口信號(hào)控制屬性數(shù)據(jù)等有效結(jié)合，能更加準(zhǔn)確地校核模型參數(shù)，提高仿真模型真實(shí)度，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的在線仿真。

3）借助“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)據(jù)定量化評(píng)估信號(hào)控制優(yōu)化效果。

利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以獲得車輛在交叉口的運(yùn)行數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)能定量反映信號(hào)控制效果。借助“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)據(jù)資源可以構(gòu)建更加直觀、可信的信號(hào)控制評(píng)價(jià)指標(biāo)，改變傳統(tǒng)通過人工調(diào)查量化信號(hào)控制效果的方式，能更客觀地衡量信號(hào)控制優(yōu)化工作的成效。

1.3 “互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下的交通信號(hào)控制優(yōu)化流程

在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下，傳統(tǒng)的交通信號(hào)控制優(yōu)化過程將得到改進(jìn)，例如可以通過多種手段發(fā)現(xiàn)問題，包括信號(hào)控制系統(tǒng)報(bào)警數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(電子郵件和微博)等，同時(shí)這些數(shù)據(jù)可以作為交叉口信號(hào)控制問題現(xiàn)狀分析的依據(jù)；優(yōu)化方案比選可以借助高精度的在線仿真模型進(jìn)行模擬評(píng)估，減少對(duì)實(shí)際交叉口的干擾；優(yōu)化方案實(shí)施后，通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以及交通流檢測(cè)數(shù)據(jù)，可以定量化評(píng)估信號(hào)控制方案的實(shí)施效果?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”環(huán)境下交通信號(hào)控制的優(yōu)化流程如圖1所示。

圖1 “互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下的交通信號(hào)控制優(yōu)化流程Fig.1 Framework of traffic signal optimization under the“Internet Plus”

2 交通信號(hào)控制優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)

2.1 基于高德地圖實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)的信號(hào)問題觸發(fā)機(jī)制

高德地圖是“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域應(yīng)用的典范，能實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地反映路段的交通擁堵指數(shù)。高德地圖將交通擁堵劃分為4個(gè)等級(jí)，采用4種不同顏色在地圖上顯示路段的擁堵情況，其中深紅色、紅色、黃色、綠色依次代表嚴(yán)重?fù)矶?、擁堵、行駛緩慢、暢通[9]。在日常的信號(hào)控制優(yōu)化過程中，利用高德地圖數(shù)據(jù)的不同狀況與交叉口信號(hào)控制存在的問題建立相應(yīng)的映射關(guān)系，可以輔助發(fā)現(xiàn)交叉口的信號(hào)控制問題(見圖2)，具體問題觸發(fā)機(jī)制如下：

1）進(jìn)口道放行時(shí)間不足。

當(dāng)交叉口出現(xiàn)一條或多條進(jìn)口道紅色的狀態(tài)，表明該進(jìn)口道出現(xiàn)擁堵。從信號(hào)控制來看，可能是該進(jìn)口道放行時(shí)間不足或其他原因?qū)е逻M(jìn)口道通行效率較低等問題。

2）上下游放行時(shí)間不匹配。

交叉口出現(xiàn)一條或多條出口道紅色的狀態(tài)，代表該出口道出現(xiàn)擁堵。從信號(hào)控制來看，可能是該出口道上下游交叉口放行時(shí)間不匹配導(dǎo)致，如上游放行時(shí)間較長、而下游放行時(shí)間相對(duì)較短導(dǎo)致車輛無法快速疏解。

3）下游交叉口溢出導(dǎo)致多交叉口擁堵。

交通擁堵(紅色)從下游交叉口一直蔓延到上游交叉口，整條路段均為擁堵紅色，代表下游交叉口溢出到上游交叉口，影響整個(gè)路段的通行。從信號(hào)控制角度看，可能是下游交叉口進(jìn)口道放行時(shí)間不足、而上游放行時(shí)間過長，經(jīng)過一定的排隊(duì)累積導(dǎo)致路段排隊(duì)過長。

4）交叉口控制方案與交通流不匹配。

利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建交叉口失衡指數(shù)指標(biāo)，用于度量交叉口信號(hào)調(diào)節(jié)交通供需關(guān)系的能力。失衡指數(shù)越高表示交叉口信號(hào)調(diào)節(jié)交通供需關(guān)系能力越弱，此時(shí)表明交叉口的上下游車輛行駛速度差距較大，交叉口控制方案存在不合理的因素[9]。

圖2 高德地圖輔助發(fā)現(xiàn)信號(hào)控制問題Fig.2 Targeting signal control problems using Gao-De map data

2.2 利用多源數(shù)據(jù)構(gòu)建高精度交通仿真平臺(tái)

在傳統(tǒng)仿真中，受限于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)往往對(duì)模型的修正、校核不深入，導(dǎo)致仿真誤差較大，無法真實(shí)反映實(shí)際情況。而在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下，可以采集大量的城市及交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)能更加精細(xì)化校核仿真模型的參數(shù)，使得仿真模型誤差在可接受的范圍[10]。具體方法是：1)根據(jù)GIS、互聯(lián)網(wǎng)航拍圖和街景地圖數(shù)據(jù)搭建仿真平臺(tái)路網(wǎng)；2)基于區(qū)域的土地利用、人口及就業(yè)崗位數(shù)據(jù)創(chuàng)建交通小區(qū)；3)導(dǎo)入交通小區(qū)的初始OD出行矩陣及流量檢測(cè)器的路段交通量；4)標(biāo)定宏觀模型的參數(shù)，進(jìn)行OD矩陣反推獲得新的OD矩陣；5)對(duì)路段和交叉口的仿真模型進(jìn)行設(shè)置，基于交通信號(hào)控制系統(tǒng)生成仿真平臺(tái)的信號(hào)控制方案，對(duì)中微觀仿真模型的參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定；6)采用動(dòng)態(tài)交通分配方法優(yōu)化OD點(diǎn)對(duì)的出行路徑，優(yōu)化調(diào)整仿真平臺(tái)路網(wǎng)及矩陣，實(shí)現(xiàn)基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的一體化城市動(dòng)態(tài)交通仿真平臺(tái)構(gòu)建(見圖3)。

圖3 “互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下仿真平臺(tái)的構(gòu)建思路Fig.3 Framework of developing simulation platform under the“Internet Plus”

基于交通仿真的信號(hào)控制優(yōu)化方案比選流程為確定仿真對(duì)象及范圍、構(gòu)建及完善仿真模型、精細(xì)化校核仿真模型、對(duì)現(xiàn)狀及優(yōu)化方案分別模擬評(píng)估、對(duì)比分析評(píng)估結(jié)果、獲得最優(yōu)的信號(hào)控制方案，如圖4所示。

圖4 基于交通仿真的信號(hào)控制優(yōu)化方案比選流程Fig.4 Selection process of signal optimization scheme based on traffic simulation

2.3 利用高德地圖平臺(tái)數(shù)據(jù)客觀評(píng)估優(yōu)化效果

高德地圖等互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)能夠客觀、及時(shí)地反映路網(wǎng)運(yùn)行狀況，因此利用這些平臺(tái)的數(shù)據(jù)來構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)，能夠客觀反映信號(hào)控制優(yōu)化的效果。

1）利用延誤指標(biāo)量化評(píng)價(jià)交叉口控制效果。

交叉口延誤是信號(hào)控制的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)，能較為準(zhǔn)確、客觀地反映交叉口的實(shí)際運(yùn)行情況。在傳統(tǒng)的信號(hào)控制中，只能通過人工調(diào)查一定數(shù)量的樣本，再對(duì)樣本進(jìn)行擴(kuò)樣計(jì)算獲得交叉口的延誤，實(shí)際上這種方法耗時(shí)耗力，且準(zhǔn)確性不高。在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下，利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(主要為浮動(dòng)車數(shù)據(jù))可以快速實(shí)現(xiàn)交叉口的信號(hào)控制效果定量化評(píng)估。

以一個(gè)道路交叉口為例，首先對(duì)交叉口的范圍進(jìn)行界定，接著記錄浮動(dòng)車進(jìn)入交叉口以及駛離交叉口的時(shí)間點(diǎn)，通過計(jì)算獲得車輛通過交叉口的行程時(shí)間，以夜間浮動(dòng)車通過交叉口的行程時(shí)間作為自由流情況下的通行時(shí)間，將通過交叉口的正常行程時(shí)間減去自由流情況下的行程時(shí)間作為交叉口的控制延誤，實(shí)現(xiàn)定量化評(píng)估交叉口的控制效果(見圖5)。

設(shè)交叉口第i輛車進(jìn)入檢測(cè)范圍的時(shí)刻為T1i，駛離檢測(cè)范圍的時(shí)刻為T2i，流向?yàn)閗，則車輛i經(jīng)過交叉口的時(shí)間為Ti=T2i-T1i，該流向某段時(shí)間所有車輛(nk)經(jīng)過交叉口的平均時(shí)間

設(shè)該流向夜間自由流的行程時(shí)間為TFk，則該流向某段時(shí)間的延誤時(shí)間

實(shí)際上交叉口涉及多個(gè)流向，因此應(yīng)將各個(gè)流向的延誤求平均，作為該交叉口的平均延誤時(shí)間。設(shè)交叉口的總流向數(shù)為K，交叉口的平均延誤

這種延誤計(jì)算方法的精確度與通過交叉口的樣本量有一定的關(guān)系，利用VISSIM仿真軟件模擬不同浮動(dòng)車比例下的延誤與交叉口實(shí)際延誤的誤差情況如下：當(dāng)浮動(dòng)車比例>20%，通過浮動(dòng)車計(jì)算的延誤與實(shí)際的延誤誤差<10%；當(dāng)浮動(dòng)車比例為10%～20%，該方法的誤差<20%。可見利用這種方法能基本估算交叉口的控制延誤。

2）利用擁堵指數(shù)量化評(píng)估路段協(xié)調(diào)優(yōu)化效果。

在常規(guī)的路段信號(hào)協(xié)調(diào)優(yōu)化后，通常會(huì)在該路段上多次跟車收集路段車流的行程速度、行程時(shí)間和停車次數(shù)，但受限于樣本量，數(shù)據(jù)有一定的隨機(jī)性，可信度低。在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下，利用高德?lián)矶轮笖?shù)能較好地反映協(xié)調(diào)路段的交通運(yùn)行情況，擁堵指數(shù)是車輛在正常情況下的實(shí)際行程時(shí)間與自由流(暢通)情況下的行程時(shí)間比值，反映在正常情況下車輛出行增多的時(shí)間比例，指數(shù)越高代表交通擁堵越嚴(yán)重，可定量分析路段的擁堵情況。

設(shè)路段上某輛車i的實(shí)際行程時(shí)間為Ti，自由流(暢通)行程時(shí)間為TF，路段的樣本車輛總數(shù)為N，則擁堵指數(shù)

圖5 “互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)據(jù)計(jì)算交叉口延誤時(shí)間Fig.5 Delay time calculation at intersections using“Internet Plus”data

圖6 交叉口幾何平面Fig.6 Intersection geometric layout

圖7 各進(jìn)口道全天交通運(yùn)行情況Fig.7 Traffic operation of each approach at intersection

圖8 優(yōu)化前后交叉口放行相位及相位時(shí)間Fig.8 Passing phases and time period at intersection before and after optimization

圖9 優(yōu)化前后交通仿真效果對(duì)比Fig.9 Traffic simulation results before and after optimization

圖10 東進(jìn)口道優(yōu)化前后擁堵指數(shù)對(duì)比Fig.10 Congestion index for the east approach before and after optimization

3 應(yīng)用案例

利用“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)據(jù)輔助城市交通信號(hào)控制優(yōu)化的方法已在廣州市多個(gè)交叉口及路段實(shí)施應(yīng)用并取得較好效果。下面以廣州市某交叉口為例說明該方法的流程。

3.1 交叉口概況及問題發(fā)現(xiàn)

案例交叉口是主干路上的重要交通節(jié)點(diǎn)，全天交通量較大，其中早高峰結(jié)束后東進(jìn)口道交通量有明顯增加。交叉口幾何平面見圖6。通過高德地圖對(duì)交叉口進(jìn)行觀測(cè)發(fā)現(xiàn)東進(jìn)口道經(jīng)常出現(xiàn)交通擁堵，而南北方向的交通運(yùn)行情況較好，進(jìn)一步對(duì)東進(jìn)口道所在路段的擁堵指數(shù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)該路段在9:00—13:00，15:00—20:00的擁堵指數(shù)較高(2016年7月18—29日兩周工作日數(shù)據(jù))，交通擁堵嚴(yán)重，而相交路段全天的擁堵指數(shù)基本沒有變化，交通運(yùn)行情況較好(見圖7)。

3.2 交通仿真輔助分析優(yōu)化方案

基于東進(jìn)口道的問題后擬采取以下優(yōu)化措施：在擁堵時(shí)段(9:00—13:00、15:00—20:00)設(shè)定預(yù)案優(yōu)先東進(jìn)口道放行(綠燈時(shí)間由62 s提升至70 s)、在一個(gè)周期內(nèi)分兩次放行東進(jìn)口相位(A相位、D相位)以提高綠燈的利用率。進(jìn)一步通過交通仿真驗(yàn)證了這兩個(gè)措施能改善東進(jìn)口道現(xiàn)有擁堵狀態(tài)，優(yōu)化前后交叉口信號(hào)相位與仿真效果如圖8、圖9所示。

3.3 高德數(shù)據(jù)評(píng)估優(yōu)化效果

2016年8月2日對(duì)交叉口進(jìn)行優(yōu)化。利用高德地圖對(duì)優(yōu)化前兩周(7月18—29日)及優(yōu)化后兩周(8月8—19日)工作日東進(jìn)口道的路段數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析(見圖10)。數(shù)據(jù)表明：優(yōu)化后東進(jìn)口道9:00—13:00擁堵指數(shù)下降26.88%，15:00—20:00擁堵指數(shù)下降13.52%，交通改善效果明顯，而南北方向的交通運(yùn)行情況基本沒有變化。

4 結(jié)語

信號(hào)控制優(yōu)化是日常交通管理工作的重中之重。通過研究本文得出以下結(jié)論：1)傳統(tǒng)信號(hào)控制優(yōu)化工作由于缺乏足夠的數(shù)據(jù)支持，只能依靠少量信息進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)式?jīng)Q策，存在信號(hào)問題難以主動(dòng)發(fā)現(xiàn)、優(yōu)化效果難以評(píng)估、工作效率較低等問題；2)基于“互聯(lián)網(wǎng)+信號(hào)控制”理念，通過引入互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源可以解決傳統(tǒng)信號(hào)控制優(yōu)化工作中的技術(shù)瓶頸問題，有效輔助信號(hào)控制優(yōu)化工作，提高控制方案與交通流的適配水平；3)在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下，基于高德地圖實(shí)時(shí)路況能有效發(fā)現(xiàn)信號(hào)問題，利用多源數(shù)據(jù)構(gòu)建的仿真平臺(tái)可以輔助比選方案，同時(shí)利用高德數(shù)據(jù)可以客觀評(píng)估信號(hào)控制優(yōu)化效果。

本文探討了基于“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境的交通信號(hào)輔助優(yōu)化技術(shù)，但對(duì)如何構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源與信號(hào)控制參數(shù)之間更為有效的聯(lián)動(dòng)模型尚未提及，未來可針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與信號(hào)控制參數(shù)(周期、綠信比、相位差)的關(guān)系模型進(jìn)行更深入地研究。