由中国智能交通协会主办，公安部交通管理科学研究所、国家道路交通管理工程技术研究中心、国家智能交通产业技术创新战略联盟、道路交通安全公安部重点实验室、无锡市滨湖区人民政府承办的“2015’第十届中国智能交通年会”于11月4日在无锡召开。
本届年会主题为“新技术背景下的智能交通创新与提升”，浙江大学王殿海教授在“城市道路交通管控论坛”上发表题为《城市交通控制之系统控制》的演讲，本文为其演讲速记，未经演讲者本人审定。特此感谢中国智能交通协会提供演讲速记。
王殿海：各位下午好。我今天的演讲主题是《城市交通控制之系统控制》，与我从事的交通信号控制联系并不是很大。在前年的合肥年会上，我演讲的主题是《城市交通控制由信号控制向系统控制转变是制度之必然》，但是我今天主要讲的不是研究成果，而是两个想法。把这个想法抛出来跟大家讨论，可能五年或者十年以后，它就能变成现实。也请大家来交流批评。
我的报告分三块，第一是信号控制系统的极限，第二是系统控制的行为控制，第三是系统控制的结构控制。
第一、信号控制系统之极限
1、信号控制的思路
为什么说信号控制有极限？信号控制实际就是对交通流进行控制，从而调道路上的交通运行效率。从出行者的角度出发，希望延误最小；从管理者角度出发，希望系统效率最大。两者有时候是矛盾，有时候是一致，不同的场合，优化目标也是不同的。当交通流低峰时，要从出行者的角度考虑，利用感应控制以及平峰时期的协调控制减少交通延误；当交通流搞峰时，要考虑疏通路网，使整个系统运营效率最高。不同的理念在不同的交通环境，目标也是不一样的。
2、信号控制的应用状态
大多数交叉口有控制无优化。例如信号配时没有及时调控，红路灯通行不合理等；部分交叉口是单口优化。一般在比较敏感的路口、经常出现拥堵的路口我们会进行单口优化；少部分路口采用了干线绿波控制。目前国内大多数是局部、短时的绿波，绿波带较少。
另外，还有一种区域协调信号控制系统。有的交叉口经常堵死，需要对小部分地区进行调整，进行优化，就采用区域协调信号控制系统，但是城市大范围的进行区域协调很少见。尽管我们用的系统具备自适应区域控制的功能，但真正使用的不多，大区域的平衡控制或者更大范围全程的控制就更少见了。这些系统功能的实现还需要具体部门具体实施调控才能发挥功效。
3、信号控制的极限
信号控制极限是怎么得出来的呢？首先是道路网络问题，它存在通信能力的极限。一个口的通讯能力乃至整个网络的运输能力都是有极限的，当路网上出现饱和时，最好的信号配时，最好的控制系统加上最优的配时，实现路网的最大通行能力，这就到控制极限。交警在早晚高峰执勤的时候，我们会发现各个路口都堵了，这个时候我们不论怎么调，网络能力饱和，这就是到了信号控制的极限。在这种极限情况下，就出现了交通拥堵，这个时候信号控制系统实际上对缓堵已经无能为力了。
4、信号控制存在的误识
企图通过交通控制来解决城市交通拥堵是一种误识。我们说的控制是信号控制，所以并不能解决交通拥堵问题。
二、系统控制之行为控制
1、交通拥堵的表征与原因
前面讲的是信号控制的信号配时问题，下面讲一下信号控制的行为控制问题。交通控制的行为控制要超过信号控制的范围。交通拥堵的表征和原因是什么？我们大家看到的满路是车，从这个路口停车线到下一个出口都是车这就是一个表征。实际上更深的表征是延误，是出行者把时间消耗在路上。交通拥堵的原因就是出行者的囚徒博弈心里。两个囚徒，如果大家都不坦白的话，会大家都蹲一年。如果有一个坦白，一个没坦白的，坦白的会无罪释放，不坦白的会蹲八年。两个人在背对背的情况下会选择都不坦白，那就每人都蹲五年，这个概念对于我们出行者来说就是什么呢？大家早高峰出行的时候，都怕自己迟到，都怕自己吃亏，就都出发，结果大家堵在路上。这个就是囚徒博弈的结果。
2、解决交通拥堵的系统控制思想
那么这个结果实际根源是什么呢？是信息不对称。如果两个囚徒对面，两个囚徒就会商量，两个谁也不招供，一人蹲一年，但是两个人背对背，大家都招供。我们出行者之间互相不知道信息，即便知道了，也无法处理。在这种情况下，大家都选择早出行，然后就造成了拥堵。我认为这种情况是能够解决的。利用信号系统的行为控制来解决这个问题。先做一个假设，在不变的出行总需求下，控制出行者的出行顺序，依次出行。信号控制系统按照最大通行能力来配时，这是关键。个体按照规划设计的时间和路径出发，保证系统的能力能充分利用，但又不出现过多的出行者冗余。在这种情况下，我们原来在路上浪费的时候，就可以放在家里。这样就会保证所有的出行者，都能够按时间到达目的地，保证出行者出行时间比原来短。
3、系统控制之行为控制的条件
其实这个观点在九十年代就有人提出过，今天被我重提而已。这样的事能不能做？能，但是很难，需要两个条件。首先，我们要知道每个出行者出行的路径，出发时间和到达时间。然后，出行者必须按照规划出行。随着大数据的应用与发展，我们可以获得人与人，人与车的数据，通过数据收集积累，就可以确定出行者的出行规律，从而为出行者规划出行路径以及出行时间，就达到了原来我说的目标。绝大多数出行者必须得服从规划，原来背对背的时候有囚徒博弈，现在有了出行规划还博不博弈？这是是否成功的关键。然后就是要保证信息采集和发布的物理条件以及优化信号构筑网络层面的最大通行能力。
4、行为控制之难
下面我说行为控制之难，这个问题不好解决，有几个难点。第一个难点是DTA技术的实现，就是实时动态交通分配的问题。目前关于DTA的文章成千上万。但是真正的解决实时动态交通分配问题的却少之又少。这还需要学术界多加探索。第二个难点是出行者的行为训练。怎样号召市民来听从你的行为训练这个很难处理。第三个难点是大数据的深层次应用。也就是说，我们不再炒作大数据的概念，而是去进行数据发掘，解决问题。最后一个难点是管理部门之间的机制协调，因为涉及到多部门的协调，如何把这些机构协调起来是一个考验。
5、行为控制之极限
为什么说行为控制也有极限呢？行为控制的结果可能会进一步激发私人小汽车出行，使汽车出行分担率上升；由于网络容量的限制和时间的制约，行为控制的效果有限，其必然随需求增加而达到极限。
三、系统控制之结构控制
1、结构控制的实质
如果行为控制达到了极限，就要采用结构控制了。那么结构控制思想是什么呢？就是通过资源配置和政策实施调整需求结构，也称为需求管理。从控制的角度讲，它也是一种控制方式。它的本质就是通过资源配置和政策实施调整需求结构，降低交通需求总量。
2、结构控制之难点
结构控制的难点在哪里？总需求是基于我们总人口形成，如果把其中的非机动车这一块分离出去，剩下的就是机动车了，然后把机动车中地铁这一块分出去，剩下的就是地面汽车，再把地面汽车中的公交这一块分出去，剩下的是小轿车。为什么把小轿车放在最后？因为任何一个城市交通管理最终的评价，都是评价小汽车系统。传感器、控制系统、运行指数或者拥堵指数全是指小汽车的。如果小汽车运行状态良好，那么其他的肯定也好。因为小汽车容易检测，容易控制。资源配置和交通政策与出行方式链成本之间的定量关系确定，是结构控制的难点。
这个控制是什么呢？实际上是成本控制，是出行者的出行方式链，每一个链条上的成本控制。那么我任何一个变量，政策也好，断面资源也好，还是信号控制优先的技术也好，它们都在调整不同方式出行成本。不同方式出行成本的组合，最后导致什么？导致不同的出行方式链成本。通过出行方式链成本计算分担率，经过系统控制，就能够解决需求总的问题。这个控制和信号控制几乎就脱离了，所以我认为这是系统控制的最高层次。
我们的交通拥堵，实际是有解决的希望的，这个控制系统如果发展为系统控制，城市交通拥堵就会转变为城市交通畅通，这个过程看来还需要一段时间，刚才我讲的那些解决方法都需要一个基本条件，那就是大数据的真正使用。大数据的应用使我们看到了希望，使我们对城市交通的拥堵解决也有了信心。
谢谢大家。
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