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”，公安部交通管理科学研究所管理控制研究部的主任刘东波在“城市道路交通管控论坛”上发表题为《主动控制需求下信号实时优化的探索应用》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。
刘东波：各位，下午好。我今天主要和大家汇报下主动控制需求下信号实时优化，汇报下最近几年我们在交通信号控制领域的研究探索。我从四个方面跟大家具体交流下。
一、信号控制客观问题与突破方向
首先就我国的信号控制的应用做一下反思，我国城市里面的信号控制有哪些客观的现象？针对这些现象我们有什么突破的思路？信号控制是我们缓解城市交通的根本，也是我们公安交警的最基础性的工作，它对我们整个智能交通科技也起到了基础引领作用，所以在大数据的环境下的今天，我们更不忽略甚至忘记信号控制的重要性，我们应该再一次把它提高到一个非常重要的地位上来。为什么这么说呢？就我们国内信号应用的一些情况来看，我们反思一下，看看是不是有这样的一些现象？比如我们国内的城市里面的信号配时，我们有那么多优秀的研究成果和先进的技术，却很难去落地和取得持久的成效。社会关注度越来越高，政府和百姓都很关注交通信号的问题，媒体报道也很常见，然而一些入口，一些城市里面放行不合理的情况却时有发生，我们的压力依然很大。
去年我们曾经做过关于我们国内城市里边交通流采集设备的初步调查统计，结果显示，我国城市交通流采集设备的完好率都不足50%。在这么低的设备完好率下，智能控制又从何谈起？在现在的交警体制下，人员配置少，信号配置的专业性，也为我们增加了难度。所以针对上面的一些情况，我们必须面对现实，去寻找突破的方向。最近几年，我们一直围绕着以下几个方面，在做具体的一些事，做一些思考。
首先，交通采集和感知技术的发展与进步让我们以往对交通流断面采集的方式升级到对交通状态的准确的判别；其次，如果我们能把路口渠化通行条件条、交通运行状态与信号控制系统真正的结合起来的话，那样我们的控制系统就能去识别每一个城市里面每一个路口的实际状况，才能真正更好地实现控制效果。最后，交通流的动态与随机、快速聚集与消散的特性，决定了信号控制要主动适应、实时动态的来调整。
步入数据时代也让我们认识到，我们可以用数据来驱动信号控制，可以用数据来不断的反馈进行信号优化。交通互联与车路协同技术的发展，提升了信息交互、信号的动态优先控制、可变控制等智能化进程。国情下的公安交管应用环境，亟需改进和提供操作便捷、专业实用、功能明确的信号控制技术产品。
最近几年，我们一直在这方面做研究和探索，我们依托十二五国家科技支撑项目，充分的借鉴和吸收了大量项目实施的经验以及我们一线基层交警大量的反馈的需求，我们在我们原来863的信号控制系统的基础上，升级设计开发了新一代的信号控制系统，我们取名为信号协调实时优化控制系统，简称SCRCS系统，今天也正式借此机会，对外界推出。围绕我们的客观的问题，和实际的交通需求，主动的来适应我们交通的变化，以控制目标为导向，依靠数据进行实时的驱动，进一步的通过信号机来做动态的响应控制，然后依靠大量的数据，进行反复的优化，这就是SCRCS系统的总体的技术路线。
二、实时优化控制实现思路
下面具体汇报一下，实时优化实现的思路。首先我们利用视频的智能分析技术，让信号机长了“眼睛”。我们可以清楚的知道在路口进口车道排队的状态以及运行的状态。我们说的这些状态实际上是一个状态的驱动，这些状态的特征数据，包括流量、红灯期间、绿灯期间。然后我们把这些特征，嵌入到我们的系统里面来，我们采集的数据是以0.5秒为间隔，来实时驱动信号机。以相位的时间间隔，来进行系统的汇聚。
第二，量化了动静态交通场景的特征。路口的渠化的特征，我们把它称之为静，通行状态的变化我们称之为动，把这两者结合起来嵌入到我们的系统。把状态的控制、运行、优化以及渠化的这些指标作为整个控制系统的约束性和适应性条件，来进一步的满足我们信号控制优化的需要。
第三，路口信号实时优化调整。有了上面两个基本的条件,我们就可以根据路口流量动态随机变化，驱动相位放行绿灯时间实时调整，从而实现相位绿灯损失时间最小化，通行运转效率大幅提升，减少停车次数。在系统设置上，我们再一步步的去设置，把它们关联起来，每一步都进行优化。
第四，线协调的动态优化控制。它的控制实施路径就是通过路口实时优化控制数据来获取最佳的基准绿信比、基准公共周期。然后通过计算与调查，评估平均排队状态，从而确定协调相位差。然后实现驱动路口绿信比，公共周期、相位差的小距离微调优化。直观效果就是主流向绿波线协调各路口相位放行绿灯时间实时调整；保证主流向通行能力、通行速度、减少停车次数。
第五，系统数据驱动与反馈优化。我们在路口与线的层面所有运行的数据都被监测下来，包括车辆的运行状态、控制特征参数以及路口渠化的特征条件等数据。这些丰富的数据，就可以引导我们实现全局的优化、系统的优化。解决交通问题也就有据可循，难度降低。
第六，过饱和热点区域动态均衡控制。有了实时运行的数据，再加上实时监测的状态数据，再来解决过饱和热点区域的拥堵的问题就有了一个明确的方向。我们一直在思考，如何让我们的信号控制无论是控制的效应，还是目标更为明确？现在有了很好的指向，那我们就可以实现节流、畅流还有稳流的作用。
第七，有轨电车信号交互与优化控制。点的层面，线的层面，热点区域的层面我们有了解决办法，但是我们在日常过程中还会碰到很多特殊的需求，这也是我们中国的国情。目前有轨电车在全国四十多个城市正在规划建设，我们的考虑就是把信号机和电车的运行状态关联起来，连续采集电车的运行状态；同时把我们的控制与电车通行路口各种场景的特征再进一步结合起来，通过信息互联，实现对有轨电车的动态实时的控制。这样相对智能化、自动控制的信号优先就可以实现了。
第八，公交快线信号优先控制。我们利用GPS定位和GIS结合的技术，很好的实现了公交车辆在路口的信号优先通行控制，可以非常准确的掌握所有要到达路口公交车的连续的运行状态。然后，我们就可以根据这个状态的信息来判断哪些相位给它，它在哪条相位上去最为合适。也就是说无论有没有公交专用道，有没有公交专用道专门的信号灯，我们都可以来根据车辆到达的状态，来进行随机的判断，动态的进行实时的相应控制。这种相应控制是在相位级的。此外，交警执行任务的时候也需要这样的一路优先，具体的实施与公交优先差不多，就不再细讲。
第九，系统的动态监测与预警。实时优化、信息采集与交互控制，常态化稳定运行是关键。运行异常必须有效处理，避免造成交通混乱。通过大量的交通数据与实验，我们的解决方案就是在点线这两大执行体的基础之上设置一个基准方案，它就像我们的预案一样，如果发现检测器或者数据出现问题，它立刻就返回到基准方案。
三、探索应用及效果验证
下面跟大家分享一下我们做的一些实际的测试应用案例。第一，路口实时优化控制案例。对比以前的系统，我们在在非饱和与近饱和的情况下，实现一次通过，没有二次停车；在过饱和的情况下，二次停车，排队的情况也明显的减少。整个路口的效率实现最大化。整个线协调是动态的绿波控制，绿信比、周期都在时时刻刻的变化，也就是说既要保证协调方向的通行能力，还要考虑协调方向的效率以及非协调方向的交通平衡处理。这也是数据分析显示的结果。不仅协调方向的车速有了很大的改变，非协调方向的排队长度、停车的情况、通行效率也得到了相对的监控。
第二，现代有轨电车信号控制优先案例。以苏州的实际运行为例。数据统计显示，在运行大概半年的时间，十七个路口不停车率达到75%到80%，整条线的平均旅行速度达到了规划速度26KM/H。目前国内还没有另外一条线达到这样的效果。
第三，车载领航优先通行的控制优化案例。以特勤车辆的控制为例。在我们的特勤车辆上装载一个IPAD，就能实现其与信号机的结合以及系统的结合，准确的识别定位。
以上是我们做的一些实际的测试应用案例，我们正在实施一个区域层面的应用。其中还有很多问题需要我们再去摸索、解决。
四、应用实施若干倡议
最后就如何建设实施好信号控制提几点倡议。第一点，我们认为信号控制的建设和优化是一个循序渐进的过程。因为我们的交通是需要平滑过度的，是需要稳定控制的，没有绝对的智能的控制系统能把所有问题都彻底解决。我们必须要考虑整个交通控制的平稳过度。当系统运行了一段时间之后，收集了大量的数据，就给了我们无限的源泉做反复的优化。
第二点，我们觉得选好，用好，信号控制系统，进行系统的交通设计是非常非常关键的一件事。它是一个前提，这样专业的事情，应该由专业的人来办。有人，有经费，形成机制，才能保证良性的发展。
第三点，信号控制项目它不是设备采购，我们需要的是整套的综合交通的解决方案。最后，我们无锡所愿意跟我们国内的所有的关注信号控制的同仁共同来打造我们国家良好的产业环境。
