本文来自微信群：交通信号控制论坛。群内不定期发起关于信号控制方面的讨论，参与讨论的来自全球各地的华人交通信号学者以及国内的教授学者、企业技术负责人等，含金量非常高。ITS114自承群记录员，将发生在2017年11或12月间的一场关于IT与交通信号、“医生与药商”的讨论整理如下，主要涉及流量检测、信号控制系统功能宣传夸大等，共同学习。未经讨论参与者审定，如有曲枉之处，还请见谅。
田宗忠教授：@王景升-公安大学 仔细读了一下代磊磊博士的报告，感觉对现在和不久将来信号控制的一些先进理念还是做了个很好的总结。关于解决超饱和状态下的交通可以说我经验并不是很多。对于非饱和状态下的信号控制，关键还是看什么是优先的控制目标，比如保证非协调相位排队清空的前提下主街停车次数最少或均衡各个相位v/c比。前者应该是大多数人公认的控制目标。评价一个系统或配时方案好坏用传统的运行轨迹方法就能得出结论。还有文中提到的利用交叉口特有参数（车道数，渠化线长等）来作为优化约束条件都是好的想法。我只是不清楚这个怎么实时实现，只有亲自体验一下后才有资格发言。
李鹏飞：现在的视频监控不少已经带红外线功能了，比如traficon的摄像头。不管有多大雾霾，都可以看到人影晃动。不是对视频的实际影像进行处理。
史东辉：@李鹏飞用过？ 在高温环境背景下测试过？
李鹏飞：玩过几次，亚利桑那交通部门用这种设备。
史东辉：地表温度超过60度时，路面在热像仪上，就是一条红色带。
李鹏飞：比如说你手里握个冰块，然后放下，对着摄像头看，你就成了黑手党。
高温情况下，人的相对温度反而是比较低的，所以还是可以检测出人，像看胶卷一样。虽然看不到具体的人，但看到物体的轮扣就足够了。
要说热，美国大陆哪里也热不过Arizona。夏天55℃的气温，地表温度可以升到70多度。
史东辉：在做FFT前，信号己过饱和，根本无法检波了。人工可以判读，但是机器是靠逻辑的，只能说它，适用场合有限。
李鹏飞：我觉得是设备需要改良，要是过了60度就一片红色，那在Arizona一定没法用。。
张福生：我一直在思考一个问题“IT技术向交通领域的移植，真的能解决交通问题吗？这么多年来，智能交通基本上是IT技术的交通应用，这条路线还能走多远？”
田宗忠教授：@张福生教授 肯定是有效的。最好例子就是基于拥堵状态下的导航和诱导系统。
李鹏飞：用移动车辆作为交通状态监测手段有一个基础性问题目前研究的还不太多。这就是从固定坐标系到移动坐标系的转换，就是欧拉坐标系向拉格朗日坐标系的转换。
马万经教授：IT应用不一定能解决交通问题，是解决问题的一种手段。作为手段和工具，可以无限演变，但能否解决问题，还有很多其他因素。
李鹏飞：过去断面流量是用固定检测器来测量，所以用欧拉坐标系没问题，现在如果用移动车辆来做状态监测的话，那么检测对象一直在移动中，类似于海洋测绘中的浮漂。因此，从交通状态的定义到建模，还需要有些根本性的变化。
张福生教授：@田宗忠教授 导航和诱导包含两个要素，方法和手段，我们现在太多关注手段，甚至在方法没确立的情况下，一味加强手段。
田宗忠教授：对于视频检测技术还不能太乐观，至少美国的产品还有问题，内华达州就从视频检测退回到线圈检测。前几天体验另一城市的InSync系统时，就明显发现其视频检测的问题。左转没有车却一直亮着左转相位灯。
李鹏飞：这方面的研究，我目前只看到了一篇文章，冉斌老师及其高徒Peter Jin在J of ITS发布的论文。The identification and empirical characterization of vehicular (Lagrangian) fundamental diagrams in multilane traffic flow。
李鹏飞：欧洲一些研究组也在做相关工作，但目前还限于交通流理论本身，离据此发展出新的交通控制理论还有几光年的距离。
辛武平：@李鹏飞 坐标系转换这个角度，传统LWR 交通流理论已经有所涉及。交通流本身的由偏微分方程定义的流体速度和单个车辆的个体速度，就是两个不同坐标系的转换。
辛武平：Henry Liu 教授及其课题组包括马文腾博士, 吴新开博士在研究”过饱和时交通流状态辨识”，以及”high Definition Signal Event Data”的应用时，提出过一个Virtual Probe Vehicle的概念，用来排队估计。在某种意义和角度上上这也是一种坐标转换。
张福生教授：从机械式到继电器式，到集成电路式，再到网络式以及现在的大数据、云计算，道路交通变得更好了吗？
张福生教授：我想说的是，我们关注的所谓创新，往往只停留在工具层面。为什么这么多创新，展望未来都前程似锦，面对现实却束手无策？
田宗忠教授：@张福生教授 我的体验是如果某条路径出现拥堵，如有其它路径选择，我可能避开原有路径，在某种意义上改变了车流的分配。类似Metropia的导航能还能告诉我不同出发时间下的旅途时间，所以我可能会避开拥堵时段和路段。这也是对交通量的改变。
李鹏飞：@田宗忠教授，这不就是美国交通部一直在推的主动式交通需求管理(ATDM）？
田宗忠教授：是其中之一。
张福生教授：@田宗忠教授 同意，实现主动式交通需求管理绝不简单移植一种IT技术。这几天逐字逐句看了@李克平 老师编制的安徽交通信号控制系统地方标准，以及他若干年前译的德国信号标准，受益良多。与那么多的“创新”相比，我觉得这些基本的工作更有价值。国内的交通领域创新太多，所有人都在忙于创新，没人愿意做这些基础工作，甚至无暇到路口去看一眼真实的交通状态。
张福生教授：自动、智能、智慧，创造太多华丽的词句，结果车依然堵，这是为什么？
沈兆龙：导航诱导是个方向，可以做到全局最优，但是怕就怕有些驾驶员不用导航。只有等自动驾驶技术成熟以后，连方向盘都没有的时候，那就好控制了。驾驶者告知终点，其他的交给车和交通控制系统决定。
田宗忠教授：@张福生教授 我们应是站在一个立场上的。立足于实践，解决点实际问题，而不是为了赶潮流。所以说无论什么新技术，高理念，实践验证后再说话。各种信号控制系统说能解决超饱和状态，对这种宣传我很难接受。主要是不好评价，对于系统是否好坏，首先要看它在非饱和状态下的表现，这样的情况很容易评价。如果在非饱和状态下都工作不好，那我不会信服它是个好的系统。
田宗忠教授：中国大城市主要干道高峰期基本是超饱和，什么系统也不能完全解决拥堵问题。但是还是有不少路段时段是非饱和的。这个期间配时先做好也行意义更大。
李克平教授：关于IT在交通信号控制中的应用，或者推广一点说是新技术在交通领域的应用，我的认识是制药商和医生的关系。药再好，也要医生处方。药有很多，用什么药？怎么用药？用量？等等。现在的问题是好像大部分医生都成了药商，不看病了，只卖药！甚至自己上阵去开发新药，谓之“创新”！
李克平教授：关于超饱和，那不是信号控制可以解决的问题。我的导师Retzko教授打过一个比喻：船舵只有在船在行驶过程中才能控制船行的方向，如果船停在水面上，无论你怎么控制，都是无效的。
王景升：非常赞同李老师的认识。
戴高：同意李老师，药重要，医生水平也重要。
李克平教授：药有用是前提，但是须尊医嘱。如果药无用，那是假药。当然也会有庸医。所以“药能治病，医嘱重要，但是病人不能盲从，须谨慎听取”。
张福生教授：比医生卖药更可怕的是，卖药的坐堂当了医生。
李克平教授：交通问题很大程度上是“量”的问题，“拥堵”问题就更是量的问题。交叉口设施的有效运行须在一定的“量”的条件之下。超过了这个“量”，就是“拥堵”了。交叉口的时空设计得当，这个“量”会高一点，如果设计得不好，则会低一点。
戴高：最怕卖假药的，连医生都骗。高科技合成药，甄别难度大呀，李老师。
wisdom-威登or尾灯：假药、假医生，双假合璧，天下无双！
