杰瑞电子：交通信号工程师不是“医生”，而是“厨子”

我们发现，直接面向公众的信号控制就是红绿灯，老百姓常常反映红绿灯配时不合理等等问题，城市不管大小都会遇到这样的问题。我们跟中小城市业主沟通后发现，负责管理的人员对于信号管理存在一些误区。刚刚郭院长也说了，小城市的节奏应该避免像大型城市这么快，我们发现，中小城市的车道停车时，车头时距显著大于大城市的，且通勤交通的比例超过了65%以上，司机对于出行路径非常地熟悉，不需要去思考，或者说交通诱导并不能有效地诱导驾驶员。在中小型城市中，对道路的管理有局限性，有一些中小型城市道路甚至连标线都没有，怎么去做优化？

综上所述，基于对人车路分析发现，中小型城市的交叉路口规模小，但是优化的难度不亚于一些大型城市。

杰瑞提出了智控解决方案，与很多的同行类似，基于多元数据来做优化。在连云港，一条主干道一个小时的互联网数据产生率是100个，数据频次太低导致在一些城市很难启用互联网数据，只能采用传统的交通检测数据。我们研发了MATHS系统，对于整个区域进行优化评估，系统的后端连接信号机、信号控制、运维以及调优的平台。（图）这就是杰瑞的信控智脑。我们形成了六级联动，提供五大类多种优化策略，利用策略组合去做优化，这可能是很多同行的共识。

介绍几个典型的应用场景。一是区域性优化，对一个区域内几十个路口进行整体的优化，类似于网络绿波，做好各干线的优化，提升对全网区域的控制能力。

在老城区平峰期间，与新城区关联性较强的路口区域内，交通流处于非饱和状态，实行区域协调控制，周期、绿信比、相位差，根据流量动态变化，这对交通状况和检测器要求较高，按照交通流量情况，设置多条单向或双向离线绿波也是区域协调控制的一种。在对交通干扰较小、关联性较强的主干道，实行干线协调控制。平峰期间实行畅通策略。

该方案的特点是：非对称式绿波、半周期、红波。与上下游信号机实时交互，综合考虑机动车与行人需求响应行人请求，实现人车均衡协调控制、安全高效。

应用可变导向车道控制的适用条件是：直行、左转车流量在不同时段变化较大；进口道至少有三个车道；距离上游路口较远。其设置模式是：根据历史流量设置；安装检测器自动触发。第二点比较重要的是完善基础设施，对于标线以及区划必须通盘考虑，否则向后铺设平台，在平台上策略优化，很难实现。

介绍一些实践案例。

这是一个城市的路口结构，实际上的路网并不是这样的。我们的流程是：先给交警部门提出一些修改渠化、标志、标线的建议；路口铺上检测器，有了检测数据就可以对于路口的大致情况进行分析；分析之后，由人工来制定策略，就中小型城市来说，除了数据不充分外，还有其他一些因素，我们认为用人工去制定策略，让机器去执行，不完全依赖于数据或者机器，是一种相对来说较为高效的行为；在相对集中的主城区，采用区域控制，对相对偏远的路段采用单点控制；最后，在平台上监控各个路口，察看实际的情况。

第二个案例。是一个点线的案例，我们分析了一个城市职住交通流量问题，发现这个城市主城区的住宅非常集中，但是大多数的政府部门、企业都搬到新城区了，出现了职住不均衡的情况。（图）中小型城市上下班时间非常集中，早高峰上班者都右转到红色的道路上，会给这条道路造成非常大的压力，到了晚高峰，所有的车辆都在短期内涌出来，不管是直行还是左转、右转道路压力都非常大。怎么做？为了响应早高峰和晚高峰需求上的变化，我们设置了可变的导向机制，使得直行和左转的排队长度均衡一些，在整条路上对于不同的方案进行协调方案的优化，优化之后，这条道路上所有路口最大排队长度都有所缩短。

 最后一点，互联网公司不会考虑到的问题，就是每年春节时，一些小城市会有大量的车流涌进来，返乡交通流是平时的3倍以上，小城市的路网承受不了。如何解决？我们去年在一个小城市试点了一些方案，提议当地政府将主要学校以及政府机关的停车场免费停放，避免车辆停在路边导致交通拥堵。然后，我们对城市中心区域进行信号控制方案优化，区域比较小，所有进出城的节点都进行了信号控制的节流以及疏导方案，对交警人员进行培训。春节交通有很多突发状况，最后控制效果并没有想象中的那么好，路依然堵，但比以前要好一点。