基于交通大数据的智慧交通信号控制系统框架设计

朱信宇，许景蕊上海海事大学

基于交通大数据的智慧交通信号控制系统框架设计

朱信宇，许景蕊
上海海事大学

目前我国道路和城市建设远远跟不上汽车工业发展速度，道路拥堵问题日益严重。从而智慧交通信号控制系统成为当前交通领域研究热点。在分析我国传统信号控制系统局限性的基础上，将数据挖掘技术应用于交通信号控制，以此设计出基于交通大数据的智慧交通信号控制系统框架。

智能交通；交通信号控制；大数据挖掘；应用

1 引言

近年来大数据技术日益成熟，拥有潜在价值的海量交通数据有待挖掘，把握城市道路的交通分布特征以及短期发展趋势，从而为交通信号协调控制提供有力决策支持变得尤为关键[1]。于是本文提出一种基于交通大数据的交通信号协调控制系统，该系统将采集到的数据进行挖掘分析，判断出路网中各路段实时的交通流状态，结合已建立的交通流预测模型，预测出未来短期内的交通流变化趋势，在此基础上进行区域交通信号控制。

2 智慧交通信号控制系统概述

智慧交通信号控制系统在挖掘海量实时交通大数据的基础上，对道路运行态势进行判断，利用人工智能的方法优化交通信号区域协调控制方案。其中交通大数据包括车辆GPS数据、手机信令数据和车辆号码数据。智慧交通信号控制系统也可以实时接入其它交通检测数据，如流量检测器、排队长度检测器、速度检测器等，对系统配时方案进行校正和验算。

3 传统信号控制系统的局限性

目前国内主要应用的交通信号控制系统（其中包括SCOOT和SCATS）都依赖于交叉口铺设的检测器，使用经典的交通信号控制理论和算法进行区域协调配时计算和优化。但在实际应用中，由于检测器工作环境较差，加上经常性的道路施工，使得检测器完好状态较差，没有检测器提供数据的信号控制系统只能降级使用，运行单个信号机的定周期的配时方案。

此外，现有系统大多是封闭的系统，无法接受其他检测手段提供的交通流检测信息；现有系统信号优化算法没有很好地结合智慧交通最新的研究成果；现状交通控制系统评价没有很好地利用大数据分析手段等。

4 智慧交通信号控制系统具体框架

智慧交通信号控制系统总体构架主要包括数据采集及处理、协调控制方案生成、和实时态势评价三部分。

4.1 数据采集及处理

城市道路交通数据来源广泛、形式多样，具有异构、多层次性等特点，包括智能交通系统的管理控制数据[2]。同时交通数据又分为静态与动态两种，静态数据指城市道路中长期不变的数据，诸如交叉口间隔距离，交叉口道路坡度等，这类数据可通过实地调查进行采集；动态数据指在交通运行中产生的实时数据（如交叉口各个流向的交通量，交叉口的信号配时情况，绿灯时间、周期时长及绿时差等），这类数据可通过车辆检测器和信号系统采集。

将采集到的交通数据通过云存储技术进行储存，并利用数据处理技术对大量交通流信息集进行数据预处理，取得车辆的行程时间数据后，进而获取城市道路上平均行程车速，在反映出不同等级道路的交通流状况同时，为相位差的确定提供技术依据。

继而结合短期交通流预测模型，利用实时交通数据预测短期交通流量，处理中心对预测交通流数据进行提取，并统一各输出数据格式，更为有效地促进数据交换中心对数据进行处理和交换，最后通过数据可视化技术，分别以不同颜色注明各个路段的拥堵情况。

4.2 协调控制方案生成

智慧交通信号控制系统为自适应协调控制，系统采用包括感应控制算法、交通自适应控制算法、行人二次过街算法等[3]。其中交通自适应控制算法能够根据已采集到的交通数据，比如交通流量、车辆速度和道路占有率，实时调整交叉口信号机的信号配时参数，即周期、相位差和绿信比。该自适应协调控制是基于路口信号机实际的控制参数根据实时数据做高频率优化，得出适合于当前交通状况的精准控制方案，以满足路口交通控制的需求。

4.3 实时态势评价

道路行程速度可以作为交通管理措施和组织方案实施效果评价的一个重要指标之一[4]。通过比较不同协调控制方案实施前后固定时段固定道路行程速度的变化，可以得出该控制方案是否达到预期效果，同时，分析出方案实施后对周边相关道路的交通流特性、行程速度和流量是否产生新的变化，并把最终分析结果反馈给第二步，从而制定进一步的方案，使道路交通信号控制系统更加高效与完善。

5 智慧交通信号控制系统应用前景

5.1 日常情况信号协调控制优化

利用交通大数据计算路段区间速度，以速度为基础对区域信号协调控制方案优化，同时对严重拥堵区域进入交通流量控制，设置红波带，利用道路分段存储车辆，避免拥堵区域交通瘫痪；动态干线优先绿波带控制，利用交通大数据动态推算车速和相位差，比静态绿波带的方法更加合理；GPS公交车优先信号控制，根据到达公交车辆情况，决定绿灯时间延后和红灯时间提前结束，此项功能目前已经证实很有效。

5.2 应急交通控制

为特种车辆例如消防车、救护车、工程抢险车等建立紧急通道并为交通事件封路；特勤路线事前预处理、事中支路控制及事后拥堵车辆消散；若交通信号灯故障则周边交叉口信号能够自动适应。

5.3 利用大数据进行交通事件检测

对包括交通事故、交叉口车辆堵塞、意外事件阻塞（爆炸、塌陷、失火、故障车、积水）、高速收费口迟滞及区域交通瘫痪进行检测。

6 结束语

智慧交通信号控制系统是智能交通领域的重要研究方向之一，随着技术的日益成熟它可以与其他智能交通系统有机结合，实现城市交通的智能化、数字化、信息化管理。在提高交通服务社会满意度的同时提高了公共交通效率，进而加快了普通城市向智慧城市转型的步伐。

[1]李大成,李树立.基于车辆大数据的交通信号协调优化控制系统[C].中国智能交通年会，2015.

[2]覃明贵.城市道路交通数据挖掘研究与应用[D].复旦大学, 2012.

[3]叶婉秋.城镇智能交通信号控制系统设计[J].电脑知识与技术,2016,12（23）.

[4]徐蔓青.智慧交通运行状态数据分析系统设计与分析[D].南京邮电大学,2014.

朱信宇（1993-），男，汉，江苏镇江人，硕士研究生，单位：上海海事大学交通运输学院，研究方向：交通控制与管理；

许景蕊（1993-），女，汉族，江苏镇江人，硕士研究生，单位：上海海事大学交通运输学院，研究方向：交通运输战略与规划。