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道路信号控制的现状与未来

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道路信号控制的现状与未来

发布日期:2020-11-23 作者:转自 赛文交通网 点击:

一提到道路交通控制,信号控制,仍然是行业里重要的管控和优化手段之一。对于信号管控,当前行业现状如何?信号的管控需求有哪些?又该如何解决?典型的信控场景有哪些?未来的信控又会怎样?

    对于信号管控的行业现状。总体来说,有以下几点特征:

    第一,城市交通特征的差异决定了管控目标的轻重缓急。

    对于像北上广深这样的一线城市,工作日早晚高峰主干道拥堵,通行时间长,相信大家都深有体会,如何借助信号管控的力量去平衡路网交通资源,实现跨区域的动态协调是信控管理的重要目标;而二线城市由于基础交通标准化建设的过渡需求明显,建设标准化、规范化、智能化的交通信号设施设备更为当务之急;三四线城市交通管控由于缺乏专业指导,红绿灯设置明显不合理的情况较为普遍,因此提供智能化的合理优化方案刻不容缓。

    第二:国内外信控系统百家争鸣的局面,大大提升了信控管理的难度。

例如上海就是澳大利亚的SCATS系统与宝康等国产信号机并存,北京更是并存SCOOT、海信、ACTRA、TACA等多种信号机,行业里笑称“八国联军”。2020年赛文交通网信号机市场调研报告统计,全国使用2种品牌信号机的城市高达39%以上。

    带来的问题就是,不同品牌信号机和信控系统难以有效融合。如果统一管控的问题不能有效解决,那么信号优化控制其实也成了一句空话。

    因此,引申的行业现状的第三点就是:各大城市试图打通不同的信控系统,力图实现信号机的统一管控。

    2020年,赛文交通网对常州市、大连市、东莞市、佛山市、福州市、广州市等83座城市调研结果显示,已经有北京、大连、海口等27座城市建设了统一信控平台,占32.5%;有22座城市正在进行可行性论证,占26.5%,合计有59%的城市用户已经或者希望建设统一的信号管控平台。

    在实现手段上,大多数都是通过从信号机到信控平台再到中心平台的间接方式,来实现统一管控。

    如何实现求同存异的统一直接管控,在根本上实现协议统一,保留不同品牌信号机的特点;同时支持分层、分级控制,让信号机的共性与个性并存;未来还能支持车路协同场景的管控应用,是行业共同的探索和挑战方向。

    总结了行业现状,那么城市交通管理者的管控需求究竟是什么?又需要怎样的解决方案?

    现有的信号管控,实际上分为中心控制、路口控制两级。不管是系统中心的管理人员,还是路口控制的民警,核心诉求都是实现信控管理的智能化,在真正意义上为他们的日常工作减负。而智能化落地到实处,具体体现在四个方面:

    交通感知层面,数据来源的多元化;分析决策层面,场景方案的动态化;控制操作层面,信号管理的简单化;效果研判层面,判断标准的规范化。

    从传统行业和互联网行业的当前服务能力来看。传统行业具备专业的信号优化团队,但依赖人工配置,智能性不足,比如配时方案时段划分较为固定,主要来自管理经验;问题发现以依赖外界的交通反馈等;相比之下,互联网服务商主要提供了数据上云的服务,但是如何有效利用数据,实现数据赋能,当前仍然没有提出较为精细的信号场景管控方案。

    此外,在信号优化效果方面,缺乏标准化的方案评价和反馈机制,优化效果究竟是好是坏,缺乏定量判断标准。

    另一方面,由于现有的信号管控机制是中心到路口的集中式控制模式。系统架构层面的弊病也十分明显:比如中心系统过于庞大复杂,难于维护;响应速度有时延,效率低;当中心通讯中断的情况下,路口无法动态优化。

    针对这些问题,解决方案在系统架构层面,应该考虑将中心到路口的两级管控,升级成边端实时计算、路口全自动放行、中心远程控制的三级信号管控机制,有针对性地弥补现有集中式信号管控的不足。

    管控层面上,即使中心通讯中断,边缘智能管控设备仍然可以对信号机动态优化,根据路网实际流量,对路口bobios下载地址进行相位插入、跳过,绿灯延长或提前结束等操作,同时由于数据传输是从路口到边端,大大提升管控效率,减少时延,能完成周期内对路口的信号干预。

    服务层面上,方案上应该实现数据全息化、管控智能化、以及场景精细化。在交通感知方面,支持雷达、摄像头等设备数据的统一接入、标准化处理,同时实现数据质量的自动判别和主动修复;控制操作方面,提供对跨品牌信号机统一管控的能力,包括国外以SCATS为代表的信号机,以及按最新国标《交通信号控制机与上位机间的数据通信协议》GBT 20999-2017协议对接的国产信号机;分析决策方面,需根据不同的信控场景,比如单个路口的优化、区域优化、交保路线、公交优先等场景,以目标导向,靶向治理。实现从问题的主动发现、到方案自动生成、动态优化、按场景提取定量化指标评价的闭环管理。

    那么对于这些不同的交管场景,对于信号管控的需求又有哪些不同呢? 

首先是单个路口的智能管控,需实现根据路口上下游实时交通流量,动态干预路口各方向绿灯时长。比如,如果上游流量大,本路口的绿灯会提前结束,避免排队溢出;如果上游流量小,则绿灯提前开始,减少不必要的排队等候,将传统的单路口控制模式,升级成上下游路口的协调控制模式。

    在数据感应上,感知设备应融合视频、雷达等数据,解决现有信号机线圈感应精度低,数据质量差的问题;时段划分上,实现了按照路口流量自动划分时段,替代了人工划分固定时段的手动配置模式。 

    区域层面,应该实现动态子区划分,通过均衡时空资源分配,最终达到路网通行全局最优。在解决策略上,会包含区域主通道识别、子区动态划分、协调参数计算三大步骤。主通道识别的目的在于判断区域内的交通需求分布,根据有效的车辆轨迹判断出大流量路径。

    其次是根据路段、交叉口的供需矛盾和拥堵指数,识别出主通道中的瓶颈路口,进行瓶颈路口和协调路口的子区动态划分工作;最后则进行协调参数计算工作,给出信号绿信比、路口相位差等一整套配时方案。

    保障警卫车辆的畅通出行,智慧赋能路口信号控制,就是交保路线场景下我们的重要管控目标。在交保任务的执行过程中,我们了解到交管人员首先是要提前做好绿波保障方案,在警卫车辆的通行过程中,注意力需要十分集中,一方面需要人工跟踪车辆的视频路口位置,另一方面还要手动执行锁相位的操作,操作过程复杂、专业要求高。

    另外,为了保证任务的顺利执行,经常进行道路封闭管制,严重影响社会车辆的正常通行。

    对这些痛点,交保路线场景下对信控管理的需求有:在车辆识别上,需突破高低相机联动、摄像头预置位自动切换的技术,实现对警卫车辆的智能跟踪;信号干预上,利用人工智能算法,一方面优先保障警卫车辆在路口通行,另一方面在警卫车辆行驶过路口后,对牺牲的社会车辆通行时间进行自动补偿,最大化发挥信号管控的智能性。

    对公交车辆的信控管理上,希望实现公交优先场景。在项目的实际建设中,通过对公交车行程时间真实数据的采集和分析,我们发现公交车可调的行程时间比例,高达28~55%。这部分时间,主要来自行人过街的停车时间、路口红灯的等候时间、以及拥堵状态下的停车耗时。

    因此,通过对公交车的GPS精准定位,在公交车行驶到人行横道上游时,通过对人行横道的边缘管控设备发出请求,可以将对行人的过街请求进行延时处理,确保公交先行。

    同样地,当公交车行驶到路口时,通过边缘管控设备的智能联动,可以对路口bobios下载地址进行延长、提前、插入的动态干预,大幅度减少公交车的停车耗时。

    不仅公交车需要优先行驶,救护车、消防车、工程抢险车辆的通行,更需要。虽然这些特殊车辆拥有一定的闯红灯特权,但是如果通行路段拥堵,也一样要排队等候。所以在信控策略上,也不太一样。

    一方面,特车先行场景通过一键录入特殊车辆的号牌、起终点等信息,快速创建临时紧急任务;同时支持按照目的地动态规划车辆行驶路径,主动避开拥堵路段。

    另一方面,在路口信号的管控策略上,需要同时计算车辆到达路口的时间,和路口当前的排队车辆清空时间,实现绿灯的提前或自动延长控制。

随着5G等通信技术的不断成熟,智能网联、车路协同等场景也逐渐走入了大众的视野。我想,车路协同场景应该是一套整合了无人驾驶技术、边缘管控技术、以及智能信号控制技术的综合应用解决方案。

    当前文一开始提到的,bobios下载地址“求同存异”的统一直接管控技术不再是技术壁垒,真正意义上实现对信号机的分层和分级控制,最大程度的发挥信号机自身的功能优势,那么车车探测通信、车路实时通信、车灯感知通信的未来也一定即将到来。

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