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道路交通信號控制系統是智能交通管理系統中重要的基礎應用系統，是公安交通管理部門緩解道路交通擁堵最主要的技術手段。

自2016年公安部交通管理局在全國部署推進城市道路交通信號燈配時智能化和道路交通標志標線標準化以來，道路交通信號控制系統受到了廣泛的關注；同時，隨著近年來物聯網、大數據、人工智能等技術的發展應用，道路交通信號控制系統也正處于技術創新發展的前沿。

發展現狀

從1978年北京市實現8個路口道路交通信號的計算機控制至今，我國道路交通信號控制系統已走過了整整四十年的發展歷程。

勞然所著的《中國城市交通控制三十年》中對前三十年間的道路交通信號控制系統發展做了全面的歸納總結。

1978年至19世紀末的二十年間，道路交通信號控制系統研究處于起步探索階段，依托國家“七五”、“八五”重點攻關項目，經過十年的技術研究，公安部交通管理科學研究所、同濟大學及當時機電部南京二十八所等單位聯合研制開發了我國第一個具有自主知識產權的道路交通信號控制系統，而期間道路交通信號控制系統建設主要集中于大型城市，以引進國外系統為主，著重于消化吸收國外相關技術。

2000年后的十年間，隨著“暢通工程”的開展及各地城市交通指揮中心的建設，道路交通信號控制系統進入應用發展階段，國內廠商研發了一系列的道路交通信號控制系統并在全國開始大范圍應用，相關標準也逐步發布實施。

但在這一時期，國內道路交通信號控制系統偏重于聯網控制管理功能，道路交通流優化功能不強，道路交通信號控制系統大多運行于單點的多時段或感應控制以及干線的固定配時協調控制。

近幾年來，隨著我國城鎮化、機動化進程的加快，交通擁堵形勢日益嚴峻，對道路交通控制提出了智能化、精細化的更高要求，道路交通信號控制系統進入提高發展階段。

隨著檢測技術的發展，尤其是視頻檢測的規模化應用，使系統可獲取更全面的道路交通信息，促進了道路交通信號控制技術的進步。

一些知名互聯網企業開始涉足這一傳統領域，阿里巴巴公司與杭州市政府建設的“城市數據大腦”、滴滴公司基于網約車的浮動車數據構建的智慧信號燈等，給行業帶來了不小的觸動。

在此期間單點自適應控制、干線綠波動態協調、基于GPS北斗定位及RFID的特種車輛優先控制得到廣泛應用，面向飽和交通的區域均衡控制策略也已開始實施，同時有關道路交通信號控制機、道路交通控制方式、道路交通信號控制系統術語等基礎性技術標準相繼實施，有力地促進了系統技術研究與實施應用工作。

目前，道路交通信號控制系統通用技術要求、道路交通信號配時指南等標準規范也正在積極制定之中。

四十年來，我國道路交通信號控制系統已得到大規模地應用實施，結構功能完善、控制方式多樣，基本滿足當前的道路交通管理需求，成為道路交通管理中不可或缺的業務系統。

然而在道路交通信號控制系統技術層面上，還存在著底蘊不足、基礎理論及技術應用水平相對薄弱的問題。

我國道路交通信號控制技術發展起步于19世紀80年代，跳過了國際上固定配時的研究階段，對道路交通流基礎理論及應用方面的系統性研究不足，沒有形成類似于國外TRANSYT／SYNCRO／SIDRA配時仿真軟件。

此外，在動態協調控制技術上，由于前期數據的匱乏，難以對非線性時變的道路交通流進行精準建模，造成基于道路交通流模型的自適應控制算法應用效果不佳，國內的道路交通信號控制系統則更多地采用基于規則流程的啟發式控制算法，雖然取得了一定的應用效果，但隨著數據的日益豐富和計算能力的提升，具有道路交通流優化控制理論支撐的控制算法必將取得更好的控制效果。

在系統研究應用上，產學研圍繞課題研究的合作多，但研究成果轉化少，缺乏深入的持續性技術研究與測試應用，尚未形成可與國外知名系統比肩的國產道路交通信號控制系統。

技術展望

當今社會已邁入大規模生產、分享和應用數據時代，新一代信息技術以其強大的滲透力和融合力為道路交通信號控制系統的發展帶來了前所未有的契機。

新技術的應用首先體現在道路交通流檢測數據的一體化集成應用方面。

目前面向道路交通控制的交通流檢測手段已呈現多樣化態勢，除基于線圈、視頻、雷達等技術的傳統道路交通流斷面及區間檢測外，基于車輛定位技術的浮動車軌跡檢測的應用也日趨廣泛。盡管后者數據在時空粒度上仍難以直接應用于道路交通流實時控制。

但其提供的車輛行程時間、速度及飽和流率等信息可以進行道路交通狀態分析，兩者數據的相互補充融合可以挖掘深層次的道路交通流運行特征，實現準確的道路交通流短期預測和信號控制效益評估分析。

即將到來的車聯網及未來無人自動駕駛等技術的應用更是促進了傳統道路交通檢測技術進行一場大變革，發掘應用數據價值將成為提高道路交通信號控制系統控制水平的重要技術手段。

在控制算法技術上，基于數據驅動的道路交通控制是當前的一個熱門發展方向。

以機器學習為代表的人工智能技術為道路交通控制提供了新的解決方法，即運用諸如增強學習（也稱近似動態規劃）、深度學習等機器學習中的一系列通用技術方法進行數據的統計分析與學習仿真，從而使道路交通控制從傳統的模型控制轉變為數據驅動的智能決策優化，在豐富數據支撐下該方法能更好地適應道路交通流的變化特性，實現更精準更主動的道路交通控制。

基于資源調度分配算法的道路交通信號自組織控制是另一個發展方向，該方法類似于路面民警疏導交通擁堵的控制理念，以路口排隊可控為目標，尋求實現信號相序的優化及去中心化、非周期式的最優信號控制。

在大規模路網條件下遞階分散式控制結構仍是系統發展的主流，通過控制中心與路口終端的分工協作實現系統整體控制功能。

控制中心依據構建的數據平臺，對各類相關數據進行匯聚分析，研判路網交通流的宏觀運行態勢，評估及生成路口控制決策所需的參數及策略方案；路口終端則進行微觀控制，實時生成最優信號配時方案，適應路口間道路交通流到達的實時變化。

智能化的道路交通信號控制系統將是“真正”自適應的控制系統，通過數據分析進行系統控制中所需參數及方案的最優估計，實現在無人工干預或很少干預下的自動控制，減輕道路交通信號控制系統實施維護的工作量。

在未來無人駕駛車輛全面應用的時代，消除了人類駕駛行為帶來的不確定影響，道路交通信號控制將演變為類似于通信網絡中的流量控制，道路交通信號控制系統將會有顛覆性的變革，那將是全面智能的時代。

隨著社會經濟的不斷發展進步，人民生活水平和質量日益提高，公眾對于安全暢通的道路交通出行環境提出了更高的要求，道路交通信號控制系統智能化發展之路任重道遠。

作者 ｜ 趙永進 公安部交通管理科學研究所 研究員