步春江

[上海市政工程設(shè)計(jì)研究總院（集團(tuán)）有限公司，上海市200092]

0 引 言

隨著城市私家車的數(shù)量越來越多，城市道路擁堵的情況屢見不鮮。智能交通系統(tǒng)以交通流理論為核心，系統(tǒng)地運(yùn)用現(xiàn)代信息和控制技術(shù)以顯著提高既有交通基礎(chǔ)設(shè)施的使用效率和安全水平，減少交通流的盲目性。未來的智慧交通應(yīng)該是真正做到全過程管理、依據(jù)策略性和戰(zhàn)術(shù)性的經(jīng)驗(yàn)，提供確實(shí)可行的解決方案，并且有著多領(lǐng)域（交通系統(tǒng)、車輛、行人）共同約定的框架支持。

5G+ 智慧燈桿恰恰是最適合成為智能交通管理系統(tǒng)底層感知層面的基礎(chǔ)設(shè)施。其每30～35 m 的布設(shè)間距的先天優(yōu)勢，使得其更容易搭載一些交通管理感知設(shè)備，如車流量傳感器、高清監(jiān)控設(shè)備等。通過5G 網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)，能夠輕松地在城市的大街小巷布置出智慧交通的感知網(wǎng)絡(luò)。這些感知信息也能夠更快地傳遞給綜合交通管理平臺(tái)，供城市管理者們更快地作出相應(yīng)的決策，緩解交通擁堵的情況。

智能交通系統(tǒng)主要分為三個(gè)不同的階段：信息感知（采集）、信息處理、信息服務(wù)。

首先，通過智慧路燈對于路況及路網(wǎng)容量進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，實(shí)時(shí)傳輸至中央控制中心；通過人工智能預(yù)測算法預(yù)測未來幾小時(shí)內(nèi)某段路發(fā)生擁堵，以及堵車的幾率進(jìn)行預(yù)測分析；最后通過這些預(yù)測數(shù)據(jù)，及時(shí)提示，以及建議駕駛員們的行車路線。其信息服務(wù)有別于普遍的車載導(dǎo)航軟件，真正的智能交通系統(tǒng)的信息服務(wù)，應(yīng)做到定點(diǎn)、定向投放。通過智慧燈桿，記錄某一段行車的車牌號(hào)，定向投放給這一段的駕駛者，讓其按照預(yù)測算法的結(jié)果變道行駛。有別于普遍的導(dǎo)航軟件，其不會(huì)產(chǎn)生無差別疏導(dǎo)而導(dǎo)致的更多的擁堵的現(xiàn)象。

隨著城市化的進(jìn)程，如何在有限的道路路況條件下，借助有限的公共基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)造出最大化的交通體驗(yàn)是當(dāng)今智能交通管理系統(tǒng)需要去研究的方向。

未來的智能交通系統(tǒng)一定是車路協(xié)同的交通系統(tǒng)，通過5G+ 智慧燈桿對路況數(shù)據(jù)的采集，對定向定點(diǎn)車輛通行路徑進(jìn)行局部管控；通過強(qiáng)大的人工智能預(yù)測算法對道路路況進(jìn)行決策分析，對駕駛者進(jìn)行交通誘導(dǎo)。其中，誘導(dǎo)策略實(shí)施網(wǎng)絡(luò)化：在尋求誘導(dǎo)資源與動(dòng)態(tài)交通流時(shí)空耦合性的基礎(chǔ)上，注重誘導(dǎo)主體的智能化設(shè)計(jì)與布設(shè)，強(qiáng)調(diào)動(dòng)靜態(tài)誘導(dǎo)主體信息的一體化時(shí)空關(guān)聯(lián)與協(xié)同聯(lián)動(dòng)，以及誘導(dǎo)與信號(hào)控制系統(tǒng)的協(xié)同控制。在更大的時(shí)空范圍內(nèi)，對于現(xiàn)狀路況進(jìn)行信息服務(wù)的科學(xué)決策，對車流量進(jìn)行更加智能的控制。

綜上，當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者就交通流預(yù)測及信號(hào)控制設(shè)計(jì)進(jìn)行了大量的研究[1]，但是從時(shí)空維度針對協(xié)同交通疏導(dǎo)方面去進(jìn)行定向交通誘導(dǎo)與交通控制針對所進(jìn)行的研究工作還比較少?，F(xiàn)基于前人研究的基礎(chǔ)，以上海市合桿整治工程為背景，利用現(xiàn)有模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改良，增添了區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)及評分體系。通過動(dòng)靜態(tài)誘導(dǎo)主體信息的一體化時(shí)空關(guān)聯(lián)與協(xié)同聯(lián)動(dòng)來解決交通擁堵的實(shí)際問題。

1 工程概況

上海市合桿整治工程針對現(xiàn)狀道路桿件（公安、交警監(jiān)控桿、路燈桿、標(biāo)志標(biāo)牌等）進(jìn)行綜合化改造，集約城市照明、監(jiān)控桿件、配套管線資源。通過對綜合桿件進(jìn)行5G 設(shè)備改造，配套搭載5G 設(shè)備頂桿倉，用以對道路兩側(cè)進(jìn)行5G 信號(hào)覆蓋。通過搭載各種路況監(jiān)測傳感器，對現(xiàn)有的城市道路感知網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息化升級(jí)改造（見圖1）。

圖1 城市道路感知網(wǎng)絡(luò)示意圖

依托工程背景，選取2019 年合桿整治工程虹口區(qū)北外灘板塊作為系統(tǒng)試點(diǎn)區(qū)。工程范圍西起天潼路，東至平?jīng)雎?，北起哈爾濱路，南至黃浦路。其中共涉35 條路，全長15.64 km。

經(jīng)過上海市交通管理局提供的實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)分析，北外灘板塊擁堵情況主要集中在外白渡橋、北蘇州路、長治路及東長治路、吳淞路等路段。故該系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心聚焦在解決國際客運(yùn)中心周邊網(wǎng)格化區(qū)域。通過建立基于車路協(xié)同模式的區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)，從時(shí)空維度解決交通擁堵的實(shí)際問題。

2 區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)構(gòu)成及模型建立

2.1 區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)構(gòu)成（見圖2）

具體協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)方法及過程為：

（1）首先根據(jù)交通擁堵的實(shí)際情況，聚焦擁堵核心主體，對擁堵主體周邊的信控路口進(jìn)行網(wǎng)格化劃分。

（2）依托5G+ 智慧燈桿的道路基礎(chǔ)設(shè)施，對路況數(shù)據(jù)（現(xiàn)狀路況綠信比、相鄰網(wǎng)格化路口車流量及平均車速監(jiān)測）進(jìn)行采集。

（3）通過搭建徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（RBF）對相鄰網(wǎng)格化路口中短期（5 mins-30 mins）的交通流進(jìn)行預(yù)測，并借助系統(tǒng)的評價(jià)準(zhǔn)則對預(yù)測方案進(jìn)行評價(jià)，預(yù)測出的最優(yōu)交通控制方案將作為下一網(wǎng)格化路口的輸入量進(jìn)行迭代運(yùn)算，最終得到這一網(wǎng)格化區(qū)域內(nèi)該預(yù)測時(shí)間內(nèi)最優(yōu)交通誘導(dǎo)方案。

（4）依托5G+ 智慧燈桿及系統(tǒng)得出的最優(yōu)交通誘導(dǎo)方案，及時(shí)調(diào)整信控路口控制參數(shù)（四個(gè)相位綠信比及總信號(hào)周期）作為定向交通誘導(dǎo)的手段。

圖2 區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)簡圖

2.2 交通流預(yù)測模型的建立

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛地運(yùn)用在交通信號(hào)控制中。其原理可理解為模擬交警思維，根據(jù)四個(gè)相位的車量排隊(duì)情況，調(diào)整各個(gè)相位允許通行的時(shí)長。由此，即可建立一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以四個(gè)相位的車流量l 為輸入，四個(gè)相位綠信比λ 及總信號(hào)周期T 為輸出[2，3]。根據(jù)往期歷史數(shù)據(jù)，可將相同時(shí)間段的交通流數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本以得到相關(guān)相位的綠信比的最優(yōu)方案。

由于車流量存在一定隨機(jī)性及變量，故交警指揮時(shí)會(huì)存在些許變化。在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)之上[4]，該系統(tǒng)使用了小波變換來減少一些交通變量對系統(tǒng)造成的波動(dòng)影響。

在實(shí)際路況中，有許多意外情況會(huì)影響交通速度，但只會(huì)在很短的時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生影響。流量預(yù)測的目的是向用戶提供有用的信息，關(guān)鍵是要提供合理的平均值估算未來的流量。因此，意外信息可以被視為噪聲。為了濾除這些噪聲，有許多現(xiàn)有方法。

小波變換是一種強(qiáng)大的工具，具有分析非平穩(wěn)信號(hào)的能力信號(hào)以獲取其趨勢。在降噪應(yīng)用中，小波變換具有許多好處。它可以保留信號(hào)中的細(xì)節(jié)，并且不需要任何噪聲假設(shè)?；镜慕翟脒^程小波變換描述如下：

（1）通過將所有小波系數(shù)設(shè)置為零來獲得確定的“強(qiáng)”部分小于某個(gè)閾值水平。小波逆變換用于計(jì)算相應(yīng)的時(shí)間序列。

（2）通過將所有小波系數(shù)設(shè)為零來獲得隨機(jī)的“弱”部分大于該閾值水平。小波逆變換也在這里使用計(jì)算相應(yīng)的時(shí)間序列。

2.3 區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)的建立

區(qū)域交通協(xié)調(diào)控制優(yōu)化控制模型主要由交通流預(yù)測模型、區(qū)域評價(jià)體系及定向交通誘導(dǎo)系統(tǒng)三方面構(gòu)成[5-6]。

通過上一節(jié)提到的交通流預(yù)測模型，可以得到預(yù)測精度相對準(zhǔn)確的交通流預(yù)測數(shù)據(jù)。每一個(gè)信控路口的預(yù)測數(shù)據(jù)，將如圖3 所示，作為下一個(gè)信控路口的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代預(yù)測，以得到該網(wǎng)格化路口最優(yōu)的綠信比。

圖3 區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制模型簡圖

為達(dá)到最優(yōu)的響應(yīng)速率，該系統(tǒng)建立了一套評分體系。通過評分體系對每一個(gè)評價(jià)周期的平均排隊(duì)長度及定向誘導(dǎo)方案進(jìn)行評估，評判該區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化方案的控制效果是否達(dá)到舒緩交通的效果。如若未達(dá)到預(yù)期，則修正該路口信號(hào)周期、綠信比及定向誘導(dǎo)方案。具體評價(jià)原理如下：

（1）將城市道路中，每九個(gè)就近的信控路口分為一個(gè)網(wǎng)格化區(qū)域，對每個(gè)網(wǎng)格化區(qū)域進(jìn)行交通流預(yù)測。

（2）設(shè)每九個(gè)信號(hào)周期為一個(gè)評價(jià)周期，通過交通流預(yù)測模型推算一個(gè)評價(jià)周期結(jié)束后，某個(gè)相位所有方向（相鄰九個(gè)路口）車流排隊(duì)長度作為評價(jià)的依據(jù)（其中包括該評價(jià)周期內(nèi)放行及到達(dá)的車輛）。

（3）將定向誘導(dǎo)方案納入評價(jià)體系進(jìn)行模型預(yù)測。定向誘導(dǎo)方案的原則：將平均排隊(duì)長度最長的相位調(diào)整至相同路徑下排隊(duì)長度最短的相位，并進(jìn)行路徑規(guī)劃。根據(jù)平均車速推算該定向誘導(dǎo)方案的方案可行性，即原路徑到達(dá)目的地的時(shí)長與定向誘導(dǎo)方案到達(dá)目的地的時(shí)長對比。如若定向誘導(dǎo)方案縮短了車主到達(dá)目的地的時(shí)間并且網(wǎng)格化區(qū)域內(nèi)，各個(gè)相位的平均車流排隊(duì)長度縮短，系統(tǒng)則判定該定向誘導(dǎo)方案成立。

（4）根據(jù)平均排隊(duì)長度及交通誘導(dǎo)方案，將平均排隊(duì)長度作為調(diào)整信號(hào)周期的重要參數(shù)，調(diào)整相應(yīng)信控路口的總信號(hào)周期及四個(gè)相位綠信比。

通過評分體系能夠加快區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制模型的響應(yīng)速率，以達(dá)到實(shí)際的控制需求。

通過區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制模型，系統(tǒng)已經(jīng)得出了最優(yōu)的區(qū)域協(xié)調(diào)優(yōu)化方案。從而借助5G+ 智慧燈桿的定向誘導(dǎo)系統(tǒng)，及時(shí)調(diào)整每一個(gè)信控路口信號(hào)機(jī)的控制參數(shù)，用以達(dá)到舒緩城市道路擁堵的情況。

3 區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果與實(shí)際對比

依托上海道路合桿整治工程對虹口區(qū)北外灘地塊所編織起的城市感知網(wǎng)絡(luò)，5G+ 智慧燈桿采集了實(shí)時(shí)的路況數(shù)據(jù)，它被作為該系統(tǒng)的訓(xùn)練樣本進(jìn)行系統(tǒng)仿真模擬。

結(jié)合北外灘板塊擁堵現(xiàn)狀進(jìn)行分析, 北外灘板塊擁堵情況主要集中在外白渡橋、北蘇州路、長治路及東長治路、吳淞路等路段。故該系統(tǒng)將設(shè)計(jì)的核心聚焦在解決國際客運(yùn)中心周邊網(wǎng)格化區(qū)域。通過建立基于車路協(xié)同模式的區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)，從時(shí)空維度去解決交通擁堵的實(shí)際問題（見圖4）。

圖4 虹口區(qū)北外灘區(qū)域工作日早高峰時(shí)間段交通量預(yù)測熱力圖

通過系統(tǒng)搭建與模擬,將預(yù)測結(jié)果與往期虹口區(qū)北外灘區(qū)域交通流監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)對比，得到下列表1 的結(jié)果。

表1 的數(shù)據(jù)對比表表明，區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化系統(tǒng)在交通流大于1 000（pcu/h）的城市道路車況下有著顯著的優(yōu)勢。對比往期虹口區(qū)北外灘區(qū)域交通流監(jiān)測數(shù)據(jù)，區(qū)域協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)在網(wǎng)格化區(qū)域每周平均排隊(duì)長度更短，對舒緩城市道路擁堵的效果更佳。

表1 區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化系統(tǒng)與S ca ts 系統(tǒng)對比表

4 結(jié)語

通過提出區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)構(gòu)成及模型建立的方法，依據(jù)上海道路合桿整治工程實(shí)際采集的檢測數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練樣本，用于計(jì)算網(wǎng)格化區(qū)域的區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果，并與實(shí)際路況采集數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，得出以下結(jié)論：

（1）采用區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)，經(jīng)實(shí)際工程采集的數(shù)據(jù)驗(yàn)證是可行的，可供類似工程參考。

（2）采用區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)，通過區(qū)域交通流預(yù)測用以調(diào)節(jié)最優(yōu)綠信比與信號(hào)周期，在更大的時(shí)空范圍內(nèi)，對于現(xiàn)狀路況進(jìn)行信息服務(wù)的科學(xué)決策，對車流量進(jìn)行更加智能的控制。