在信控中国俱乐部和赛文交通网联合主办的第二届（2018）中国交通信号控制发展年会上，上海骏码交通科技有限公司副总工程师宋高发表了《城市交通信号控制系统的现在与未来浅谈》主题演讲。
宋高主要分享了3部分内容：
第一，回顾过去，不同饱和度下的分层信号控制策略应用；
第二，展示现在，我们现在在实施的城市公交信号优先项目中的技术应用与实施效果；
第三，畅想未来，移动互联大数据快速发展的大环境下城市交通信号控制行业能做些什么事情。
以下为宋高发言全文，内容有删减。
一、不同饱和度下的分层信号控制策略应用
从研究生开始接触信号已将近10来年时间。2008年以前联网型以进口设备居多、国内设备多为单点控制，极少数能实现简单的联网；现在国内＋国外设备联网、集中协调式为主、单点控制为辅；将来会是怎样？按照这种发展趋势，加之网络安全、售后维护等问题，未来将全部采用国内品牌的智能型信号机。这是国内信号控制厂家努力的方向和动力。
回顾在不同时期参与的一些项目，上图可以精细地表示出来在不同时期交通管理部门和用户对于信号控制提出的需求。这个图可以看作是一天之内饱和度的变化，也可以理解成2008年到现在城市不同的饱和度的变化。
从开始饱和度特别低的情况下，交通管理部门提出的要求是各方向绿灯损失最小或者绿灯利用率最大，我们会采用感应控制或者定周期的协调控制。随着技术发展及管理水平的提升，发展到需要协调控制，这个时候有双向绿波，干线方向延误最小。
随着车辆保有量的增加，很多城市出现了中心区拥堵，这个时候提出了拥堵控制，有单点的，也有区域的，有区域平衡控制，也有溢出控制。基本原理和作用是一样的，要缓解区域内的拥堵。
从08年、10年以前各城市开始大规模引进智能交通控制系统，从全国信号控制策略应用层面上来说，主要是无缆协调和单点控制为主，加上中心勤务控制。从10年至14年逐渐开始自适应绿波控制，但也只是部分子区，大部分还是以无缆为主。
从14年至18年，城市拥堵加剧，中心城区尤为严重。此时管理部分或使用方不仅仅满足于绿波控制，管理部门对信号控制提出更高要求，拥堵控制策略开始受到重视。
我们是如何应对此问题的呢？
划分保护区域，设置拥堵检测器，从外向内阶梯式，对交通需求进行层层控制及分流，配合信息发布等手段，减少单位时间内驶向中心城区的车辆数，缓解中心城区路口的交通压力。
很多城市智能交通系统引起来虽然取得了一定的效果，但与真正应该发挥的作用还有一定差距。我们都知道，城市交通还包含以下主要环节：城市规划、交通规划、道路设计、道路建设、交通组织、交通管理。前一个环节限制了后续环节所能达到的程度。首先从全国近几年的交通控制系统建设项目来看，100％都是单独进行建设，与交通信号息息相关的交通组织、路口渠化项目没有有效结合。限制了信号控制预期效果的实现。
例如，潮汐现象特别明显，没有设置潮汐车道，导致早高峰或者晚高峰部分的道路资源使用率不均衡，包括车道属性分配不合理也导致车道使用率不均衡，日益紧张的道路资源没有达到充分利用。
另外一方面，一是集成的项目重建设，轻服务。这种情况在“两化”出台以后有所缓解，部分地方将后续的服务外包。二是在服务外包方面，可能存在经验不丰富、理念欠缺等问题，还需要管理部门与服务部门之间相互磨合探讨。
近两年互联网数据开始和交通信号控制进行结合，虽然还没有深度融合，但是未来数据量逐渐增大，传输速度逐渐加快，将会给信号控制系统带来一定的变革。
二、城市公交信号优先技术应用与实施效果
对于公交优先的需求，需求点可以分为两个部分。
首先，现在交通面临的问题，是居民出行需求的增长与道路资源供给的发展不平衡的矛盾越来越严重，供不应求，加之尾气、噪音等污染原因，解决这些问题最有效的途径就是发展人均占有道路资源更少的公共交通。从国家层面也开始制定了发展公交的各种规划，掀起了建设公交都市热潮。
第二，公共交通面临一系列例如运营成本高，准点率低等等一系列影响运行、乘坐体验、公交吸引力的问题。
那么，如何解决这些问题，信号控制行业在解决方案中能做些什么？
创新性的公交信号优先控制策略，结合中心软件产品和前端产品的功能和特点，经过讨论和商议，我们最终确定了多模式识别与自适应公交优先控制策略。主要采用车牌识别、RFID短程通信技术和智能车载系统等技术，在对社会车辆信号放行影响不大的基础上实现公共交通车辆的优先通行，被动优先、主动优先和实时优先三种优先方式相结合。
被动公交优先主要是根据路口间距、车流量和站台位置，驻站时间等基础信息进行子区绿波协调。这种被动公交优先的方式对于社会车辆的影响最小。
主动公交信号优先的策略，无非是绿灯延长、绿灯提前，插入相位，可能还有相位跳跃等四种优先策略，但是这种公交车是有条件的优先。考虑到交叉方向社会车辆的拥挤程度，还考虑到公交车辆满载率等因素，综合起来设计了一套算法，然后实现了主动公交优先。在主动公交优先的基础上，然后再加入短程通讯，还有采用多种检测手段共同作用的检测机制，确保主动公交优先信号效果的实现。
在这个项目中，我们采用的是RFID＋地磁双重检测，这样可以更加准确地知道检测断面中公交车的运行状态。然后利用车路短程通讯将信号机的信息传输给公交车，实现公交车车速引导，时间优化。
我们从协调子区内所有路口的整体情况考虑公交优先策略，确保协调子区内公交优先的效果，避免单个路口的优先效果被后续交叉口的延误抵消。
优先执行后在本周期或下周期恢复原有协调方案，保障被动优先协调方案不会因此而破坏。
对于检测器的设置，在项目过程当中通过实践得到了一些结论。该路口上游300米的地方设置预备检测器，提前检测到公交车辆，然后先给出公交优先策略。当公交车在停车线上方150米的时候，系统载着优先的方式进行调整。到达检测器布设在停车线上游2米，检测车辆是否通过口路，触发绿灯提前、插入相位等策略。进站、出站检测器布设位置在公交站进出站初，检测公交车站电车停靠状态和时间。
这个是上海延安路中运量沿线一路口信号优先的实例，运行速度持续提升，早高峰全程平均运行车速17．9公里／小时，运行时间59分钟，晚高峰全程平均运行车速17．0公里／小时，运行时间62分钟。与社会车辆相比，71路的全程运行时间可节省20％以上。
三、移动互联与城市交通信号控制结合思考
移动互联网在交通中的应用越来越广泛，主要包括交通信息发布、大数据和云计算和交通管理与决策的制订，包括以移动互联网为载体的交通信息发布与延伸服务，那我们做信号的也一直在思考与研究移动互联网数据怎么更好的与信号控制相结合。
传统的信号系统采用3层架构，两级或者一级优化的模型。数据来源于项目建设的各种检测器，线控或者区控的效果受到检测器建设范围，布设数量的限制。
这两年我们开始在上海、湖州部分试点与滴滴合作，研发了基于互联网数据的三级优先模型，利用成本低、覆盖面广的互联网数据制定作宏观层面的控制战略，控制战略下发至传统意义上的信号控制中心层面，制定中观层面的控制战术并下发至路口层。利用传统路口检测器相对较微观层面的数据对战术进行微调，这样就形成了自上而下的战略层＝战术层＝执行层的连贯及统一。当然，这个研究和应用还在初期阶段，会逐渐深入。
滴滴已经可以直接生成方案，下发到信号机正常执行，目前正在对数据有效性和方案效果进行考证。
我们可以从滴滴或者移动互联网数据上得到一些东西，但是我们能为这些移动互联网做一些什么？
我认为可能有这几点。首先将我们的信号数据推送给互联网厂家，比如在导航上，可以与信号系统无缝对接，提醒驾驶员前方进入绿波带，驾驶速度多少就能一路绿灯。
或者提醒驾驶员前方为公交信号优先路口，请谨慎驾驶，防止优先级别较高的公交策略执行时对驾驶员的影响等。
移动互联网与信号系统相结合还有一些瓶颈问题需要解决，比如数据的实时性、数据的样本量、数据的有效性等。
因此，我们需要脚踏实地做好现有技术的应用落地，深挖信号控制系统潜能，真正实现缓解交通拥堵目的。
