金螳螂怡和技术文章入选《智能建筑》：基于云计算的城市交通信号控制系统 |
基于云计算的城市交通信号控制系统
苏州金螳螂怡和科技有限公司 卢元展
摘要 ：基于云计算的信号控制系统 ，通过云计算的方式，对路口的信号灯进行控制。借助云计算的强大计算能力，完成从一个路口、到一条街道、到一个区域、直到整个城市的城市信号控制 ，且借助互联网技术，和城市大脑、无人驾驶等网络平台对接，实现真正意义的智慧城市。
关键词：交通信号控制、网络信号灯 、子区、信号控制平台、云计算
一、概述互联网的高速发展，对很多传统技术带来了变革 ，物联网的出现，为世界带来更大的变化。信号灯技术发明于140年前，也经过了多次的技术革新。目前的信号控制 ，大量的还是单点控制 ，少量做到小区域控制，但由于技术壁垒以及接口原因 ，大范围的区域控制和城市控制，还是无法实现。目前，一个规模稍大些的城市，都使用有多个厂商的信号机 ，但由于互相之间不能互联互通，给城市建设带来极大的不便。
基于云计算的城市交通信号控制系统，提出了一个通过云计算和云存储的方法，对前端路口的信号灯进行控制 ，采用成熟的网络技术和物联网技术，解决目前大量信号机不能互联互通的问题 ，使城市交通控制从点线控制提升到城市控制，并打通和城市大脑、无人驾驶等领域的数据交换，满足智慧城市的需求 。
二 、方案设计1、目前的信号控制系统 目前的交通信号控制系统，包含信号灯 、车辆检测器 、路口信号机、区域控制机、中央控制系统，信号灯、车辆检测器和信号机安装在路口，区域控制机和中央控制系统安装在控制室 ，信号灯、车辆检测器和信号机通过线缆连接，信号机、区域控制机及中央控制机通过网络连接 。结构较为复杂，配置 、维护工作量非常大，可靠性也难以保证。
▲ 现有信号控制原理图
2、网络信号控制系统结构 本方案提供了一种全新的架构，采用全数字控制模式，通过云计算的方式，实现路口的交通信号控制 。
系统由两大部分组成，城市信号控制云平台以及和外界平台对接边界（如城市大脑、无人驾驶平台、城市应急平台）。
系统总体结构如下：
网络信号控制系统分三级： 第一级：路口信息采集和信号灯控制，通过路口的车辆检测设备，实时感知路口的车流量情况，并实时传输到中心平台 ；信号灯接收到中心平台的指令后 ，按指令显示红 、黄 、绿信号。
第二级：子区控制，把相邻路口或路段的几个路口（具体数量要根据现场定）画成一个子区，由中心平台对该子区的车流量数据进行分析，形成一个完善的子区信号控制方案，并下发到各个路口的信号灯进行执行 。整个城市的信号控制由N个子区组成 。
第三级 ：中心云平台，该云平台由多个子模块组成 ，包括信控模块 、管理模块、数据库模块 、存储模块 、GIS模块、仿真模块 、运维模块、指挥决策模块等。模块可按需进行选择 。
3 、系统控制原理 本方法是基于云计算的城市交通信号控制，取消了路口信号机，解决了城市内不同厂商的信号机不能互联互通的问题，实现城市信号控制高度统一。
采用全数字化的设计理念 ，采用标准化的数据格式和TCP/IP协议进行数据传输 ，使信号控制更稳当、更灵活、也更容易扩容 。本方法描述的信号灯为带网络控制的信号灯，车检器为带网络控制的车检器。
按照路口的控制需求，可采用单点控制、子区控制、城市控制等多种控制方式，具体控制原理如下： 第一种模式：单点信号控制
a) 通过车检器检测路口的车流量情况，并把流量数据传输到信号控制平台，信号控制平台通过计算和判断，给出一套信号配时控制策略。
b) 通过网络把信号配时控制策略下发到路口的信号灯，每个方向的信号灯接收到各自的指令后，按指令进行红 、黄、绿显示。
c) 当不进行车流量检测时，信号控制平台也可按照预先设定好的定时控制 、定周期控制策略等常规控制方式，对前端信号灯进行指挥 。
第二种模式：子区控制 子区控制就是把相邻的多个路口，人为地画成一个区域，综合考虑区域内各路口的车流量情况，给出一个适合于整个区域的信号配时控制策略 ，然后指挥区域内各路口信号灯放行，这样可避免车流在路口溢出后，造成更大的拥堵。
a) 通过车检器检测路口的车流量情况，并把流量数据传输到信号控制平台和子区管理平台 。
b) 通过路口的信号控制平台的计算和判断 ，给出一套信号配时控制策略，然后由网络下发到前端信号灯，信号灯按指令进行红、黄、绿显示。
c) 子区管理平台按照预设的模型，对各个路口的车流量数据进行建模和分析，对区域内的交通状态进行预测，在车流还没出现不畅前，适度地调整某些路口的配时，提高车辆通行率 ，使车辆更快地通过该区域。当路口出现拥堵时，能根据建模和仿真后的数据，及时调整各路口的放行时间，使车流更有序地通过各路口 ，避免出现越堵越死的现场，减轻道路拥堵压力。
d) 在交通平峰和低峰时，子区管理平台可根据区域内的车辆情况，快速设置绿波带。
e) 在交通平峰和低峰时，子区管理平台也可取消子区控制，由各路口的信号控制平台按照预先设定好的定时控制、定周期控制策略等常规控制方式 ，对前端信号灯进行指挥。
第三种模式 ：城市控制 整个城市的信号控制是建立在子区控制的基础上 ，对城市内的所有路口同时进行建模和分析 ，提前发现拥堵趋势，并进行预测 ，制定更好的配时策略 ，指导各子区进行配时调整 ，及时把车辆分流出去 。
a) 通过车检器检测路口的车流量情况 ，并把流量信息传输到信号控制平台和子区控制平台 、中心控制平台，信号控制平台和子区控制平台完成各自的控制任务。
b) 中心控制平台按照预设的模型，对各个子区的车流量数据进行建模和分析 ，对各子区的交通状态进行监控和预测，当某个子区将出现异常时，在车流还没出现不畅前，适度地调整其他子区路口的配时策略，把车流疏导到其他子区去 。当路口出现拥堵时 ，能根据拥堵情况，从全局出发，及时指导其他子区调整配时 ，使车流更有序地通过各路口，避免出现越堵越死的现场，减轻城市拥堵压力。
c) 在交通平峰和低峰时，可取消城市控制模式，由各子区或路口按照各自策略运行。
4 、关键设备技术 前端设备包含网络信号灯 、网络车检器 ，信号灯需集成网络和控制模块，能接收信号控制平台下发的指令，并按要求控制信号灯的切换 。车检器也需集成网络模块，能把检测到的数据实时传输到信号控制平台 ，便于平台分析和判断。
中心部分包含城市交通信号控制平台，以及运行平台的服务器和存储设备 ，由于云计算的快速发展，采用云端服务来完成路口的建模和预测，将变得可能和精准，还能很方便地路口的增减。
三、小结本系统采用了全数字架构，采用TCP/IP协议，使交通信号控制系统的接口和数据容易进行标准化，解决信号联网的问题。同时取消了前端信号机 ，使系统结构变得更为简单，也非常方便地按需扩容。
近年，城市大脑和无人驾驶领域得到极大发展 ，通过与本系统对接 ，可为无人驾驶汽车提供精准的路口信号数据 ，指导汽车调整车速行驶，也可减轻城市拥堵的压力。
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