城市交通工程中智能信号控制与车路协同系统的协同优化研究

一、引言

随着我国城市化加速、机动车保有量激增，2024 年全国汽车保有量突破 4.2 亿辆，城市交通拥堵成制约城市发展的突出问题，主要城市高峰时段平均车速低，交叉口延误占比高。智能信号控制和车路协同系统是智慧交通核心，但当前二者多独立运行，智能信号控制难实时感知车辆动态需求，车路协同系统未深度参与信号控制决策，导致协同失效。因此，研究二者协同优化机制对提升城市交通运行效率有重要现实意义。

二、智能信号控制与车路协同系统的协同瓶颈及协同逻辑

2.1 协同运行的核心瓶颈

当前二者协同存在三方面瓶颈：一是数据割裂，智能信号控制缺乏精细化信息，车路协同系统数据未与信号控制平台深度共享；二是决策脱节，信号配时优化难根据实时车流变化调整；三是控制滞后，车路协同系统信号配时信息常失效，区域内多交叉口信号控制缺乏协同。此外，不同厂商设备兼容性差制约协同落地。

2.2 协同优化的逻辑框架

二者协同优化核心逻辑是“ 以车路协同数据赋能信号控制决策，以智能信号控制引导车路信息交互” 形成闭环协同机制。数据维度上，车路协同系统推送实时信息给信号控制平台，平台反馈信息给车路协同系统；决策维度上，以“ 通行效率最大化、延误最小化” 为目标实现“ 需求 - 配时”动态匹配；控制维度上，通过区域信号协同调度与车辆行驶策略引导实现“ 车 - 路 - 信号” 联动控制。

三、智能信号控制与车路协同系统的协同优化策略

3.1 基于车路协同数据的信号配时动态优化

突破传统固定配时模式，利用车路协同数据构建动态配时模型。先通过路侧毫米波雷达与车载终端采集数据，结合5G 技术控制数据传输延迟；再建立“ 需求预测 - 配时优化 - 效果反馈” 动态调整机制，用 LSTM 神经网络预测交通需求，输入韦伯斯特配时模型优化绿灯时长等；最后收集车辆通行反馈修正配时参数。针对特殊场景，如学校周边上下学高峰和应急车辆通行，可通过车路协同实现相应优化。

3.2 区域交通协同调度策略

以车路协同系统为纽带，实现区域多交叉口信号控制协同联动。构建“ 区域 - 干线 - 交叉口” 三级调度体系：区域级调度中心依据车路协同系统获取的区域车流分布数据划分交通控制子区，制定整体调度目标；干线级调度以主干道为核心，用车路协同引导车队行驶速度，同步优化沿线交叉口信号配时，构建双向绿波带；交叉口级调度根据子区调度指令与实时车流，动态调整相位顺序，避免相邻交叉口车流冲突。

3.3 车路协同引导下的车辆行驶策略优化

在信号控制优化基础上，通过车路协同系统引导车辆优化行驶行为，提升整体通行效率。一是推送“ 绿波车速建议” ，车辆驶入绿波干线时，车路协同终端根据前方交叉口信号相位状态，建议驾驶员保持合理车速，减少急加速、急减速行为；二是实施“ 排队预警与诱导” ，当交叉口某进口道排队长度超 50 米时，向后车推送预警信息，引导车辆提前选道或绕行；三是推广“ 车路协同自适应巡航” ，车辆基于路侧信号与前车信息自动调整车速与跟车距离，减少车流波动，提高道路通行能力。数据显示，实施车辆行驶引导后，交叉口车辆启停次数减少 40% ，燃油消耗降低

3.4 兼容性与安全保障机制

解决设备兼容与数据安全问题，为协同优化提供支撑。在兼容性方面，制定统一的通信协议标准（如采用 DSRC 或 5G-V2X 协议），要求信号控制设备与车路协同终端支持标准化接口，实现不同厂商设备的互联互通；建立设备接入认证机制，确保接入系统的设备符合性能要求。在安全保障方面，采用数据加密传输（如 AES-128 加密）与访问权限控制，防止车路协同数据与信号控制指令被篡改；部署入侵检测系统，实时监测异常数据传输与控制指令，保障系统运行安全。

四、协同优化系统设计与应用案例

4.1 协同优化系统总体设计

协同优化系统采用 “ 云 - 边 - 端” 三级架构：终端层包括路侧信号机、毫米波雷达、视频检测器、车载终端等，负责数据采集与控制执行；边缘层部署在路侧单元（RSU），实现数据预处理、实时信号控制与车路信息快速交互，响应时间低于 200ms；云端层构建交通大数据平台与协同决策中心，负责数据存储、需求预测、区域调度与配时优化模型训练。系统核心功能包括数据共享平台、动态配时优化模块、区域协同调度模块、车路信息交互模块及安全管理模块，各模块通过标准化接口实现数据互通与功能联动。

4.2 应用案例：某城市核心区协同优化实践

某城市商业核心区面积 5km²，包含 20 个信号交叉口，高峰时段平均延误达 80 秒，拥堵严重。2024 年实施智能信号控制与车路协同协同优化改造：部署 100 套毫米波雷达、2000 个车载终端，搭建 “ 云 - 边 - 端”协同系统；采用基于车路协同数据的动态配时模型，实现配时 5 分钟自动更新；构建 3 条主干道绿波带，实施区域车流协同调度。

应用效果显示：交叉口通行能力平均提升 35% ，高峰时段平均延误缩短至 50 秒，降低 37.5% ；区域内平均车速从 22km/h 提高至 30km/h ，提升 36.4% ；应急车辆通过区域的时间从 15 分钟缩短至 8 分钟，效率提升46.7% 。此外，通过车辆行驶引导，区域内交通违法行为减少 25% ，交通事故发生率降低 18% ，取得显著的社会效益与交通效益。

五、结论与展望

智能信号控制与车路协同系统的协同优化，通过数据共享、决策协同与控制联动，打破了二者独立运行的壁垒，显著提升了城市交通运行效率。实践表明，协同优化是破解城市交通拥堵的有效路径。未来，应进一步深化技术融合：结合数字孪生技术构建交通虚拟仿真平台，实现协同策略的提前模拟与验证；引入人工智能大模型，提升交通需求预测与配时优化的精准度；推动协同系统与城市公共交通系统融合，优先保障公交车辆通行效率。同时，加强政策引导与标准制定，推动协同优化技术在更多城市落地应用，助力智慧交通体系建设迈向新阶段。

参考文献

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