车路协同环境下分布式交通信号协同控制策略研究

一、引言

随着城市化进程的加速，城市人口和机动车保有量急剧增长，交通拥堵问题日益严重，成为制约城市发展的重要因素。传统的交通信号控制方法，如定时控制、感应控制等，由于无法实时获取道路网络上车辆的全面信息，难以适应复杂多变的交通状况，导致交通资源分配不合理，交通拥堵频发。

车路协同系统（Cooperative Vehicle Infrastructure System, CVIS）作为一种新兴的智能交通技术，通过无线通信、传感探测等技术，实现车辆与道路基础设施之间的信息交互和共享，为交通信号控制提供了更全面、准确的数据支持。分布式交通信号协同控制策略基于车路协同技术，能够充分发挥车辆和道路基础设施的协同作用，实现交通信号的实时优化调整，提高道路通行效率，缓解交通拥堵。因此，研究车路协同环境下分布式交通信号协同控制策略具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、文献综述

（一）交通信号控制方法的发展

交通信号控制系统的开发经历了多个阶段。从最初的触发控制，到后来的自适应控制，控制范围也逐渐从单个信号控制扩展到线路协调控制和区域交通控制。在交通控制方法和模型方面，从经典的数学解析模型，逐步发展到模糊逻辑、神经网络、遗传算法等智能控制方法。然而，现有交通检测技术存在局限性，无法准确获取道路网络上车辆实时运行状态信息，影响了交通控制系统的效果。

（二）车路协同技术在交通信号控制中的应用

近年来，车路协同系统逐渐成为智能交通领域的研究热点。车路协同系统能够全方位获取道路网络上每台车辆的时空状态信息，为改进交通信号控制方法和模型提供了支持条件。Christian 等利用车 - 路通信获取车辆位置、速度等数据，以排队长度最小为优化目标，运用整数规划模型对信号控制参数进行优化，但模型中假定优化周期内进口道车辆到达率和驶出流率保持不变，未充分利用单个车辆的时空状态信息。Chen 提出了基于车路协同的单交叉口自适应控制算法，把单个车辆的速度、位置和延误时间作为输入变量，建立了交叉口信号控制模型，但该模型未考虑当前排队长度对车辆行驶状态的影响。

（三）分布式协同决策在交通领域的应用

分布式协同决策通过车辆与路侧单元的自主决策机制，实现局部优化。该模型采用博弈论和强化学习方法，使车辆在保持个体目标的同时，能够与周边交通参与者形成动态平衡。在交通信号控制中，分布式协同决策能够实现各交叉口信号的自主调整，同时考虑周边交叉口的交通状况，实现整个路网的协同优化。

三、研究方法

（一）分布式协同决策框架设计

车路协同环境下的分布式交通信号协同控制策略采用分层架构设计，包括感知层、通信层、决策层和执行层。感知层通过部署路侧单元（RSU）、交通监控设备、环境传感器等设施，实现对道路状态、交通流特征和环境参数的实时采集。通信层采用专用短程通信（DSRC）、蜂窝车联网（C - V2X）等技术，构建低时延、高可靠性的信息交互通道。决策层依托边缘计算和云计算平台，融合多源异构数据进行交通态势预测和协同控制策略生成。执行层则通过车辆控制单元和交通信号控制系统，实现控制指令的实时下发与执行。

（二）协同感知模块

协同感知模块负责收集车辆和道路的实时信息。车辆通过自身的传感器获取行驶状态、位置、速度等信息，并将这些信息上传至道路基础设施或其他车辆。道路基础设施包括交通信号灯、道路标识标线、路侧单元（RSU）等，RSU 能够接收车辆发送的信

息，并将道路的交通状态、路况信息等反馈给车辆。通过多源数据融合技术，将车辆传感器数据、路侧设施数据、交通监控数据等进行整合，提取出有价值的信息，为协同决策提供准确的数据支持。

（三）协同决策模块

协同决策模块基于协同感知模块提供的数据，采用分布式协同决策算法生成交通信号控制策略。该算法考虑各交叉口的局部交通状况以及周边交叉口的影响，通过博弈论和强化学习方法，实现各交叉口信号的自主优化调整。以整个路网的通行效率最大化为目标，综合考虑车辆延误、停车次数、排队长度等因素，确定各交叉口的信号配时方案。

（四）协同控制模块

协同控制模块将协同决策模块生成的交通信号控制策略下发至各交叉口的交通信号控制系统，实现信号灯的实时调整。同时，通过车路协同通信技术，向车辆发送实时的交通诱导信息，引导车辆选择最优路径，避免拥堵路段。

四、研究结果

仿真实验设计:为了验证车路协同环境下分布式交通信号协同控制策略的有效性，设计仿真实验。选取一个包含多个交叉口的城市路网作为实验对象，模拟不同交通流量和交通组成下的交通运行状况。在仿真实验中，分别采用传统的定时信号控制方法和本文提出的分布式交通信号协同控制策略进行对比分析。

实验数据收集与分析:收集仿真实验中的交通流量、车辆延误、停车次数、排队长度等数据。通过对这些数据的分析，比较两种控制策略下的交通运行效果。

五、讨论

（一）与其他研究成果的对比

与 Christian 等的研究相比，本文提出的分布式交通信号协同控制策略充分考虑了单个车辆的时空状态信息以及周边交叉口的影响，通过分布式协同决策算法实现了整个路网的协同优化，而不仅仅是单个交叉口的优化。与 Chen 的研究相比，本文的策略考虑了当前排队长度对车辆行驶状态的影响，并且通过仿真实验验证了策略的有效性。

（二）策略的优势与局限性

车路协同环境下分布式交通信号协同控制策略具有以下优势：一是能够实时获取全面准确的交通信息，提高信号控制的精准性；二是采用分布式协同决策机制，能够适应复杂多变的交通状况，实现整个路网的协同优化；三是通过车路协同通信技术引导车辆合理行驶，提高交通系统的整体运行效率。然而，该策略也存在一些局限性，如对车路协同设备的依赖性较强，设备成本较高；在通信延迟和数据安全方面还存在一定的挑战。

（三）实际应用中的考虑因素

在实际应用中，需要考虑车路协同设备的普及程度、通信网络的稳定性、数据安全等问题。为了推广该策略，需要加强车路协同基础设施的建设，提高设备的兼容性和互操作性。同时，需要建立完善的数据安全机制，保障车路协同通信过程中的信息安全。

六、结论

本文研究了车路协同环境下分布式交通信号协同控制策略，通过设计分布式协同决策框架，构建协同感知、协同决策和协同控制模块，实现了交通信号的实时优化调整。仿真实验结果表明，该策略能够显著提升道路通行效率，降低交通延误和停车次数。

参考文献：

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