CICTP系列是全国范围内交通专业技术人员和致力于更深刻理解中国或其他发展中国家交通的交通专业技术人员盛会。近年来，汽车的电动化、智能化、网联化和共享话技术让汽车与交通产生了深层次地融合。未来交通体系正在被重构，这一变化趋势引起了交通行业的深切关注。

  作为CICTP2018系列活动之一，交通信号控制与仿真专场邀请了、美国阿克伦大学教授易平、德克萨斯理工大学教授刘鸿潮、公安部交通管理科学研究院研究员赵永进、北方工业大学城市道路交互与通行智能控制技术北京市重点实验室研究员张福生、马里兰大学交通研究所所长，COTA主席张磊、清华大学教授吴建平、美国内达华大学教授田宗忠、同济大学教授李克平、北京市公安局公安交通管理局高级工程师范永强、安徽科力信息产业有限责任公司副总工程师梁子君博士、滴滴出行城市交通首席工程师聂晓健博士、滴滴出行郑剑锋、清华大学副教授李瑞敏等人进行了分享。

  德克萨斯理工大学教授刘鸿潮认为，交通信控单元包括单交叉口或多交叉口，信控是指通过“控制策略”达到如最大流出车辆数、最小延误、公交优先等目的。非饱和交叉口配时原则为：单交叉口，确定周期长和相位、相序后以 流入率／饱和流率为基础分配绿灯时间；多交叉口还需优化相位差、相序、带宽等其它参数。过饱和交叉口配时原则为：单交叉口，设计程序同非饱和交叉口配时，同时应遵循所谓bang－bang 控制原则。即所有排队车辆应在同一时间被清空；多交叉口，以区域为目标最小化延误和停车，或最大化流出量。Bang－bang是控制论原则（而非配时原则），按此原则优化配时，队列清除时间最快。

  （1）过饱和时，绿灯配时应以 Departure ratio， 即流出率／饱和流率之比为原则进行配时。（2）面向实时控制

  （3）只关注绿灯分配原则，假设：FIFO、周期、相位、相序（多交叉口）已知，无Permissive 等复杂相位。

  2014年调查上报统计，全国31个省（市、区）323个地级以上城市中有194个城市（61％）建有交通信号区域协调控制管理系统；157个城市（49％），实现了交通信号统一控制和管理；共有5．7万台信号机，其中“协调智能”信号机2．1万台（37％）。断面／区域检测与轨迹检测相结合，促进数据价值的发掘与应用。基于数据驱动的控制算法应用，观测矩阵扩展至周边临近的路口，每个智能体的控制行为奖励函数与周边智能体状态相关联。每个智能体不仅考虑周边智能体对自己的影响还考虑自己对周边智能体的影响，以达到区域协调控制。

  公安部交通管理科学研究院研究员赵永进还为参会者介绍了控制算法的数值仿真测试、车联网LTE－V2X城市级示范项目和基于“数据大脑”的交通信号控制系统等相关的工作经验。

  交通检测流以检验测试手段、检测的新方法、检测区域、检测输出和控制应用构成。主要检测指标为：车流量、瞬时速度、平均速度、时间占有率、车头时距和车辆间距。北方工业大学城市道路交互与通行智能控制技术北京市重点实验室研究员张福生从检测域与检验测试的数据、交通流检测评价系统、交通流检测评价方法、视频检测评测、地磁检测评测、RFID 电子车牌等方面介绍了信号控制场景与交通流监测。并对检验测试质量优化控制可能会影响的SCOOT系统、优先信号控制、感应控制等来了解说。

  流量、占有率、车头时距数据不能完全满足控制需求统计误差无法全面评价交通检测适用性与质量

  马里兰大学交通研究所所长，COTA主席张磊通过对整合出行需求及路网仿真的交通控制实时决策支持的介绍，向参会人详细分析了集成AgBM－DTA模拟、行为模型的校准、验证走廊旅行时间、坡道计量以地域为基础、DTA的匝道计量操作、DTA中的变速极限、运行时性能、行为反应、匝道对走廊旅行时间的影响、按时间组合影响、选择场景、交通控制策略、实时仿真部署、实时数据和计算等综合需求管理和控制。更值得一提的是，在报告最后，COTA主席张磊还与参会人分享了光纤传感器技术。

  全世界的汽车厂都在研究无人驾驶汽车，麦肯锡预测，在接下来的5年中，会出现SAE Level 4级别的无人驾驶，在接下来的10年中，会出现SAE Level 5级别的无人驾驶。无人驾驶的全面实现，将给未来的社会带来全新的景象。首先，道路通行能力将提高3－5倍（宽度减少，密度增加），或许路上不再拥堵，其次，极大提升道路交互与通行的安全性，减少道路事故（70％）以上。

  清华大学教授吴建平通过对无人驾驶的技术路线、无人驾驶的进程与挑战和无人驾驶汽车测试与研究等领域介绍了无人驾驶虚拟仿真研究，分析了无人驾驶的通行能力、车流稳定性以及旅行时间。

  同济大学教授李克平的报告题目是《信号控制的基本概念及信号涉及规范》，主要内容有：信号控制的若干基本问题、我国信号控制领域的法律和法规和规范标准、安徽省城市道路交叉口信号设计控制规范和关于行人过街信号的法规和信号设计。他表示，我国城市道路信号控制严重缺乏对于基本问题的共识；规范标准的缺失既是因，有是果；学者、企业和应用部门应该勇于创新、敢于实践，为制定行业规范提供经验；政府主管部门、行业学会和组织，应该担负起制定和宣传推广的责任。

  北京市公安局公安交通管理局高级工程师范永强在会上详细的介绍了北京交通信号控制管理系统未来展望。在顶层设计的规范化、标准化、智能化领域，目前完成《北京市道路交互与通行信号控制管理系统建设指导原则（试行）》、修订北京市区域标准《道路智能化交通管理设施设置要求》和加强对道路交互与通行工程初设方案的审核“四同步”

  对于信号灯缺失、老旧问题，重新再启动了2012年市发改委批复立项的“1700处智能交通综合信号控制管理系统”项目，同时针对山区远郊真实的情况建设警示闪光信号灯，提升远郊道路交互与通行安全性，完成全市有建设需求的路口信号灯覆盖率达到100％的目标。

  与此同时，按照《新一代智慧交通管理科技发展规划纲要》工作部署和“新三年规划”科技工程建设任务要求，研究制定交通信号系统整体改造方案，由里到外、分批分次，解决设备老旧、机型杂乱的情况，完成全市交通信号灯实现统一管理、属地负责的管理模式。

  未来规划在总体科技规划下搭建系统、打通城市大动脉和科技武装队伍，全方面提升交通信号控制管理系统智能化、规范化和安全性。

  目前，交通拥堵已成为中国城市普遍面临的问题，交通信号控制效率提升是缓解城市交通拥堵的重要手段。2013年，科力威师与同济大学开展合作交流，首次接触信号灯组精细化控制技术。2014－2015年，与瑞士VSAG开展全面合作，引进VS－PLUS灯组控制技术，完成“科力威师”信号机产品雏形。2016－2017年，完成中国交通现状需求调研和具有中国交通特色的VS－PLUS工程化技术转化。“科力威师”信号控制管理系统产品羽翼渐丰。2018年科力威师进一步完成应用测试和产品化工作。

  科力威师结合我国混合交通流现状，通过引进、吸收和转化瑞士VS－PLUS灯组控制技术，研发了集方案设计、动态优化、公交优先、效果评估于一体的“科力威师”信号控制管理系统产品。该产品通过融入基于行人、非机动车、小汽车、公交车、特种车辆及有轨电车等不同交通流的实时灯组控制算法技术，实现对各种城市交叉口复杂交通流的精细化动态协调优化控制。

  据安徽科力信息产业有限责任公司副总工程师梁子君博士介绍，科力威师（KeliVS）信号控制管理系统由信号平台层和前端设备层构成。目前，该系统应用在滁州市、六安市、郑州市、瑞士等地。

  目前，交通压力日渐增大，检验测试的数据慢慢的变多，相关系统趋于完善，居民的期望慢慢的升高，因此，交通控制评价及优化刻不容缓。控制评价面临着需求多样性、数据准确性、评价全面性、指标标准化的挑战。

  清华大学副教授李瑞敏对当前控制评价应用的诊断是失衡，这中间还包括方向失衡、转向失衡、车道失衡。信号控制优化领域，受到离线定时优化以及在线实施优化的影响。

  未来交通控制评价趋势为三足鼎立，首先是车路协同；其次是机器学习，机器最终能在多大程度上取代人类；最后是云计算：头脑清晰、人工智能、边缘计算、耳聪目明、手脚灵便。

  最后李瑞敏教授建议数据整合：综合利用各类数据、计算及估计多种指标；人机整合：在线自动评价与专家分析交互；应用整合：评估、诊断、优化相互整合，推向实用。

  除上述代表外，滴滴出行郑剑锋、美国阿克伦大学易平教授、美国内达华大学田宗忠教授、滴滴出行城市交通首席工程师聂晓健博士也发表了相关联的内容的演讲。