基于云邊協同的城市軌道交通信號相位配時控制方法

摘要：常規的交通信號相位配時方法未考慮高峰時段的交通狀態，導致控制效果較差。本文設計了一種基于云邊協同的城市軌道交通信號相位配時方法提取沖突元素，合理組合非沖突相位，避免擁堵和碰撞。通過設置時間、交通流量和性能指標參數，利用云邊協同框架處理數據，確保其準確性。協調主預信號，設置停車線距離，滿足控制需求。仿真結果表明，該方法的相位配時控制效果較好，能夠應用于實際作業。

關鍵詞：云邊協同；城市軌道交通；交通信號；相位配時；控制方法

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.02.034

中圖分類號：U 491；TP 3" " " " " 文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）02-0-04

Phase Timing Control Method for Urban Rail Transit Signals Based on Cloud Edge Collaboration

LANG Ning

（Communication Signal Branch of Beijing Subway Operation Co.， Ltd.， Beijing 100082， China）

Abstract： The conventional traffic signal phase timing method does not consider the traffic state during peak hours， resulting in poor control effectiveness. This article proposes a phase timing method for urban rail transit signals based on cloud edge collaboration， which extracts conflicting elements， combines non conflicting phases reasonably， and avoids congestion and collisions. By setting parameters for time， traffic flow， and performance indicators， and utilizing a cloud edge collaborative framework to process data， accuracy is ensured. Coordinate the main pre signal， set the distance of the parking line， and meet the control requirements. The simulation results show that the phase timing control effect of this method is good and can be applied to practical operations.

Keywords： cloud edge collaboration; urban rail transit; traffic signals; phase timing; control method

軌道交通因采用固定線路，具有較高的準時性、速達性、安全性等優點，對于推動城市經濟發展具有重要作用。軌道交通信號相位是軌道交通控制的關鍵，在交叉口或關鍵路段，通過信號燈對交通進行時間分隔與控制，從而避免交通擁堵問題。在傳統軌道交通信號配時過程中，以固定配時方案為主，無法適應軌道交通的動態變化。針對配時問題，筆者研發了多種相位配時控制方法。

考慮車隊離散的城市軌道交通信號相位配時控制方法，主要分析車隊在行駛過程中的離散性并結合交通數據，對信號相位進行動態配置，從而減少交通擁堵的問題[1]。但是，該方法的適應性存在限制，城市地區、高速公路等區域的信號配時要求不同，配時靈活性較弱，無法滿足配時控制需求。基于MOPSO-GRU神經網絡的城市軌道交通信號相位配時控制方法主要結合MOPSO算法的全局搜索能力和GRU神經網絡在處理時間序列數據上的優勢，實現對城市軌道交通信號相位配時的智能優化[2]。但是，該方法計算復雜度相對較高，影響配時控制的響應速度，進而延長軌道交通交叉口車輛延誤時間。本文中結合云邊協同的優勢，設計了一種城市軌道交通信號相位配時控制方法。

1" "城市軌道交通信號相位配時控制方法設計

1.1 提取城市軌道交通信號相位配時沖突元素

城市軌道交通流是動態變化的，通過相位設計，再對其進行相位配時控制，能夠應對交通流的動態變化需求，從而根據早高峰、晚高峰、平峰的運行狀態，控制信號相位，確保信號配時的有效性[3]。相位設計就是將交通控制系統內部各個非沖突相位進行整合。本文提取出城市軌道交通信號相位配時的沖突元素，將城市軌道交通交叉口內部各個非沖突相位進行合理組合，避免行車擁堵、碰撞等問題[4]。軌道交通路口的各個相位為j，各個相位的集合為J={j|j=1，2，3，…，i，…，n}。當路口內任意兩個相位的行車軌跡交叉或匯合時，判定兩個相位的配時存在沖突關系。由此構建相位配時沖突矩陣，表達式為：

（1）

式中，為交通信號相位配時沖突矩陣；～為相位沖突元素。當=1時，相位i與j存在配時沖突；當=0時，相位i與j兼容[5]。根據的變化，調整相位配時，從而避免交通擁堵問題。

1.2 基于云邊協同設置軌道交通信號相位配時控制參數

云邊協同是利用云計算、邊緣計算兩種方式，處理交通信號數據。利用快速響應、云處理高效率等優勢，集中處理交通信號相位配時數據，從而提高配時控制的準確性[6]。利用云邊協同框架對交通信號數據進行存儲處理，通過設置時間參數、交通流量參數、性能指標參數，確保信號相位配時的準確性。當交通信號相位=1的條件下，將相位i與j上傳到用戶終端上，在邊緣節點、云節點上進行配時控制，控制框架如圖1所示。

如圖1所示，多個邊緣端下沉靠近用戶終端，能夠對交通信號相位歷史數據進行采集、處理、存儲，邊緣設備高效地產生大量的數據，并放在本地邊緣云進行存儲[7]。將運算計算的數據下放到邊緣端，為邊緣端的實時性增加可靠度。在云邊協同控制的條件下，設置時間參數，公式如下：

（2）

（3）

式中，為綠信比；為綠燈配時有效時間；為信號相位配時周期；為第j個信號相位在可通行時段未被完全使用的時間；為相位配時控制中所有損失時間之和。交通流參數設置為：

（4）

式中，為進口道交通流量比；為實際交通流量；為飽和流量。性能指標參數設置為：

（5）

式中，為軌道交通信號通行能力。將作為基礎閾值，輸入到邊緣節點A、B、C中。當＞時，證明交通流開始擁堵。此時，增大，延長，使該區段的交通正常通行，從而縮短車輛延誤時間。

1.3 協調控制交通相位配時主預信號

在城市軌道交通運行的過程中，預信號的直行相位起止時刻與主信號相同，經常出現預信號相位末期車輛進入可變車道而直行相位改變情況，導致該車輛無法通行，直到下次直行相位出現，才能通行[8]。這不僅影響了可變車道的通行效率，還影響了直行通道的通行效率。為了解決通行效率的問題，筆者探索對軌道交通相位配時主預信號進行協調控制。根據軌道交通車輛行駛速度，設置預停車線與主停車線之間的距離，通過協調相位有效綠燈時間，滿足信號相位配時控制需求。在交通相位配時的過程中，設置交通信號提前結束時間，將其作為配時預信號。在預信號結束之后，主信號開始之前，軌道交通車輛進入可變車道等到交通信號，從而實現主預信號協調控制。主預信號協調控制公式如下：

（6）

式中，為交通信號提前結束時間；為預信號相位配時長度；為主信號配時長度；為軌道交通車輛平均行駛速度。將作為車輛轉入可變車道的信號，當軌道交通高峰時段來臨時，＞，直行需求較大，則縮短，確保直行車輛能夠高效通行；當左轉或右轉需求較大時，則增加，確保左轉或右轉車輛能夠高效通行。左轉、右轉車輛需要經歷紅燈信號相位，主信號不允許該進道口的相位通行。此時，縮短，提前截止車道左轉、右轉的預信號相位配時，延長主信號相位配時，從而在真正意義上實現相位配時的動態控制。

2" "仿真實驗

為了驗證前述方法能否滿足城市軌道交通信號相位配時控制需求，筆者搭建了一個交通仿真平臺，對上述方法進行了仿真分析。最終的實驗結果則以考慮車隊離散的配時控制方法、基于MOPSO-GRU神經網絡的配時控制方法，以及本文設計的基于云邊協同的配時控制方法進行對比的形式呈現。具體的實驗準備過程以及最終的控制測試結果如下：

2.1 實驗過程

本文中選擇SUMO交通系統仿真軟件，對交通流進行微觀控制，具體到道路上每一輛車的運行路線規劃。利用Python進行外部程序二次開發。TraCI接口能夠查詢車輛、交通信號燈、感應回路等屬性，對仿真對象進行調控，確保本次實驗數據的準確性。SUMO容易提取車輛與道路信息，能夠根據多種跟馳模型與換道模型，調整交通運行狀態。在SUMO上輸入某城市軌道交通交叉口，將其作為仿真對象，以該交叉口的實際交通數據作為仿真基礎數據，并對其16：30—18：30的晚高峰時段進行仿真，判斷配時控制效果。交叉口仿真平面圖如圖2所示。

如圖2所示，該交叉口為十字平面信號控制交叉口，每個進道口包含一個左轉車道、直行車道、直右車道，并在虛線位置設置了左轉專用相位，確保交通順暢。在城市軌道交通運行的過程中，將車輛延誤與停車產生的時間損失進行線性加權，得到的加權值作為相位配時控制的綜合評價指標，公式如下：

（7）

式中，為車輛延誤與停車產生的時間損失的線性加權值；為軌道交通交叉口車輛延誤；為停車一次產生的時間損失；為軌道交通交叉口車輛停車次數。設定=4，通過、、等參數，判斷城市軌道交通信號相位配時控制的有效性。

2.2 實驗結果

在上述實驗條件下，隨機選取出車均延誤、停車次數、車輛延誤與停車產生的時間損失、通過車輛數等參數作為配時控制的評價參數。在其他條件均已知的情況下，對比考慮車隊離散的配時控制性能、基于MOPSO-GRU神經網絡的配時控制性能，以及本文設計的基于云邊協同的配時控制性能。實驗結果如表1所示。

如表1所示，s為相同相位下通過的車輛數。越大，車輛延誤與停車產生的損失越大，信號相位配時控制效果越佳。在其他條件均一致的情況下，使用考慮車隊離散的城市軌道交通信號相位配時控制方法，相對較高，僅在相位4上的s較大，相位2上的s較小，軌道交通信號相位配時控制效果不佳，容易出現擁堵的問題，影響交通通行效率。

使用基于MOPSO-GRU神經網絡的城市軌道交通信號相位配時控制方法，有所下降，s有所增加，僅在交叉口的位置上s較大，仍存在優化的空間，亟須對其進一步改進。而使用本文設計的基于云邊協同的城市軌道交通信號相位配時控制方法，相對較小，在相位1、2、3、4、交叉口等方面，s均處于較高的水平，h均處于較低的水平。由此可見，使用本文設計的方法，相位配時控制效果更佳，降低了車均延誤的問題，能夠有效緩解車輛擁堵的問題，符合本文研究目的。

3" "結束語

近些年來，城市交通問題逐漸凸顯，軌道交通的出現大大緩解了交通擁堵狀況。但是，軌道交通持續發展，交通信號若再依賴于固定的配時方案，難以應對復雜多變的交通環境，從而導致軌道交通效率低下的問題。因此，本文利用云邊協同，設計了一種城市軌道交通信號相位配時控制方法。從相位沖突元素、控制參數、主預信號協調控制等方面，解決交通效率低下、延誤的難題。其通過云端實時感知交通情況，并生成優化后的交通信號控制策略，確保控制的實時性與有效性，為城市軌道交通的安全高效運營提供保障。

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作者簡介：郎" 寧（1983-），男，漢族，北京人，中級工程師，本科，研究方向為軌道交通電務、城市軌道交通信號。