首先，回顾交通感知与信号控制技术的发展。

最初，智能化控制是一体化产品。例如SCATS、SCOOT，还有一些国内企业研发的信号控制产品是交通检测与信号控制一体化产品提供方案。信号机配套的线圈检测器实现车辆检测，检测器有具体的设置方法和点位要求，实现感应控制，请求控制等。

随着新型检测技术的应用，地磁、视频、微波等检测技术也应用于交通状态检测、车辆识别，与传统信号控制结合，实现感应控制和配时实时调整。

随着感知技术逐渐发展，检测器逐渐与信号控制从产品形式上进行剥离，这是行业分工的结果。信号机主要实现感应控制、实时优化、特殊等控制功能。

检测技术出现了互联网+交通感知的模式，以及微波、多目标雷达、汽车电子标识等产品，还包括浮动车技术，实现对车辆位置、车辆状态、速度检测。

交通检测器、信号智能控制产品先后经历了信号控制产品一体化、检测技术产品多样、检测感知与智能控制交织发展等过程，经过专业化分工发展，形成多样感知数据、多源数据接入的智能信号控制模式，推动交通感知技术发展，控制水平提升。

其中也出现了一些问题，比如在实际应用过程中，尽管选用了先进的感知技术以及智能控制技术，但实际应用效果没有达到预期或者与预期偏离较大。

综合分析原因，第一，感知技术与控制技术的分离，导致了检测技术在创新应用时试图主导信号控制技术路线，信号机要根据检测数据实现智能化控制。这些数据多数无法发挥信号实时调整、优化控制等作用。

第二，智能化控制要求交通检测更精准、更全面、更有针对性，否则实现不了实时优化控制。

第三，感知产品更多的是以产品思维去实施，而没有关注感知数据与信号机是否配合，是否符合控制要求，这样也会导致控制效果不理想。

通过以上分析可以看到，数据的检测感知实际与控制的关联性不强，未充分考虑到融合，导致先进的视频检测、微波检测仅仅发挥了线圈检测器的基本作用，虽然采用好的技术，并没有发挥出技术的优势。

我们在长期的实践过程中也总结出了一条经验：交通感知必须与控制进行一体化融合。

交通感知要融合控制的相关参数，得到更精准的交通状态检测和判断。在实践过程中，要将信号机的控制参数（如红灯、绿灯、黄灯数据）与检测器检测的交通状态进行融合，得到更精准的纵向、横向、分车道、分区域的交通状态检测。例如，在纵向可以用红绿灯的时间进行红灯期间的车辆聚集的判断，红灯期间排队的判断，以及绿灯起亮的时候，排队的最大长度以及绿灯在放行期间是否存在着空放，是否存在着放不完，以及出现二次排队的情况等。

这就衍生出交通状态要进行多维度感知，包括时间维度，根据连续时间去判断不同交通流的变化以及到达。

从空间维度上可以分析出，直行、左转交通流的分布情况是否均衡；在控制的维度，结合红灯、绿灯、黄灯的控制信息，去做排队长度以及通行状况的分析。下图是通过多维度感知实时检测到的车辆通行以及排队情况。

当感知达到一定精度，智能化、多维度的交通状态感知与信号控制结合在一起，就可以全方位刻画整个路口全景的交通状态，实现智能化控制。

单车道的交通流状态识别完成，进口的左转、直行、右转，也可以进行全方位、综合的交通状态分析。各个进口都了解后，就可以全景刻画出整个路口的交通运行状态，做出非常精准的分析和判断，根据车辆的到达驶离情况做绿灯的实时调整。

以上是感知与控制融合一体化的解决方案。

采取感控一体化的目的是将感知和控制进行有机融合，相互促进，不仅解决了实际问题，也探索出了新环境下信控发展的路径。有机结合可以赋予检测技术新的活力，以及控制精准认知能力，真正做到车辆可见、交通状态可识别、智能化控制可落地，控制效果可以通过综合感知进行评测，构成了自动化准确闭环智能控制，同时解决了城市交通信号控制核心技术问题。

在实际应用过程中，根据交通状态的感知的结果，可以分各种场景去做智能化控制。

1. 路口的信号实时优化

主要针对于路口的交通流无规律，不同的交通流时段在切换时，需要连续的过渡，在这种情况下，可以基于视频感知进行信号实时优化。

2. 可变车道控制

交通流不均衡，车道的利用率较低，采用可变车道的控制功能，把车道的功能空间资源充分利用起来。

3. 协调下实时调整

感知技术可以精准的检测到车辆到达时间，再通过协调下的信号实时微调，将协调相位的时间和协调相位相临的时间，适当进行调整，以满足头部和尾部车辆的通行效果。

感控一体化模式不但创新了道路交通信号智能控制技术路线，赋予感知技术新的活力，控制精准认知能力，做到车辆、交通流可见、交通状态可认知、智能、精准控制可实施，控制效果可评判的闭环控制。同时，在信号智能控制方面，也探索出了一条各地交通管理部门实施路径。成果先后在宿迁、唐山、吴江、无锡、昆山等城市大规模使用，并达到预期效果。

车路协同解决方案与实践应用

当前，全球车联网、智能网联汽车产业蓬勃兴起，各国都在抢占本轮产业发展的全球制高点。大力发展车联网与智能网联汽车，符合我国汽车、交通、通信等领域产业发展的现实需求，对提升交通出行品质、提高智慧交通水平有重要意义。我国在不同层面对车联网技术研究、建设、应用进行顶层设计。今年4月国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、公安部等十一部委发布《智能汽车创新发展战略》，规划了5年、10年战略愿景，旨在全面推动智能网联汽车发展。国家新型基础建设、新环境下交管技术创新发展，推动引导交管设施数字化、网联化、智能化等创新，以及赋能车联网。

在工信部、公安部的指导下，无锡开展车联网规模验证，固化形成适合我国的车联网建设、车路协同应用方案。

上图是无锡的车联网建设系统架构图，整体描述公安交管、通信运营、通信设备制造、汽车制造、出行服务等行业领域的数据关系和功能划分。图中分别列出了公安交管的中心平台，路侧设施建设系统架构，基于移动运营商蜂窝网络通讯V2X的服务平台，互联网的出行服务平台，以及车企的一些应用。

在现阶段的建设应用中，公安交管在数据共享方面为车联网应用提供了关键数据支撑与赋能：

中心信号控制平台开放共享管控数据，路侧信号机通过嵌入专用车联网通信模块，实现跨专网、车联网的低延迟通信链路，同时升级信号机车联网软件功能，实时推送信息，实现从端侧到云端的信息服务架构，进行红绿灯状态、路口交通状态、可变车道、绿波速度、交通限流等交通管控信息，以及交通事故、施工等信息的推送服务。数据支撑基于车联网的出行服务、行业应用等车路协同功能实现。在车辆的出行服务方面，有信号灯显示、车内的标识显示、动态管控信息，以及交通事故信息推送。在行业应用层面，依托车联网相关技术，开展了120优先绿色通道的打通，公交优先通行，以及公安交管的特勤车辆优先通行等。

经历3年多的规模建设应用，参与各方经过不懈的努力，在技术方案、应用场景固化，引领规范等方面取得显著成效。其中打造了以车联网数据中心、公安交管赋能平台、V2X数据服务平台、出行服务平台的“三平台一中心”的架构体系，固化红绿灯信息、交通事件显示、公交优先、120/119紧急车辆优先等应用场景。同时，探索车联网规模建设、应用、管理模式；公安交管领域的建设应用模式更清晰，赋能内容更加具体；行业建立了标准体系，如《道路交通信号机信息发布接口规范》，推进《国家车联网产业标准体系建设指南（车辆智能管理）》，为我国车联网先导区建设以及车联网/自动驾驶测试道路建设提供技术、经验支撑。