通过少量联网车辆改善交通信号定时

　　密歇根大学(University of Michigan)的研究人员利用道路上仅6%车辆的GPS数据，就可以重新校准交通信号，从而显著减少十字路口的拥堵和延误。

　　在密歇根州伯明翰进行的一项为期18个月的试点研究中，该团队使用通用汽车提供的联网车辆数据来测试其系统，结果表明，在有信号的十字路口，停车次数减少了20%至30%。通用汽车目前在美国道路上行驶的汽车中占6-10%。

　　官方称，这是世界上第一个大规模的、基于云的交通信号重新定时系统，它代表了一个重要的机会，让社区以更低的成本重新校准他们的信号模式。密歇根大学的研究发表在《自然通讯》杂志上。

　　密歇根大学的系统从道路上一定比例的车辆中获取GPS数据，并推断出交通模式。例如，一辆联网汽车在距离十字路口大约100英尺的地方停下来，这强烈表明它至少落后于其他三到四辆车。

　　密歇根大学土木工程教授、Mcity和互联与自动化交通中心主任Henry Liu表示:“虽然十字路口的探测器可以提供交通数量和估计速度，但即使在低渗透率的情况下，获取车辆轨迹信息也可以提供更有价值的数据，包括车辆延误、停靠次数和路线选择。”

　　美国大约有32万个交通信号灯，每年与这些十字路口直接和间接相关的交通拥堵成本总计229亿美元。这些成本包括等待交通灯所花费的时间，以及由信号时间造成的不必要的能源消耗，这些都是可以改善的。

　　大多数交通信号都是按照一天中某个时段的信号定时计划运行的，在这个定时计划中，有早上、下午、晚上和夜间的预设模式。交通规划者试图将这些自行车与周围的十字路口协调起来，让汽车在十字路口之间流动，尽可能少地走走停停。

　　刘说:“这些信号应该经常更换的原因是交通总是在变化。”“一个很好的例子是我们在COVID到来前一年和之后两年看到的交通模式。由于很多人在家工作，你的早晨高峰时间发生了巨大的变化。当你看到这种变化时，你需要重新调整这些信号的时间。”

　　优化信号以跟上交通流量的变化并不是一项简单的任务。进行交通统计和重新计算所涉及的成本和时间意味着，大多数市政当局在两到五年甚至几十年内都不会重新评估。

　　自适应信号早在20世纪70年代就出现了，它可以检测十字路口的车辆，几乎实时地对信号进行重新编程，但由于成本高昂，这种信号一直没有得到广泛应用。在一个十字路口安装一个自适应系统可能要花费5万美元，还需要定期维护——并不是所有社区都能负担得起这个价格。用于优化的U-M系统的成本是自适应系统的一小部分。

　　U-M系统被称为概率时空图，它允许更小比例的联网车辆数据完成与自适应交通信号传感器相同的工作。为了测试其有效性，研究人员在2022年3月的三周内收集了伯明翰34个信号交叉口的数据，其中大多数是固定时间系统。

　　“这确实解决了我们的数据收集问题，”奥克兰县道路委员会副总经理加里·皮奥特罗维茨(Gary Piotrowicz)说。“我可以说，这将是这个国家每个人的做法。一旦他们巩固了这个体系，就没有理由采取其他方式了。”

　　刘的团队有几名研究生，其中包括扎卡里·杰罗姆(Zachary Jerome)，他是一名研究生研究助理，也是密歇根交通实验室的成员，帮助开发了密歇根大学的算法。Jerome直接与RCOC合作，并希望与行业合作伙伴合作，帮助其他市政当局部署这种节省成本的技术。

　　Jerome说:“与工业界合作，将这项突破性技术应用于现实世界的机会令人难以置信地鼓舞人心。”“我的愿景是，这个系统将为世界各地的社区提供一种革命性的可扩展、可持续和高效的信号重定时解决方案。”

　　更多信息:王兴民等，基于低渗透率车辆轨迹数据的红绿灯优化，Nature Communications(2024)。引文:利用少数联网车辆改善交通信号定时(2024年，2月20日)检索自2024年2月20日https://techxplore.com/news/2024-02-traffic-vehicles.html本文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。