基于改进算法的城市交叉口交通信号控制优化研究

于江平

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摘要：城市交叉口是城市道路交通网络的核心枢纽，其通行效率直接决定整体路网的运行状态。当前城市交通流量具备动态波动、随机性强的特征，传统交通信号控制算法适配性较差，普遍存在配时固化、车流资源匹配失衡、拥堵疏导滞后等问题。为有效缓解路口拥堵、提升通行效率，本文结合雷达视频一体检测器与路口边缘计算设备的硬件应用优势，针对传统信号控制算法短板设计改进型控制算法。文章系统梳理交叉口信号控制基础理论，剖析传统控制模式的固有缺陷，搭建融合实时车流预测的改进算法架构，通过真实路口多时段车流数据开展仿真验证，对比分析新旧算法的应用效果，明确改进算法的优化优势、适用边界与后续迭代方向。研究可为城市单点及区域交叉口信号智能管控、拥堵治理提供技术参考与实践支撑。

关键词：城市交叉口；交通信号控制；改进算法；边缘计算；车流预测；交通优化

引言

随着城市机动车保有量持续增长，城市道路交通压力逐年攀升，主次干道交叉口车流交织、拥堵滞留问题常态化发生，不仅降低市民出行效率，也加剧了城市交通运行负担与资源消耗。现阶段多数城市交叉口仍沿用传统信号控制模式，配套控制算法更新滞后，难以适配复杂多变的动态交通流，无法根据实时车流状态灵活调整配时方案，交通资源错配问题突出。依托雷达视频一体检测技术与路口边缘计算设备，可实现车流信息高精度、低延迟采集处理，为信号控制算法优化提供硬件支撑。本文立足城市交通拥堵治理的现实需求，优化传统信号控制算法，通过仿真测试验证优化成效，明确研究框架与实践价值，为城市智能交通管控体系建设提供新思路。

一、城市交叉口交通信号控制基础理论梳理

1.1 信号控制核心参数与评价体系

城市交叉口交通信号控制依托标准化核心参数实现车流有序疏导，核心参数涵盖信号相位、相位切换间隔、绿灯通行时长、信号周期等关键内容，各参数协同配合，共同决定路口车流放行逻辑。行业内形成了成熟的控制效果评价体系，主要围绕路口整体通行效率、车辆平均等待时长、路口拥堵滞留程度、车流资源利用率等维度开展综合研判，能够客观反映信号配时方案的合理性与适配性，为算法优化效果验证提供统一的评判标准，是交通信号优化研究的基础依据[1]。

1.2 传统信号控制算法适用场景分析

现阶段城市交叉口主流控制算法以定时控制与感应控制两类模式为主，适配不同平稳车流场景。定时控制算法依托历史车流数据制定固定配时方案，运行逻辑简单、稳定性强，适用于车流规律稳定、波动幅度较小的平峰时段路口管控。感应控制算法可依托基础车流检测设备感知路口车流变化，适度调整信号配时，相较于定时控制灵活性更强，能够适配小幅车流波动场景，是当前中小城市路口应用最广泛的基础控制模式，整体适配静态、稳态交通运行场景。

1.3 传统控制算法的固有技术缺陷

结合实际路口运行状态来看，传统信号控制算法存在显著的固有短板，难以适配动态复杂的城市车流场景。两类传统算法均缺乏对车流变化的预判能力，仅能被动响应车流状态，面对早晚高峰车流骤增、突发车流聚集等动态场景，极易出现配时滞后问题，造成热门车道绿灯时长不足、空闲车道资源浪费的失衡现象。同时传统算法数据处理延迟较高，无法适配高精度检测设备的实时数据输出能力，难以发挥智能硬件的感知优势，整体动态调控精度与实时性存在明显瓶颈[2]。

二、改进型交通信号控制算法设计

2.1 算法优化核心思路与硬件适配

针对传统算法动态适配性弱、配时调控滞后的核心问题，本文依托雷达视频一体检测器与路口边缘计算设备完成算法优化升级。雷达视频一体检测器可全方位、高精度采集路口各车道车流密度、车辆速度、排队长度等实时数据，突破单一检测设备数据片面、精度不足的问题。搭配路口边缘计算设备实现数据本地化快速处理，规避云端传输延迟弊端，为算法实时调控提供低时延、高精度数据支撑，打通感知、计算、调控的全流程智能链路，贴合智能路口硬件架构体系。

2.2 增设实时交通流预测优化模块

在传统信号控制算法基础架构上，融入实时交通流智能预测模块，弥补传统算法无预判能力的短板。模块依托边缘计算设备处理的实时车流数据，深度挖掘短时车流变化规律，精准预判短时间内各车道车流增减趋势，提前研判路口车流拥堵风险。通过动态推演车流运行状态，摆脱传统算法被动调控的局限，实现从滞后响应到前置预判的模式升级，为信号相位调整、绿灯时长动态优化提供精准的数据预判支撑，大幅提升算法适配性。

2.3 动态配时与相位差调控架构搭建

基于车流实时预测结果，重构算法动态配时与相位差调控逻辑，搭建完整的改进算法架构。摒弃固定周期、固定时长的传统配时模式，根据各车道实时车流密度与预判车流趋势，自适应调整各相位绿灯通行时长，对拥堵车流通道适度延长通行时间，对空闲通道压缩无效时长，实现交通时空资源精准匹配。同时优化路口信号相位切换逻辑，弱化固定相位约束，贴合实际车流交织特征调整相位组合方式，有效缓解路口车流拥堵滞留问题。

三、效果验证分析与应用展望

3.1 仿真测试场景与数据选取

为客观验证改进算法的实际应用性能，选取城市主城区车流复杂、拥堵频发的单点交叉口作为仿真测试载体，该路口车流波动显著、早晚高峰拥堵问题突出，具备典型的城市路口特征。测试完整采集早高峰、晚高峰、平峰三个典型时段的真实车流数据，精准还原不同时段的车流运行特征，分别采用传统控制算法与本文改进算法开展对照仿真实验，统一仿真环境与评价标准，保障测试结果客观可信，具备实际参考价值。

3.2 多场景算法性能对比分析

通过多时段仿真结果对比可知，改进算法在各类车流场景下均优于传统控制算法。平峰时段车流平稳，改进算法可小幅优化通行效率，减少无效信号时长；早晚高峰车流密集、波动剧烈，改进算法的优化优势尤为突出，能够精准适配动态车流变化，有效解决传统算法配时滞后、资源错配的问题，显著提升路口整体通行效率，缩短车辆平均等待时长，减少路口车辆排队滞留现象，大幅缓解高峰时段路口拥堵压力[3]。

3.3 算法适用边界与应用展望

本次改进算法依托边缘计算与高精度检测硬件，在单点动态车流交叉口的管控场景中优化效果显著，适配城市主次干道各类常规交叉口，但在多路口协同联动、特殊车流场景中仍存在优化空间。当前算法仅聚焦单点路口独立调控，未实现区域路网信号联动调控。未来可基于现有算法架构，拓展多交叉口协同控制模块，搭建区域路网联动调控体系，进一步提升城市整体路网通行效率，推动智能交通信号控制技术的规模化落地应用。

结语

本文立足城市交叉口拥堵治理痛点，梳理传统交通信号控制理论与技术短板，结合雷达视频一体检测与路口边缘计算设备的智能硬件优势，设计具备车流预判能力的改进型交通信号控制算法，通过多时段真实车流仿真测试验证算法优化成效。改进算法突破了传统算法配时固化、响应滞后、资源错配的缺陷，能够精准适配动态波动的城市车流场景，有效提升路口通行效率、缓解交通拥堵，具备良好的工程落地价值。后续可针对多路口协同场景持续优化算法架构，完善区域交通智能调控能力，为城市智能交通体系建设、交通拥堵精细化治理提供有力的技术支撑。

参考文献

[1]罗濠成, 任斌, 何春红. 基于改进遗传算法的交通信号双层同步优化控制 [J]. 东莞理工学院学报, 2025, 32 (1): 35-40.

[2]曹桐, 黄德启, 赵军. 改进的A2C算法在交通信号控制中的应用 [J]. 计算机工程与设计, 2024, 45 (6): 1713-1719.

[3]李若菡. 以改进遗传算法为技术支撑的城市交通信号控制研究 [J]. 中国信息化, 2018, (9): 46-47.

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