随着城市化进程的加快和机动车保有量的持续增长，交通拥堵已成为困扰现代城市发展的主要问题之一。传统固定周期的大连交通信号灯红绿灯控制方式已难以满足日益复杂的交通需求，智能交通信号控制技术应运而生。

一、传统信号控制技术

1.定时控制技术

定时控制是基础的信号控制方式，根据历史交通流量数据预设固定周期和相位时间。其优点是设备简单、成本低，但无法适应交通流量的实时变化，在流量波动大的路口效率低下。

2.感应控制技术

通过埋设感应线圈或安装视频检测器，检测车辆到达情况，动态调整绿灯时间。典型应用包括半感应控制（仅主路或支路安装检测器）和全感应控制（所有进口道均安装检测器）。

二、现代智能控制技术

1.自适应控制系统

自适应控制系统通过实时采集交通流量数据，动态优化信号配时方案。代表系统包括：

SCATS系统（悉尼协调自适应交通系统）：采用分层控制结构，通过检测器数据实时调整周期长度和绿信比。

SCOOT系统（Split, Cycle and Offset Optimization Technique）：基于交通模型预测，优化周期、绿信比和相位差。

ACTRA系统：美国开发的区域自适应系统，支持多种控制策略的灵活切换。

2.基于人工智能的控制技术

(1)模糊逻辑控制

模拟人类决策过程，将交通流量、排队长度等参数模糊化，通过规则库推理得出更优控制策略。特别适用于交通流随机性强的复杂路口。

(2)神经网络控制

利用深度学习算法训练模型，从历史数据中学习交通模式，实现信号配时的自主优化。深度强化学习在信号控制领域展现出巨大潜力。

(3)多智能体系统

将每个交叉口视为独立智能体，通过协作与协商实现区域协调控制，解决了集中式系统计算复杂度过高的问题。

3.车路协同控制技术

随着车联网技术的发展，V2X（Vehicle-to-Everything）通信为信号控制带来新思路：

GLOSA系统（Green Light Optimal Speed Advisory）：通过车载终端向驾驶员建议更佳行驶速度，实现"绿波"通行。

优先通行控制：为公交、应急车辆等提供信号优先，提升特殊车辆通行效率。

协同式自适应控制：融合车载浮动车数据与路侧检测数据，实现更精准的交通状态感知。

4.基于大数据的区域协调控制

利用城市交通大数据平台，整合多源异构数据（卡口、GPS、手机信令等），构建宏观交通模型：

动态子区划分：根据交通流相似性动态调整控制子区范围

分级递阶控制：实现单点-干线-区域的协同优化

预测性控制：结合短期交通预测，提前调整控制策略

四、新兴技术发展趋势

1.数字孪生技术

构建虚拟交通系统镜像，在数字空间仿真测试各种控制策略，再部署到物理世界。

2.边缘计算应用

将部分计算任务下沉至路侧边缘节点，降低通信延迟，提高系统响应速度。

3.5G+AIoT融合

利用5G低时延特性和AIoT设备的广泛部署，实现更精细化的交通状态感知。

4.绿色节能控制

考虑车辆启停能耗，优化信号配时减少总体碳排放，助力"双碳"目标实现。

五、技术挑战与展望

当前智能信号控制仍面临诸多挑战：多源数据融合困难、模型泛化能力不足、网联车辆渗透率低、系统安全风险等。未来发展方向包括：

加强"云-边-端"协同计算架构研究

推进人工智能与交通工程的深度融合

完善车路协同标准体系

探索新型混合交通流控制方法

交通信号智能控制技术正经历从"信息化"向"智能化"的深刻变革。随着新技术的不断涌现和应用场景的持续拓展，智能信号控制系统将在提升道路通行效率、缓解交通拥堵、减少交通事故等方面发挥更加关键的作用，为智慧城市建设和可持续交通发展提供有力支撑。