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中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 1 基于人工智能技术的交通信号控制优化研究 彭 超 招商局重庆交通科研设计院有限公司，重庆 400067 摘要：摘要：近年来，城市交通拥堵问题日益严重，交通信号控制成为解决交通拥堵的关键之一。传统的交通信号控制系统一般采用经验法则或定时控制，难以满足实时交通需求。人工智能技术的快速发展为交通信号控制系统带来了新思路和新方法。基于人工智能技术的交通信号控制优化研究，主要包括传感器技术的应用、人工智能技术的应用、统一的交通路况评估指标、车辆和道路协同控制技术、复杂交通场景下智能优化控制等方面，旨在优化城市道路交通流量，提升通行效率，降低交通拥堵。本文将从应用需求、研究现状以及未来发展等方面，系统探讨基于人工智能技术的交通信号控制优化研究现状和前景，为转型智慧城市，实现智慧交通，促进城市经济发展提供有益的参考。关键词：关键词：人工智能技术；交通信号控制；优化 中图分类号：中图分类号：U284 0 引言 城市化进程带来了日益严重的：用。然而，传统的交通信号控制方法缺乏实时性和智能化，不能够适应城市交通流量动态变化的需求。人工智能技术的不断发展为交通信号控制带来了新的思路和解决方案，它可以通过智能化算法，实现交通信号控制的智能化、自适应和优化，提高通行效率和降低拥堵程度。基于人工智能技术的交通信号控制优化研究，旨在通过深度学习、强化学习、优化算法等人工智能技术来解决交通信号控制中存在的问题，从而实现智慧交通，推动城市交通管理的现代化和智能化发展，具有非常重要的意义。1 人工智能及其交通信号控制系统概述 1.1 人工智能概述 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指基于计算机技术的人类智能模拟，旨在使机器能够像人类一样感知、思考、表达、判断和行动。它涉及到多个分支学科，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。人工智能的发展历程可以追溯到上世纪五六十年代，起初是以推理为主要研究方向，后来进一步发展出了符号计算、专家系统和神经网络等技术，人工智能开始成为计算机科学的一部分。近年来，随着大数据和云计算技术的发展，以及计算机算力的不断提高，深度学习及其变体的出现，人工智能迎来了一个新的高速发展时期。特别是在移动互联网、大数据、超级计算机、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展进入新阶段，在自然语言处理、医疗、金融、安防、物流、智能家居领域等都得到了广泛的应用。其中最具代表性的应用包括自动驾驶汽车、人脸识别、智能语音助手、机器人等。基于人工智能技术的发展趋势，人工智能已成为计算机科学领域的重要发展方向，也被认为是推动社会经济发展的重要引擎之一。1.2 现代城市人工智能交通信号控制系统 智能交通信号控制系统涉及内容较为复杂，需要通过内部不同子系统之间的协调配合完善城市地区各个路段的管理，通过深度学习、强化学习和优化算法等技术，实现对城市道路交通流量的实时感知和全方位优化调度。现代城市人工智能交通信号控制系统通常由三个部分组成：感知控制层、智能决策层和执行控制层。感知控制层利用传感器和高清摄像头等技术，可以妥善处理交通密度、平均车速、交通流量、通行能力、最大交通饱和量等因素之间的关系，实现对路网车辆运行情况的实时感知。智能决策层通过深度学习、强化学习等自主学习算法，实现交通信号控制的实时决策和优化，以最大程度提高路口吞吐量和通行效率，缓解拥堵。执行控制层将智能决策层的结果传递给交通信号灯控制器，实现实时交通信号控制。现中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 2 代城市人工智能交通信号控制系统具有如下优势：1.智能化：系统可通过自主学习算法，在实时的交通流量变化中调整交通信号灯的控制策略，实现智能化的交通信号控制。二是 动态调度：通过对路网车辆运行情况的实时感知，系统可以及时发现路口拥堵的情况，调整信号灯的控制周期，动态管理路口交通流量，从而达到缓解拥堵的目的。3.高效性：系统可全天候实时感知路口交通状况，及时发现交通瓶颈，依据交通流量等情况精准地进行调度，提高了交通流量的通行能力和效率，从而缩短车辆行驶时间。4.环保可持续：通过降低交通拥堵，排放物减少，同时也降低了碳排放量，有利于城市环保可持续发展。综上所述，现代城市人工智能交通信号控制系统是未来城市交通方向的重要发展方向，可以有效改善城市道路交通拥堵情况，为城市交通管理提供智能化的解决方案。2 现代城市人工智能交通信号的控制优化的意见和建议 基于人工智能（AI）技术的交通信号控制优化是交通领域的前沿研究，其主要目标是优化城市道路交通流量，以提升通行效率和减少交通拥堵。具体优化方向和内容包括以下几个方面：2.1 传感器技术的应用 在基于人工智能技术的交通信号控制优化中，传感器技术的应用是非常重要的一环，时采集路口及主干道交通流信息，实现交通运行状态的动态感知、交通拥堵情况的实时监测与预警，为交通信号控制优化提供精准和实时的数据支撑。传感器技术有多种类型，目前在交通信号控制中常用的有以下几种：一是磁力传感器：利用磁场感应原理感知车辆的通行和停留情况，能够判断车辆的类型和通行状态，但其安装和使用环境要求较高。二是雷达传感器：利用雷达信号感知车辆的通行、车速、距离等信息，可以应用于各种环境，但价格相对较高。三是视频监控技术：通过摄像头实时采集路口车辆的图像和视频，利用计算机视觉技术判断车辆的通行状态、数量和速度等信息。传感器技术的应用可以提高交通信号控制的智能化和精准化，在交通拥堵情况下，通过实时感知路网交通状况，交通信号控制系统可以根据实时数据智能调整交通信号灯控制策略，以最大程度地提高路口吞吐量和通行效率，缓解拥堵。由于传感器技术收集的数据十分复杂而庞大，利用人工分析耗时和效率不高，因此需要借助人工智能技术来完成数据处理和分析任务。通过应用深度学习、自然语言处理和机器学习等人工智能技术，交通信号控制系统可以实现从收集的海量数据中提取有效的信息，进而建立预测模型和决策模型，为城市交通智能化建设提供更好的决策支持。2.2 统一交通路况评估指标 构建一套统一的交通路况评估指标体系，比如平均通行时间、车辆的平均延误时间、全网交通流量等，使交通管理者能够更加直观地了解整个交通网络的运行情况。具体来说，利用人工智能技术可以在一定程度上提高交通路况评估的精度，同时也可以更好地综合交通路况数据。以下是一些常用的利用人工智能技术进行统一的交通路况评估指标的方法：一是基于机器学习的预测模型：利用机器学习算法，通过对历史交通数据的分析和学习，可以建立预测模型，预测未来道路的流量、速度、延误等参数，以此来为评估交通路况提供指标支撑。二是 基于深度学习的计算机视觉技术：深度学习可用于构建对交通视频和图像的处理技术，通过利用 CNN 等技术，对交通摄像头的视频进行实时处理和分类分析，提取交通流量、车速、车道偏移、交叉路口交通流等重要信息，这些信息可以用于实时路况监测和路况评估。三是基于大数据的统计分析：通过收集和分析许多交通数据，如车辆流量、车速、旅行时间等，可以利用大数据技术来寻找数据之间的关联性，建立统计模型，对路网和路段的交通流量、速度、延误等关键指标进行综合评估，从而为道路交通管理和交通规划提供决策支持。综上所述，通过利用人工智能技术，可以构建出更准确、更稳定、更智能化的交通路况评估指标，现代交通管理系统可以更加精细化、便捷化、智能化地应对城市的日常交通管理和交通事故应急事件。2.3 车辆和道路协同控制 在人工智能技术的帮助下建立的交通信号管控体系，可以实现车辆和道路协同控制，并更加智能、自动化，从而提高交通流量，缓解交通拥堵，降低交通事故发生率。以下是一些关键领域控制方面的解释：一是车辆驾驶监控系统：利用传感器和监控技术来监测车辆位置、行驶方向、速度等信息，这些信息可用于自动制动和转向系统，确保车辆不会行驶出车道、中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 3 与其他车辆发生碰撞等情况，从而减少了交通事故的发生率。此外，利用通信技术和数据分析能力，车辆驾驶辅助系统可以为驾驶员提供更加实时、准确的路况和交通状态的信息。二是 交通信号灯控制：人工智能技术可以利用预测模型、统计分析等方法，对交通灯控制进行更加智能化和自动化的控制，预测未来的交通流量，利用控制算法以及现实交通路况对转向和制动指令进行优化调整，使得交通信号灯控制能够更好地响应路口通行状态。三是路网信号优化：通过大数据技术和算法模型，对路网通行时间进行统计分析和预测，利用人工智能技术进行优化调整，提高交通流量，降低各类交通指标，从而改善道路通行状况。总之，人工智能技术为交通信号管控提供了广阔的发展空间，可能彻底颠覆传统的机动车控制方式，尤其在复杂通行环境和海量数据处理方面展现出更大的优势和潜力。但需要注意的是，人工智能技术的应用需要权衡一些矛盾，如智能和人性化之间的平衡、隐私和安全之间的平衡等，并制定相应的法律法规进行监管。2.4 复杂交通场景下智能交通信号控制 人工智能技术在复杂交通场景下智能优化交通信号控制有着广泛的应用。以下是利用人工智能实现智能优化交通信号控制的几个关键技术方面：一是感知技术：通过各种传感器，如交通摄像头、雷达、激光雷达等，采集交通现场的各种数据，如车辆速度、行驶路线、车道选择等，为交通信号控制提供可靠的数据支持。可利用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络（RNN）、图像识别、目标检测和跟踪等方法来实现交通场景中的目标感知。二是 决策制定：利用各类算法模型，针对收集到的交通数据，建立数据预测模型，如基于深度学习的神经网络、基于规则的专家系统、基于最优化算法的数学模型等。通过这些模型对行驶车辆进行预测，有效规划交通信号灯的控制策略,满足交通流量需求，在确保安全的同时，提高交通效率。三是控制技术：交通信号控制器在需要之处严格执行相关智能化控制策略，如基于时间的控制，商业系统及最优路径控制、闭环/开环控制等技术，针对特定情况进行优化性质调节，并能实时感知到特殊场景下的提醒和报警信息，如过路车辆肇事、人员拥堵、车辆出现道路故障等。四是监管系统：交通信号控制效果具有直接性的响应，人工智能技术，建立一个监管系统调度中心，进行监管、调度和决策管理的工作，可随时监控交通情况，制定灵活的交通调度安排。透过实况影像回传，实施方案远距离监管和操作，掌握交通状况及最优交通事故应急方案等。总之，基于人工智能技术的智能优化交通信号控制可以有效解决复杂城市交通流量问题，提高交通效率，同时还可以为城市交通管理和交通规划提供决策支持和数据参考。需要注意对隐私和安全等问题进行规范和管理，确保技术的正常应用。3 总结 综上所述，基于人工智能技术的交通信号控制优化是现代交通领域的一个热门研究方向，其可以实现交通系统的智能化、自动化、高效化和可持续发展。本文讨论了人工智能技术在交通信号控制优化中的关键技术和应用。总之，通过采用前沿技术提高交通安全性和行驶效率，智慧交通与个人生活的结合愈加紧密，实现整个交通系统智能化一体化、优化运转、提高信息化程度，促进全社会更加便捷舒适的出行方式。参考文献 1张磊.多智能体技术在交通系统中的应用研究J.山西建筑,2016,42,07(18):256-258.2屈晓光.基于多智能体的城市交通控制系统研究J.城市地理,2016,22(08):21-22.3刘建磊.人工智能+背景下轨道交通信号与控制专业建设研究J.现代职业教育,2020(1):2.4张立立,王力.新一代人工智能交通信号控制器架构 研 究 J.重 庆 交 通 大 学 学 报：自 然 科 学版,2019,38(11):8.5周安宏.人工智能交通信号控制系统J.通信电源技术,2019,36(1):3.6王艳.城市交通信号灯智能控制系统研究D.哈尔滨:哈尔滨工程大学,2010.