数字化转型 | 高速公路交通控制理论体系与交通流算法的简单介绍

当我们行驶在便捷高速公路上，很少有人想到：那些看似不变的沥青路面之下，高速公路正经历一场数字化的升级变革，一群高速公路信息化的工作者正在不断推动智慧高速的落地。

虽然我们很少谈起交通控制理论，但是每年那么多的学术论文也是在不断验证高速公路基于交通控制理论的智慧化可行性，随着产学研的不断深入，基于理论基础的信息化系统更加贴近用户需求。

交通控制理论的发展历史

回顾一下理论发展史，我们让大模型做了一个简单总结：

1. 起源阶段（19世纪末-20世纪初）

• 1868年：英国伦敦安装世界第一台燃气信号灯（红绿两色），标志交通信号控制的诞生。
• 1918年：纽约出现手动红黄绿三色信号灯，奠定现代信号控制基础。
• 1926年：美国芝加哥首次采用自动交通信号机，实现单点定时控制。

1. 技术演进阶段（20世纪中期）

• 感应控制兴起：20世纪30年代，英美发明气动感应检测器，根据车流动态调整绿灯时长。
• 协调控制系统：1917年美国盐湖城首次尝试联动式信号系统；1928年发展出“灵活步进式”线控技术。
• 计算机应用突破：1963年加拿大多伦多建成首个计算机集中控制系统（IBM650），实现区域信号协调。

1. 智能化阶段（20世纪70年代至今）

• 自适应系统成熟：英国TRANSYT（1967）、SCOOT（1975）和澳大利亚SCATS系统成为主流，支持动态配时优化。
• 智能交通系统（ITS）：融合信息技术、人工智能，实现从“点控→线控→面控→网联协同”的升级。

我们看到这些都是交通控制理论从道路信号控制开始的，这也是为什么在早期，高速公路领域很少提到控制理论的原因。

高速公路的特殊性

1. 系统结构差异

• 高速公路为封闭线性系统，无交叉口冲突点，传统信号控制理论场景先天性缺失，最近今年也有研究城市出入口与城市智能控制系统的协调控制，基本都是课题类的。
• 交通流以连续运动为主，控制需关注速度协调、车道分配，而非启停调度、路线诱导灯。

1. 控制复杂度高

• 车辆高速行驶要求响应延迟低于1秒，传统区域控制策略（如城市协同配时）难以适应目前高速公路的物理形态。
• 需协调长距离路段+匝道+枢纽节点，多变量耦合增加建模难度（例：江苏沪宁高速匝道密度达3公里/个）。目前大家也在积极探索整体路网诱导。

1. 安全与效率权衡

• 主线控制措施（如可变限速、车道关闭）易引发追尾风险，责任问题需要引导，需高精度、实时数据支撑，需要交管部门的政策支持。
• 应急车道动态管控等创新需突破法规限制（例：需交警协同调整车道功能）。

1. 历史研究侧重

• 早期交通控制理论聚焦城市拥堵治理（交叉口占拥堵源的70%），高速公路优先扩容而非精细化控制，目前来说随着物理空间已经基本建设完毕，现在精细化控制、改扩建控制等新理论体系正在不断冒出来。

高速公路核心控制理论/技术

虽然最初的交通控制理论是信号控制理论发展起来的，最近几年，高速公路的交通控制也在不断呈现体系化、理论化的想象，大家通过示范工程、创新课题等来佐证交通控制理论在高速公路的落地。

目前高速公路核心控制理论/技术主要是：

1. 主线控制理论

• 可变速度控制：通过动态限速平滑交通流，缓解阶段式拥堵。
• 车道使用控制：动态开放应急车道。

1. 匝道与通道控制

• 需求-容量调节：根据主线占有率动态限制匝道流入量。
• 通道协同分流：将高速公路与平行道路整合调度，转移超负荷车流（需GIS+实时路况融合）。

1. 智能协同控制

• 主动交通流控制（ATFC）：通过预测模型提前干预车流分布（例：短时预测+可变情报板诱导）。
• 车路协同控制：基于V2X通信实现车辆编队、速度引导（例：5G+边缘计算支持毫秒级响应）。

1. 基础支撑技术

• 交通流建模：掌握宏观LWR模型、微观跟驰模型，预判瓶颈演化。
• 多源数据融合：融合雷达、视频、地磁检测器数据，提升状态感知精度（例：激光雷达穿透雨雾）

交通流的一些常见算法

高速公路目前来说主要是针对交通流的一些研究，主要是估算法和预测算法。

交通流估算法

（1）历史估计法：均值法、替代法等;

（2）回归法：线性回归、回归样条、线性插值法、线性外推法、SVR、局部加权回归(LWR)等;

（3）模型法：K-近邻、ARIMA模型、贝叶斯网络、时延神经网络(TDNN)、卡尔曼滤波、遗传算法等;

（4）基于矩阵/张量方法：SVD、PCA、奇异谱分析(SSA)、张量分解算法、压缩感知算法等。

交通流预测算法

（1）参数方法：ARIMA模型、指数平滑、卡尔曼滤波、多元线性回归等;

（2）非参数方法：神经网络、K-近邻、支持向量回归、随机森林、梯度提升回归树、贝叶斯神经网络、模糊神经网络等；

（3）混合模型：混沌-小波分析+支持向量回归、循环神经网络+卷积神经网络、集合经验模态分解+灰色支持向量机等；

（4）机器学习/深度学习：深度信念网络(DBN)、堆叠式自动编码器(SAE)、增强学习长短期记忆神经网络(LSTM)等。

结语

所有的信息化系统都是保障高速公路安全、便捷的运行。

智能交通系统的本质，是让道路从被动承受转向主动引导。

高速公路作为封闭式线性系统，其控制理论需跳出传统信号思维，转向“感知-预测-协同”的连续调控范式，还是需要我们持续研究和输出的。