余志：其实站在这个讲台特别忐忑，其实做老师的站讲台很正常，但是我今天特别忐忑。首先感谢大会邀请我来演讲，我的题目是：交通控制的三要素，数据、目标、算法。
我分享的内容分为三部分，一是我讲过很多遍的“交通系统的复杂性”。交通控制里的数据、目标、算法应该怎么去考虑？
这个故事已经讲过很多次了，但我还是要讲，这是一个真实的故事：一位通信专家说，如果用通信系统的方法来管理交通，交通可能就不堵了。理由是光纤就类似高速公路，交叉口就类似交换机，听起来很形象。我们全国通信系统连一个网络里的，用户以亿为单位计，用光纤、交换机来实现，比较少看到信号堵塞，而一个城市几十万辆车就堵的要命，如果用通信系统的方法来管理交通系统，交通就好了。交通越来越像通信系统，交通不是变复杂了，而是变简单了。
为什么通信可以管得好，交通管不好？很简单，如果我们把对应的电话号码都去掉，上亿的人都在打电话，不知道谁打给谁，并且光纤不是通信指派，想选哪一条就选哪一条，那通信系统还会好吗？而交通管理者，不知道车走哪条路，谁想走哪儿就走哪儿，想停就停。
我们大学里学交通，要去求解一个东西，首先要建一个数学模型，要把一个物理的概念变成一个数学的模型，要去计算，我发现这几年交通研究越来越不讲模型了，大家都讲数据、融合。在我眼里，交通行业凡讲融合的基本上都是骗子，因为算不清，没有模型，融合也需要有模型，别拿融合忽悠人。不知道车从哪里来，往哪里去？车辆走那条道路又不是交通系统选择，并且交通事故存在随意性，这是什么样的形态呢？还有好多做交通控制的，老认为能控制好，交通问题存在时变、非线性、不连续、不可测、不可控。我不知道谁可以把这个问题解了。根据我的了解，交通系统本质的复杂性，就在于其数学上的不可描述性，谁可以解？谁都不可以解。
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为什么现在可以解了？互联网、大数据等技术出现，让这样一个系统可以测量了，但不是完备的测量，是基本上可以测量了。测量了之后有一个好处，现在可以在个体、全局、外部因素三个层面上进行测量，让系统由过去的不可描述，变得可以描述，不可以求解变得可以求解。由一个复杂的系统，变成一个可以拼接组合、可测量、可求解的系统。整个交通系统，随着大数据、互联网、人工智能的介入，改变了本质性，在这个前提下，我们才有可能把交通系统变得越来越类似于通信系统一样用模型描述，组织和求解，这是一个最大的变化和趋势。
总的来说，不是交通系统变复杂了，而是交通系统变简单了。由不可描述，不可求解，变得可以求解了，也不是我们发明的什么伟大的算法，聪明的结构，不是融合了什么东西，融合实际上就是加减法。
回到演讲主题，交通组织与信号控制，我真的不太懂，接到这个任务，苦思冥想半天。信号控制要搞好它，我想了半天就三个要素，。我的结论是，，你知道某目标飞机的轨迹，，。最后我把问题转化为对目标的认识，信号控制就是三个要素，数据、目标、算法。
套用一个行话，信号控制有单点控制、干线控制、区域控制，有各种各样的检测数据，各种各样的控制方案，最典型的定时控制，感应控制，自适应控制等等。
1、单点控制
我也举两个例子。上次我到宣城开会，在路口，我突然就给交警的领导提了一个标准，我说以后在非饱和道路交叉口，信号机控制的好不好，就两个指标，没有车辆在等待，没有绿灯在浪费，你们也不要搞那么复杂，站在路口看5分钟，每个周期过了车都清空，而且车一走光，绿灯就转掉，给其他方向或者行人。什么算法都别管，别忽悠人，做到这个就是好的，做不到就是不好，那些参数都别看。但这是非饱和情况下的判定标准，要讲清楚，饱和的情况要另外再说。
如果路口没有测量通行能力，就只能用历史统计数据，就做方案，还能干啥？如果是感应，那就用感应的，你有更多数据，就用自适应方案。下面这张图很简单，如果你能够感应，你就能够随着车流大小变化，你不能感应，你就只能做方案，做方案就有可能出现这样的不够优化。
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如果是饱和的条件就不展开了，我真的不是很懂，但是我现在觉得，需要很细致的工作，不要犯低级的错误。浮动车能不能控制信号机？最基本的理论是要找到排队长度，因为浮动车数据都是小样本数据，最不可能做感应式，最可能做排队长度控制。原理上浮动车就不可以做信号，但浮动车可以做交通拥堵的判断，为什么？100辆车被堵了，其中有10辆车抽样，可以代表一百辆车被堵。但抽样了一百辆被堵了，也不能用信号流量，非常难。
2、干道/绿路控制
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干线、绿波带控制做啥呢？我这个人喜欢分类，一种是简单的，我们叫简单路结构下的绿路控制，其实就是一个绿波时间差的互相匹配，算法很简单，做法也很简单，这时候我要为GPS说话，如果用的好的话，可以用GPS调整运行的速度，不展开，总体上是这样的。
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如果路口交通很复杂，主次流向会冲突，而且冲突的时间会变化，绿波就不行了，你只有状态检测数据，没有OD检测数据的话做不到。为什么我最近一直强调要解构交通系统，一定要从状态来看，有时候我就是不理解，解不了模型的人以及那些天才的厂商，发明了那么多先进的算法，不知道是怎么算出来。
3、区域控制
忽悠最多的是区域控制，现在全国有一些城市在做区域控制，都讲这个。好歹我当初也学了区域控制，搞清楚，要想学习区域信号控制，必须有大样本的路径检测，如果没有再好的算法我也觉得都是瞎掰。不相信谁试试？数学算法上有解就有解，没解就没解，瞎猜就是瞎猜，要想做好一定要有大样本路径检测数据。没有动态流量检测，定时方案就是最好的控制。所以交警兄弟也不要怪人家信号控制系统不好，你要是想（区域控制）有效果就配检测设备，不检测就没有效果。如果检测不可靠，自适应和感应控制还不如单点方案呢。
非饱和情况下，单行线/人行道路口，基于速度估计的绿波带就是好的方案。区域协调必须有大量的路径检测，否则任何算法也无法实现。
我总结一下，交通信号控制三要素：完备的数据、合理的目标、成熟的算法。我认为信号控制研究中，算法是最简单的，数据是最难的，目标必须量力而行，由此我们提出了IDPS的概念，完善的基础设施和数据采集，智慧平台才能做好。基础设施不是越多越好，上了很多设备，但不支持完备的设备采集，要有总体性完备和个体完备，要想了解城市交通拥堵的状态，比如说车速问题，GPS的样本就很重要。
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什么情况下可以在一个城市里获得基本完备的数据？
所有的车都装GPS，未来自动驾驶就是这样，实现车路协同了，所以未来就好办了。所有的交叉口都有卡口式电警，所有的车都有电子车牌，所有交叉口都有电子车牌检测设备，这个很重要，别只是车上装了，路侧没有。在这个情况下，我们研发了1+3+1的交通大脑，大脑是要有结构、道路网络必须可以计算，如果承载力不可以计算的，怎么智慧化？或者是大脑化？
能力、需求、状态的三个分析。在线的、时时的，基于车辆身份的仿真。我们在宣城将近100路口，有六十几个装了设备，我们在那里做了实验，从自适应点控到绿波带等，目前区域协调的点控也正在做最基本的尝试，我就讲这么多，谢谢大家！
