新一代全息逻辑运算交通信控技术，新在哪里？

一、公司简介

重庆攸亮科技股份有限公司成立于2013年底，以城市智能交通为主业，是一家覆盖产品研发、制造、系统咨询与集成服务的科技型企业，在国内有4家分、子公司，连续多年年营收过亿。以产品生产、销售为主，是智能交通行业西部研发型龙头企业，是国家高新技术企业、国家信息产品基地龙头企业、重庆市中小企业技术研发中心，连续5年获得中国十佳交通信号控制企业荣誉。

公司产品研发经历了从嵌入式硬件产品升级到局域网、互联网软件系统研发的过程，各线研发力量出色、均衡，还成立了一个数据挖掘的工作组。其他产品包含交通集成指挥平台以及铁路车站出行信息系统。

二、全息+逻辑运算控制

今天要介绍交通信号控制系统的全息+逻辑运算控制。

就我们公司的技术创新和技术进步的理念来说，我们定义了三级：第一级是狭义用户需求驱动，主要是指比较直接的、能简要说清楚的需求；第二级是数据驱动，系统控制用数据环境的变化驱动技术发展；第三级是新技术包括人工智能在内的科学技术进步带来的驱动。不只是信号控制，很多技术都是这样发展的，现在进展比较成熟的有机器视觉、听觉。而在人工智能的逻辑演绎和推理方面，哪怕是有条件限制的演绎，人工智能还不够。个人还是认为，真正人工智能需要小数据学习达到智能。

数据驱动有4层模型：一是时刻数据；二是时刻、存在型+占有率（时间）数据等；三是现场感知直接数据，时刻、存在型、速度、车头时距、占有率、流量、排队长度等所有参量；四是互联网大数据+LAN大数据+现场感知。现在在互联网大数据领域，有很多巨头在挖掘数据、分析数据，但传统的城市智能交通系统也能采集巨量的数据，比如两个卡口之间就可以推出等效排队长度、等效速度、各向流量与比值等，我们在这方面投入了大量的精力和人力。

 对于数据与控制模式关系的理解，我们现在见到的主要是定周期控制，依赖时刻数据；感应控制则是依据存在型数据、占有率和时刻等；通常的自适应协调控制主要依据视频、雷达、地磁、线圈等检测数据，再加上现场其它直测数据，也可以用车联网局部数据，做为输入。真正全息控制，除现场的数据外，需要融合城市交管系统LAN大数据和WEB大数据，不同数据进行融合、互补，实现结构化、标准化信控数据，希望能最低成本还原控制所必须知道的实际交通场景，成为我们实现优化信号控制最准确、最全面的依据。

除了系统外的控制数据之外，还要重视系统本身工况数据，系统健康特别前端外设健康是系统控制的基础。攸亮科技的全息感知也包括感知系统工况数据，比如灯具、倒计时、流量检测器、VMS等外设、主设的工况。最近我们尝试对外设进行自动化故障扫描，可以检测灯珠好坏等，通过PLC-IoT电力线载波把数据实时传回来。以前的太多的光纤、网线、双绞线等等增加了不可靠度，一挖就断。现在电力线载波一根线就把问题解决，灯亮就有数据，同时完成后台运维系统对外设的可视化运维。

在得到全息感知数据之后，就可以对绿灯效率进行优化，对信号控制进行逻辑推理运算，做全息区域优化控制。

这里重点介绍一下信号控制机的逻辑运算控制，现在路口用的检测器有非常多种类型，包括物理检测器，雄如线圈、雷达、地磁、视频等；包括本地检测器，得出时间、长度、占有率、排队程度等等布尔化变量处理。远程虚拟监测器，对数据进行挖掘以后，可远程置位复位虚拟检测器。通过逻辑运算与控制，不管是基于哪种控制方式都可以完成控制相位的生、续、转、停。

虚拟检测器逻辑运算控制的优点：

一是可以让大数据与前端数据控制结合，否则前端数据再精确在区域级控制也没什么用；二是大周期数据与实时数据协调控制；三是模糊数据与精确数据协同控制；四是前端归一控制方式；五是分层协作控制，不同的控制层面最终是映射到控制检测器里面去。第六是可以引入所有现场对红绿灯有影响的控制要素，模拟民警“现场指挥的逻辑推理过程”。

举一个最简单例子说明（这个图我们的美工把检测器去掉了，说明起来有点困难），重庆市石门大桥南桥头一个X型控制路口，可变车道+出口拥堵控制。车辆要下桥到滨江路，L1和L2是两个出口的检测点，可和进口的检测点L3进行逻辑运算。假定出口是拥堵的，逻辑运算得出没有可行性，尽管有请求有需求也不能放行。桥下排队检测，假定第一排队位置有请求，第二排队位置也有请求，出口也可行，绿灯时间就会给一个比较长的固定相位容错，再给一个弹性相位。容错是屏蔽掉不紧凑的车流。这是一个最简单的例子来说明说明逻辑控制问题。在重庆很多匝道控制、公交优先控制等，都可用这种方式来推理控制，包括不同方向的公交优先碰撞都可以通过虚拟检测器、逻辑推理来控制，非常方便的。

这是我们的新一代信号控制机，主要功能包括3个虚拟、逻辑运算、全物联等功能。待该信号机通过公安部门正式检测之后会推出，希望能落地更多城市。

这是一个简要介绍，可能有没有说透处，或有不妥当的地方，请大家批评指正。谢谢大家！