1. 引言
随着城市化进程的加速，城市交通拥堵问题日益严峻，已成为制约城市可持续发展的重要因素。传统交通管理手段难以应对复杂多变的交通需求，智能交通系统应运而生，成为缓解交通压力的关键途径。智能交通系统通过集成先进的信息技术、通信技术和控制技术，实现对交通流量的实时监测与动态调控。其中，信号控制优化作为智能交通系统的核心环节，对提升道路通行效率、减少交通延误具有重要意义。近年来，多源传感器数据融合技术的快速发展为智能交通信号控制优化带来了新的机遇。通过融合不同类型传感器的数据，可以获取更全面、准确的交通信息，从而为信号控制策略的制定提供坚实的数据支撑[1][3][7]。
2. 多源传感器数据融合技术
2.1 常见传感器类型及特点
在智能交通系统中，多种传感器协同工作以实现对交通环境的全面感知。摄像头作为视觉传感器的一种，能够捕捉丰富的图像信息，通过图像处理算法可提取车辆类型、速度、行驶方向等关键参数，为交通管理提供直观的数据支持[2]。雷达传感器则以其精准的测距能力著称，利用电磁波反射原理获取目标物体的距离、速度和角度信息，尤其在恶劣天气条件下表现出较强的鲁棒性[4]。地磁传感器通过检测车辆经过时引起的地磁变化来识别车辆的存在与数量，具有安装简便、成本较低的特点，但对大型车辆的检测精度可能受到干扰[14]。这些传感器各具特色，共同构成了多源数据融合的基础。
2.2 数据采集方式
不同传感器采用多样化的数据采集方式以适应复杂的交通环境。摄像头通过图像捕捉技术记录交通场景的视觉信息，其优势在于能够提供高分辨率的图像数据，便于后续的目标检测与跟踪；然而，图像处理过程对计算资源需求较高，且在低光照或强光照条件下可能出现性能下降[2]。雷达传感器利用电磁波发射与接收之间的时延计算目标距离，具备全天候工作的能力，但由于电磁波的散射特性，其在复杂交通场景中可能存在多路径效应导致的测量误差[6]。地磁传感器通过感应地磁场的变化检测车辆通行状态，其数据采集方式简单高效，但对慢速行驶或静止车辆的检测能力有限[10]。这些采集方式各有优劣，需结合具体应用场景进行选择与优化。
2.3 数据融合方法与算法
多源传感器数据融合的核心在于采用适当的方法与算法对异构数据进行整合与分析。卡尔曼滤波作为一种经典的数据融合方法，通过对动态系统的状态进行递归估计，能够实现对多源数据的最优估计，特别适用于处理含有噪声的时序数据[4]。神经网络则以其强大的非线性映射能力，在处理复杂交通场景中的多源数据融合问题时展现出独特优势。例如，深度神经网络可以通过多层特征提取与学习，挖掘不同传感器数据之间的潜在关联，从而提高融合结果的准确性和可靠性[12]。此外，D-S证据理论作为一种不确定性推理方法，能够有效处理多源数据中的冲突信息，已在交通事件检测等领域得到成功应用[13]。这些方法与算法为多源传感器数据融合提供了理论支持和技术保障。
3. 基于多源传感器数据融合的智能交通信号控制优化策略
3.1 交通流量精准感知
多源传感器数据融合技术能够显著提升交通流量感知的精度与可靠性。通过整合摄像头、雷达、地磁传感器等多种传感器的数据，可以全面获取车流量、车速等关键参数。例如，摄像头能够捕捉车辆的图像信息，利用图像识别技术可准确统计车流量；雷达则通过电磁波反射原理，精确测量车辆的速度与距离[1]。此外，地磁传感器可通过检测车辆对地磁场的扰动来判断车辆的存在与数量。将这些多源数据进行融合，不仅能够弥补单一传感器数据获取的局限性，还能通过数据互补提高感知的准确性，为后续的智能交通信号控制优化提供坚实的数据基础[5]。激光传感器在交通流数据采集中也展现出独特优势，其实时采集的数据经处理后可用于计算车辆急迫程度，从而进一步优化交通流量感知的精细化水平[10]。
3.2 动态信号配时调整
基于交通流量感知结果，动态调整信号配时是实现智能交通信号控制优化的重要策略。传统的定时配时方法难以适应实时变化的交通流量需求，而多源传感器数据融合技术使得动态信号配时成为可能。通过实时采集并融合多源传感器数据，获取交通流量的变化趋势，进而优化绿灯时长和相位差等参数。例如，在预测到高峰时段即将到来时，系统可提前调整信号时长，增加主干道绿灯时间以缓解拥堵情况[3]。此外，结合车路协同技术，通过车辆与信号灯之间的通信通道，实时收集车辆的位置信息和道路拥堵情况，进一步精确调整信号配时，最大限度地减少交通延误，提高道路通行效率[5]。人工智能算法的应用也为动态信号配时提供了技术支持，利用机器学习和深度学习技术对交通数据进行模式识别和预测，帮助系统提前做好信号优化调整的准备[7]。
3.3 特殊交通场景应对
在突发事件、高峰时段等特殊交通场景下，基于多源传感器数据融合的信号控制优化策略显得尤为重要。例如，在应急事件发生时，通过多源数据融合的交通管控策略，可对车辆进行分级管理，优先保障应急车辆如消防、公安、医疗车辆的通行。具体而言，智能交管平台可根据人车出行数据进行分级，实时采集交通流量信息并及时修改策略，确保应急车辆能够快速、安全地到达目的地[9]。在高峰时段，通过融合多源传感器数据，系统能够实时感知路口的交通状况，动态调整信号配时，避免因交通流量不均导致的空放现象。此外，智慧高速公路中的多源信息融合技术也可用于事故预警和交通辅助决策，进一步提升特殊交通场景下的信号控制效果[11]。交通状态感知与信号控制一体化融合应用，能够在特殊交通场景下实现交通流可见、交通状态可认知，从而有效缓解交通拥堵问题[15]。
4. 优化过程中面临的挑战与解决办法
4.1 数据安全与隐私保护
在多源传感器数据融合的过程中，数据安全与隐私保护面临诸多风险。例如，由于传感器网络分布广泛且数据量庞大，数据在传输和存储过程中可能被非法窃取或篡改，从而导致信息泄露或系统失控[3]。此外，个人隐私信息如车辆行驶轨迹、驾驶员行为数据等也可能因数据融合而被暴露，进一步加剧了隐私保护的难度[11]。为解决这些问题，可采用加密技术对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性；同时，通过访问控制机制，限制对数据的非授权访问，从而有效保护用户隐私[13]。
4.2 数据处理实时性要求
智能交通信号控制对数据处理的实时性具有极高要求，任何延迟都可能导致交通效率下降甚至引发交通事故。然而，多源数据融合涉及大量异构数据的采集、传输与处理，这一过程可能因数据量过大或算法复杂度较高而产生显著延迟[14]。针对这一问题，边缘计算技术提供了一种有效的解决方案。通过在靠近数据源的边缘节点进行初步数据处理和分析，可以减少数据传输至中心服务器的时间延迟，从而满足实时性需求[15]。此外，优化数据融合算法和采用高性能硬件设备也能进一步提升数据处理的效率。
4.3 不同传感器数据兼容性
不同传感器在数据类型、格式和精度上的差异导致了数据兼容性问题，这为多源数据融合带来了显著挑战。例如，摄像头传感器提供的图像数据与雷达传感器获取的距离和速度数据在形式上存在本质区别，难以直接进行融合分析[11]。此外，不同厂商生产的传感器可能采用不同的通信协议和数据标准，进一步加剧了数据整合的复杂性[12]。为解决这一问题，可通过数据标准化和格式转换技术，将各类传感器数据统一转换为标准格式，从而消除数据异构性带来的障碍[13]。此外，建立统一的数据管理平台，对多源数据进行集中管理和协调处理，也是提升数据兼容性的有效手段。
5. 实际案例分析
5.1 案例选取与介绍
为验证基于多源传感器数据融合的智能交通信号控制优化策略的实际效果，本文选取了某城市中心区域的一条主干道作为案例研究对象。该路段全长约3公里，包含8个交叉口，是连接城市商业区和居民区的重要通道。由于早晚高峰时段车流量大且分布不均，导致交通拥堵问题频发，尤其在节假日或特殊活动期间，交通压力进一步加剧。原有信号控制系统采用传统的定时配时方式，根据历史交通流量数据设定固定信号周期和绿灯时长，未能充分考虑实时交通状况的变化。这种静态控制方式在面对复杂多变的交通需求时表现出明显的局限性，如车辆延误时间长、排队长度过长以及通行效率低下等问题[1][6][10]。此外，由于缺乏对多源数据的有效整合，系统难以应对突发事件或特殊场景下的交通管理需求，进一步限制了其应用效果。
5.2 优化策略应用
在案例中，基于多源传感器数据融合的智能交通信号控制优化策略的具体实施分为三个关键步骤：传感器部署、数据融合及信号调整。首先，在路段内部署了多种类型的传感器，包括摄像头、雷达和地磁传感器，以实现对交通流量的全面感知。摄像头主要用于捕捉车辆图像信息，识别车型、车牌及行驶轨迹；雷达则通过电磁波反射技术精准测量车辆速度与距离；地磁传感器用于检测车辆通过状态及排队长度。这些传感器共同构成了多源数据采集网络，为后续的数据融合提供了丰富的原始数据[1][3][5]。其次，采用卡尔曼滤波算法对多源数据进行融合处理，通过建立状态方程和观测方程，实现对交通流量、车速等关键参数的最优估计。同时，结合神经网络算法处理复杂非线性关系，提高数据融合的准确性和可靠性。最后，在信号调整阶段，基于融合后的实时交通数据，动态调整信号配时方案。例如，在高峰时段根据实时车流量变化优化绿灯时长，并通过预测模型提前调整相位差，以减少车辆延误并提升通行效率[3][5][7]。
5.3 应用效果评估
通过对优化前后交通指标的对比分析，可以显著观察到基于多源传感器数据融合的智能交通信号控制优化策略的应用效果。在车辆延误方面，优化后的平均延误时间减少了约28%，高峰时段的延误时间降幅更是达到35%以上；排队长度方面，各交叉口的平均排队长度缩短了近25%，有效缓解了交通拥堵现象；通行速度则提升了约18%，整体道路通行效率得到了显著提高[1][6][10]。此外，系统对突发事件的响应能力也得到了增强，例如在应急车辆通行时，通过优先信号调配功能，其通行时间缩短了约40%。这些改进不仅体现了多源传感器数据融合技术在智能交通信号控制中的优越性，也为未来城市交通管理提供了重要的实践参考。综合来看，该优化策略在提升交通效率、降低拥堵成本以及改善出行体验等方面均展现出显著优势，具有广泛的推广价值[1][6][10]。
6. 未来研究方向展望
6.1 与新兴技术融合
随着智能交通技术的快速发展，多源传感器数据融合与5G、车路协同等新兴技术的深度融合成为未来研究的重要方向。5G通信技术以其高带宽、低延迟和广连接的特点，为多源传感器数据的实时传输与处理提供了强有力的支持。通过5G网络，车辆与基础设施之间的通信（V2I）能够实现毫秒级的数据交互，从而显著提升交通信号控制的智能化水平[7]。此外，车路协同技术的应用进一步增强了车辆与道路设施之间的信息交互能力，通过搭建车辆与信号灯之间的通信通道，可以及时收集车辆的实时状态、位置信息以及道路拥堵情况，从而实现自适应的交通信号控制策略[14]。这种融合不仅能够优化信号灯的配时方案，还能够实现更加精细化的交通管理，例如为应急车辆提供优先通行权限或动态调整车道功能以适应交通流变化。然而，这一领域的研究仍面临诸多挑战，如如何在复杂的城市环境中保证通信的稳定性和可靠性，以及如何设计高效的数据处理算法以应对海量实时数据流。未来的研究应重点关注这些问题的解决，以推动智能交通系统的全面升级。
6.2 复杂交通场景拓展
将基于多源传感器数据融合的智能交通信号控制优化策略应用于更复杂的交通场景，是未来研究的另一重要方向。城市中心繁华区域和大型交通枢纽通常具有交通流量大、交通行为多样且动态变化频繁的特点，这为信号控制优化带来了巨大的挑战。例如，在这些场景中，传统的固定相位信号控制难以满足不同时间段和方向的交通需求，容易导致交通拥堵和延误[11]。为此，未来的研究需要探索更加灵活和智能的信号控制方法，例如结合强化学习算法实现动态相位调整，或者利用边缘计算技术对局部交通数据进行实时处理以减少响应时间[15]。此外，复杂交通场景中的多源传感器部署和数据融合也面临诸多技术难题，如传感器覆盖范围的优化、数据质量的提升以及不同类型传感器之间数据兼容性的解决。针对这些问题，研究人员可以通过构建多层次的感知网络和开发智能化的数据融合算法来提高系统的鲁棒性和适应性。总之，复杂交通场景的拓展应用不仅需要技术创新，还需要综合考虑实际需求和技术可行性，以实现智能交通系统的可持续发展。
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作者简介：戴胜（1985—），男，汉族，江苏连云港人，本科，研究方向为电子信息。
