车路协同环境下城市交通控制研究
车路协同（Vehicle Infrastructure Integration，VII），在交通控制领域，指的是车辆与交通基础设施之间通过信息通信技术（ICT）实现的协同工作。这种协同工作有助于实现对城市交通流的动态管理和控制，从而提升交通效率，缓解交通拥堵，增强交通安全。在研究中，姚佼等学者探讨了车路协同环境下城市交通控制的发展机遇与挑战，并指出未来研究的三个重要方向。
研究首先梳理了城市交通控制的发展脉络，这一进程与交通信息技术的进步紧密相连。传统城市交通控制经历了从简单的单点控制到复杂的协调控制的演变。单点控制，例如简单的定时控制，发展到基于感应信号控制的协调控制，如SCOOT、SCATS等，这些控制系统利用感应线圈、视频检测等技术采集交通流数据，并据此调整信号灯配时。然而，在车路协同环境下，交通信息的采集与处理方式发生了显著变化。
车路协同环境下交通信息采集特点
在车路协同环境下，交通信息采集具有以下几个特点：
1. 实时性：交通信息的采集是实时进行的，可实现对交通流状况的即时监控。
2. 广泛性：采集的信息不仅包括车流量、速度、密度等基本参数，还可能包括车辆位置、行驶方向等更丰富的信息。
3. 高度集成：交通信息采集与车辆、基础设施及其他交通参与者的信息可以高度集成，形成庞大的信息网络。
4. 预测性：通过车路协同环境下的信息，可以更准确地预测交通流状态，为交通控制提供有力的数据支持。
城市交通控制研究现状
研究对车路协同环境下的单点控制和协调控制的现状进行了综述分析。单点控制是指对单一交叉口的交通信号进行控制，侧重于单个点位的交通流优化。协调控制则是对一个区域内的交通信号进行统一控制，目的是实现交通流的整体优化，比如通过绿波带、交通信号的区域协调等技术手段。
车路协同环境下城市交通控制的机遇与挑战
车路协同环境下，城市交通控制面临新的发展机遇和挑战：
1. 机遇：车路协同技术的发展提高了交通信息采集的能力，为实现精细化交通控制提供了可能。例如，基于实时车载数据的控制策略评价将使交通控制更加精准和高效。
2. 挑战：如何设计和实施面向车路协同的交通控制策略，如何处理大量多源异构数据，并确保数据的准确性和实时性，是实现车路协同城市交通控制过程中需要克服的关键技术难题。
车路协同环境下城市交通控制的突破口和发展方向
未来研究应该重点关注以下三个方面：
1. 交通流演变模型：在车路协同环境下，如何根据实时交通信息对交通流的演变过程进行建模和预测。
2. 基于实时车载数据的控制策略评价：研究如何通过收集和分析车载数据来实时评价信号控制策略的有效性。
3. 面向特殊模式的控制策略：针对特定的交通运行模式（如高峰时段、事故状态、特殊天气情况等），研究和设计更有效的交通控制策略。
在研究中还提及了一系列相关的技术和工具，例如IntelliDrive智能交通信号控制算法、OPAC优化自适应控制策略、SCOOT系统、SCATS系统等。这些技术工具为车路协同环境下的城市交通控制提供了理论和实践上的支撑。
总结来说，城市交通控制在车路协同的环境下，正经历着从传统技术向智能交通系统转变的关键阶段。这一转变不仅需要应对技术挑战，还需要不断探索新的理论和方法，以应对未来城市交通的复杂性和多变性。车路协同环境下城市交通控制的研究，对于推动智能交通系统的发展，构建更加高效、安全的城市交通网络具有重大意义。
