路口信号配时AI实验：排队长度与绿信比调优

智慧城市实验室近期在城市东部一条四路口干线完成了信号配时AI实验。我们不做全城信号接管，只把单点定时方案换成以排队长度与绿灯利用率为目标的滚动配时：每个周期依据地磁和视频检测数据重新计算绿信比，硬约束是行人最短过街时间与相邻路口的相位差。

阶段性进展：早晚高峰干线平均停车延误下降约12%，干线旅行时间缩短约8%；代价是支路方向最大排队上升约2辆车，说明单点最优会挤占支路。我们据此把支路排队上限写入目标函数，改为带约束的寻优，而不是单纯求延误最小。

下一步计划做两件事：一是接入公交到站预测，试跑公交优先与干线协调之间的折中方案；二是针对雨天、学校接送等特殊时段单独建场景模型，避免一套参数平推。以上数据均来自实验室内部对比测试，不作为城市级结论。