城市路口AI信号配时实验：排队长度与绿波协调

智慧城市实验室近期在城市主干道开展路口信号配时的小规模实验。实验对象为一条含 8 个信号路口的干线，接入原有线圈、卡口与毫米波雷达数据，先做车道级排队长度估计，再由强化学习在既有配时方案库上做分钟级调整，并保留固定配时作为兜底策略。

与调整前相比，早高峰干线平均停车次数由 3.2 次降至约 2.4 次，行程时间缩短约 9%，夜间低流量时段的空放现象明显减少。但晚高峰出现支路排队外溢，说明只优化干线指标会挤压周边路网，需要在奖励函数中加入支路排队上限约束。

下一步计划：

• 加入公交优先与行人最小绿灯约束，避免优化结果偏离实际通行规则；
• 将验证范围扩至 12 个路口，并测试传感器数据缺失时的降级切换逻辑。