城市路口AI信号配时实验：绿信比与排队长度

城市路口信号配时长期依赖固定方案与人工经验，车流结构变化后调整往往滞后。智慧城市实验室近期完成一轮小规模实验：在试点区选取4个相邻路口，接入既有线圈与视频检测数据，用车头时距与到达率反推各相位排队长度，再以排队消散时间最小为目标，滚动输出下一周期的绿信比建议。

进展与数据：
· 排队长度估算与人工复核偏差多在15%以内，平峰与晚高峰较稳，饱和流状态下偏差偏大；
· 试点路口干道方向平均行程时间下降约6%，支路未见显著恶化，未出现明显溢流。

下一步计划：把单点建议扩展为干道协调，加入公交优先与行人过街最短绿约束；先在仿真中验证参数边界，再评估是否扩大路口范围与在线闭环。整体仍属实验性探索，暂不承诺全城推广。