基于强化学习增强框架与FPGA加速的实时交通信号优化：提升科威特城市移动性与环境健康

本综述提出了一种结合强化学习（RL）与现场可编程门阵列（FPGA）加速的智能交通信号控制框架，通过动态选择最优算法（Fixed-Time、Max-Pressure、Delay-Based、Hybrid）显著降低车辆等待时间、缓解交通拥堵，并减少CO2排放。该系统在嵌入式低功耗环境中实现超低延迟决策，为科威特等高机动化城市提供了可持续交通解决方案。

　　

引言：智能交通控制的新挑战与机遇

随着城市化进程加速和机动车保有量激增，交通拥堵已成为全球城市面临的严峻挑战。交通拥堵不仅延长通勤时间、降低经济效率，还加剧空气污染、温室气体排放和燃料消耗。传统固定时长（Fixed-Time）交通信号控制策略因无法适应实时交通流变化，往往导致路口效率低下和车辆排队过长。近年来，融合交通流理论、数学优化和人工智能技术的先进交通信号控制策略迅速发展，旨在通过实时响应机制解决道路队列和延误问题。然而，在复杂多变的城市交通场景中，实现持续近优控制仍存在巨大挑战。

本研究系统评估了规则基础（Fixed-Time）、优化基础（Max-Pressure、Delay-Based）和机器学习驱动（强化学习，RL）三类算法在不同交通条件下的性能，构建了一种能够自动选择最优算法的智能自适应交通控制策略。通过微观交通仿真和统计分析，验证了各算法在减少等待时间、缓解拥堵方面的有效性，并进一步利用强化学习变体对比验证了方法的优越性。

先进交通信号控制算法的核心机制

固定时长控制（Fixed-Time Control）

作为最传统的交通管理方法，固定时长控制基于预设周期长度、相位分割和偏移量运作。其参数通常依据历史交通流量定期更新，虽具备易于理解和部署的优点，但难以适应实时交通波动，容易造成绿灯时间利用不充分。通过Webster公式优化周期长度（F_c）和绿灯时间（g_nt），可在一定程度上平衡交通流和延误，但动态环境下性能受限。

最大压力控制（Max-Pressure Control）

由Varaiya提出的最大压力控制是一种去中心化策略，通过动态选择信号相位以最大化进出车辆队列差异（压力）。该算法通过加权车道容量，优先处理队列失衡严重的流向，自然实现网络负载均衡。数学上通过选择使压力最大化的相位φ*，促使网络在重交通下保持低队列长度，具备吞吐量最优特性。

延迟基础控制（Delay-Based Control）

该策略核心是最小化路口车辆总等待时间，通过实时估计车辆延迟动态调整绿灯时长。决策过程中优化绿灯时间分配以最小化总延迟，结合累积到达-离开曲线或Ak?elik延迟公式实现延迟函数计算。研究表明，引入实时延迟测量可显著提升高拥堵网络性能。

混合延迟方法（Hybrid Delay Approach）

融合延迟最小化和压力平衡组件，根据交通状况动态调整策略。低中度交通时采用延迟最小化模式，高拥堵时切换至最大压力或队列平衡模式。通过设置拥堵水平阈值（如平均占有率ρ与阈值ρ_th比较），实现策略自适应切换，有效应对波动需求。

强化学习在交通信号控制中的革新应用

强化学习（RL）通过智能体与交通环境实时交互学习最优控制策略，无需预定义交通模式。将路口控制问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），包含状态（队列长度、车辆数）、动作（信号相位切换）和奖励（减少延迟或提升吞吐量）。深度Q学习等方法能适应非频繁拥堵模式，显著提升系统性能。目标是通过策略π: S→A最大化累积折扣奖励，实现长期优化。

FPGA技术加速实时决策

现场可编程门阵列（FPGA）凭借其可重构计算能力和并行处理特性，成为实时交通控制的理想硬件平台。相比通用GPU，FPGA具备更低延迟和功耗，特别适合嵌入式智能城市环境。本研究将最大压力等算法并行化并写入VHDL，在FPGA上实现决策延迟低于2纳秒，较CPU加速超7倍。通过流水线架构和并行比较器树设计，确保高吞吐量和确定性响应。

方法论与仿真环境设计

采用SUMO（Simulation of Urban Mobility）仿真平台，构建含16个路口的规则网格网络，设置低（1200辆/小时）、中（1800辆/小时）、高（3600辆/小时）三种交通需求水平，并通过多随机种子（42、123、2025等）模拟随机车辆到达和驾驶行为。利用TraCI API连接Python脚本实现控制策略，实时调整信号相位。FPGA设计通过VHDL实现并行车道计数器和多级比较器树，构建全流水线架构。

结果与讨论：性能与环境影响分析

多需求仿真显示，经过参数优化的混合控制器在波动交通条件下表现稳健，各算法平均等待时间趋于接近（约80辆），标准差低于1.0。排放分析基于MOVES和HBEFA框架，集成实时车速和加速度数据估算CO₂排放。结果显示各算法总排放量相近，但研究表明减少拥堵可通过降低怠速和停走模式间接改善空气质量。FPGA加速实现各算法并行处理，最大压力控制器采用三级流水线（延迟15纳秒），固定时长控制器仅需单级（约5纳秒），整体较CPU提升2-7倍效能。

科威特城市的现实关联与实施潜力

科威特机动车密度达527辆/千人，远超全球平均水平，主要道路高峰时段拥堵严重。高机动化率与快速城市人口增长导致空气质量恶化，PM_2.5浓度持续超标（30-46μg/m3）。车辆排放是主要人为污染源，智能交通控制系统通过实时信号优化减少怠速和加速频次，可显著降低CO₂和NO_x排放。本研究的多算法架构适应科威特多样交通模式，FPGA硬件保障亚秒级决策能力，为城市可持续交通规划提供技术基础。

结论与未来方向

本研究提出了一种融合强化学习与FPGA加速的自适应交通控制框架，通过动态算法选择显著提升交通效率与环境效益。未来工作将扩展至城市级交通协同优化，整合历史数据与实时传感器信息实现预测性路网管理，并结合车联网（CAV）技术和可穿戴设备推送个性化路线建议，构建全面智能交通生态系统。