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OverFlowLight：实时预防城市交叉口拥堵并优化交通信号的新框架
引言
城市交通拥堵中，队列溢出是一个严重问题——当车辆排队长度超过交叉口容量时，会阻塞上游交通，引发连锁式交通瘫痪。现有的交通信号控制（TSC）算法大多以优化通行效率为目标，在高峰时段往往无法有效应对溢出，反而加剧拥堵并带来安全隐患。
方案：OverFlowLight
针对这一痛点，研究团队提出了 OverFlowLight，一个实时框架，旨在预防性地解决队列溢出并提升整体 TSC 性能。该框架首先利用摄像头和雷达的多模态感知，实时准确检测溢出状态。一旦检测到溢出，系统会动态生成并插入专用溢出相位到信号周期中，以清除阻塞队列。其核心是混合控制设计：快速基于规则的溢出干预与强化学习等控制器后端相结合，兼顾短期应急和长期效率。
实际部署与效果
研究团队在 三个主要城市的 43 个交叉口 进行了大规模真实部署。结果表明，与现有基线相比，OverFlowLight 将溢出事件减少了 60.4%，网络通行能力提升了 18.2%。同时，它大幅减少了专家调优信号方案所需的人工干预。
行业意义
这项工作首次提出了一个实用、可扩展、数据驱动的主动预防交通瘫痪框架，为构建韧性与高效的城市交通系统提供了关键组件。其模块化设计可无缝集成到现有基于强化学习的 TSC 系统中，具有良好的实际应用前景。
