本项目实验内容源于工程实际和科研前沿，经过进行设计，构建出“理论方法教学+虚拟交通仿真+真实路网实践”实验架构，设计了“操作性考核+测试性考核+尝试性考核+创新性考核”实验目标达成度多维评价方法，全面提升学生理论理解、操作实践和创新能力。目的是让学生通过“理论方法教学”夯实交叉口信号控制理论知识，通过“虚拟交通仿真”加强控制系统感知和知识理解，最终在虚拟环境下进行“真实路网交叉口信号控制设计实践”。项目针对实验中既包含对学生操作性、测试性等常规要求，也包含尝试性、创新性的高阶要求，设计了“操作性考核+测试性考核+尝试性考核+创新性考核”多维评价方法，实现了对学生实验的知识评价、过程评价、能力评价。目标是提升操作技能和培养创新能力，并且培养学生“发现问题-分析问题-解决问题”的高阶学习能力和创新能力。

知识目标：

（1）熟练掌握“单点交叉口信号控制”、“干线绿波信号控制”和“区域交叉口协同控制”基本原理和设计方法；

（2）掌握智能网联条件下，车队行驶速度、交叉口信号配时、交叉口之间的绿灯时差等多变量协同优化设计方法；

（3）深刻理解交通事故场景下“事故自动感知、信息实时交互、信号智能优化、诱导精准有效”的全流程智慧管控策略。

能力目标：

（1）提高学生对基础专业知识的理解能力及在智能网联环境下的应用能力；

（2）引导学生进行规律探究、自主设计，培养学生高阶学习能力和创新能力；

（3）培养学生解决多变量协同优化复杂问题的综合设计能力和高级思维。

素养目标：

（1）遵循科学思维方式，探索交叉口协同控制问题的本质和规律，培养学生严谨的态度、细致的观察力、耐心的精神和创新的意识；

（2）多次尝试不同组合寻找最优方案，增强学生经过刻苦探究收获能力和素质提高的成就感。

思政目标：

（1）深刻领悟我国《交通强国建设纲要》中的智慧交通战略要求，培养学生大国工匠精神和卓越工程师意识；

（2）激发学生的专业自豪感、社会责任感和投身交通强国建设使命感。

本项目基于“理论方法教学+虚拟交通仿真+真实路网实践”的实验体系，聚焦于智能网联场景下交叉口协同控制优化设计问题，从“点-线-面”三个层次设计了“单点交叉口信号控制”、“干线绿波信号控制”和“信号交叉口协同控制”，并拓展到“智能网联场景下交叉口协同控制”，形成四个递进式实验环节，环环相扣，依次递进，共设置了16个实验步骤。

本实验包括以下具体原理，学生可以通过知识角获取。

1）单点交叉口信号控制原理

理想的交叉口信号控制方案应将交叉口各车道的交通负荷（流率比）控制在一个恰当的水平，并且尽可能使各车道的饱和度相当，以达到交叉口时空资源的均衡配置。根据各进口道的交通流量分布情况确定相位相序，计算各车道的流率比，其中流率比最大的车道组为关键车道组，每个相位的有效绿灯时间与该相位的关键车道组流率比成正比。

图1 单点交叉口两相位信号控制图

2）干线交叉口绿波控制原理

干线交叉口绿波控制本质都在于获得理想时差，即相邻交叉口的信号灯绿灯启亮时间之差。当车队中的首车刚刚到达下游交叉口时，下游交叉口的信号灯刚好变绿。理想时差与上、下游相邻交叉口之间的距离和车队的行驶速度相关。

图2 干线交叉口绿波控制原理图

3）区域交叉口协同控制原理

依据交通流量信息识别路网内的关键路径，即交通流量相对较大或需要满足特殊需求的路径。关键路径可以为直行路径，也可以为不规则的转向路径，通过调整交叉口信号理想时差，实现车流在该路径上的连续通行，注意甄别参与协调控制的进口方向与相位。对于多条关键路径相交，则先完成流量最大的关键路径信号协调设计，再基于交点交叉口依次完成其他路径的信号协调设计。

图3 区域交叉口协同控制原理图

4）智能网联场景下信号交叉口协同控制原理

在智能网联环境下，车车、车路之间可实现信息实时交互。在正常交通状况下，可从信号控制与行驶速度协同层面，对车队行驶速度、交叉口信号配时、交叉口之间的绿灯时差等多因素进行协同优化设计，以提高路网交通流的整体运行效率。

图4 智能网联场景下交叉口信号配时、行驶速度协同控制示意图

在交通事故等特殊场景下，为防止局部拥堵进一步扩散，可将交通流诱导分流、交叉口信号控制、车队行驶速度引导三者相结合进行协同优化，引导学生进行自主设计、规律探究，实现路网交通流全局最优自适应控制。

知识点：共 6 个

1）智能网联环境认知

从技术层面看，智能网联技术可拆分为智能化和网联化两个层面。智能化层面是指利用先进的智能感知设备以及信息传输设备，检测车辆内部数据以及周围环境数的智能车辆，自动的分析车辆行驶状态与危险状况，也可以按照驾驶员的预先设定来操控车辆到达目的地，达到智能驾驶替代人工驾驶的目的；网联化层面指的是通过车车互联(V2V)、车路互联(V2R)、车网互联(V2I)等技术实现车内网络与车外网络的通讯以及信息的交换，进而实现人-车-路的实时信息交流。

2）单点交叉口信号控制设计方法

在进行信号相位方案设计时，根据左转车流量来判断各进口道是否需要设置左转保护相位，若所有进口道方向都不需要设置左转保护相位，则该交叉口可采用两相位信号控制。若仅有位于同一条道路上的两个进口方向需要设置左转保护相位，则采用三相位信号控制。若四个进口方向均需要设置左转保护相位，则采用四相位信号控制设计。

图5 两相位信号控制方案示意图

图6 三相位信号控制方案示意图

图7 四相位信号控制方案示意图

3）干线绿波信号控制设计方法

在一条双向行驶的主干道路上，可以对某一个方向的交通流进行协调控制，也可以对两个方向的交通流都进行协调控制。

单向绿波控制设计方法：假定系统的周期时长已选定，系统内每一个信号灯的绿灯时间分配方案已确定，则将上、下游交叉口之间的距离除以车队的行驶速度，即可得到相邻交叉口之间的理想时差。

图8 车辆运行的时空轨迹

双向绿波控制设计方法：双向行驶道路的协调控制非常困难，通常很难在同一路段两个方向同时取得良好的协调效果，两个方向的带宽存在“此消彼长”的现象，构建协调控制的最大带宽可采用试错法。

图9双向长干线分段绿波控制时空图

4）区域交叉口协同控制设计方法

根据路网中的交通流分布情况识别关键路径，即交通流量相对较大或需要满足特殊需求的路径，关键路径可以为直行路径，也可以为不规则的转向路径，通过调整交叉口信号理想时差，实现车流在该路径上的连续通行，注意进行绿波控制时需要甄别参与协调控制的进口方向与相位。对于多条关键路径相交，则先完成流量最大的关键路径的信号协调设计，再基于交点交叉口依次完成其他路径的信号协调设计。

图10基于关键路径的区域交叉口协同控制设计

5）智能网联场景下信号交叉口协同控制设计方法

在正常交通状况下，可从信号控制与行驶速度协同层面，对车队行驶速度、交叉口信号配时、交叉口之间的绿灯时差等多个设计参数进行调整优化，模拟实际操作中“优化-实施-评价-再优化”的信号控制闭环工作。

图11 智能网联场景下信号交叉口协同控制技术架构图

在交通事故等特殊状况下，为防止局部拥堵进一步扩散，限制流入事故路段的总流率，实施“事故自动感知、信息实时交互、信号智能优化、诱导精准有效”的全流程智慧管控策略，将交通流诱导分流、交叉口信号控制、车队行驶速度引导三者相结合进行协同优化，实现路网交通流全局最优自适应协调控制。

6）路网交通运行仿真分析与控制方案评估

通过仿真对不同交叉口信号控制方案下的交通运行状态进行可视化，观察交叉口车辆排队长度、关键路径车流连续性、路网整体运行效率等情况，验证设计方案是否出现较为明显的纰漏，及时对方案进行检验与调整。

图12 不同视角下的交叉口交通运行模拟仿真

交通现象的模拟给出了交通状况感观上的认识，此外，仿真更需要给出不同交通方案下的交通状况的客观评价，为不同的方案提供分析、比较的平台。仿真模拟在仿真结束后输出相关的评价指标，如路网平均车速、平均排队长度和碳排放等，完成对方案量化的多目标评价。

（2）核心要素仿真设计（对系统或对象的仿真模型体现的客观结构、功能及其运动规律的实验场景进行如实描述，限500字以内）

在实验简介及认知介绍环节中，对城市道路场景、交通流、信号控制、智能网联场景进行100%的虚拟仿真建模，让学生掌握智能网联场景技术特征、交叉口信号控制设计关键知识点、交通仿真模拟流程及评价指标的输出。

在实验操作及分析环节中，向学生展示的实验路网的具体形态、交通流分布情况与交叉口流量状况均进行了100%的虚拟仿真建模，学生可以观察交通流在路网内的运行状态，如交叉口延误排队情况、交通流的连续性等，并根据任务目标，进行点、线、面不同层次的信号控制设计。从全局视角，虚拟再现不同信号控制参数设置对整体路网运行效果的影响；从驾驶员视角，模拟不同信号控制设计方案对应的关键路径驾驶行为。

在设计实践环节，通过对南京市某区域实际路网100%的虚拟仿真建模，让学生熟悉实践场景内道路形态、路径与交叉口的流量关系，识别关键路径与交通流走向，完成单点交叉口信号控制设计、干线交叉口绿波控制设计，并对交通事故场景进行虚拟展现，引导学生探究智能网联条件下交通流诱导分流、交叉口信号控制、车队行驶速度引导三者的协同优化设计，增强了学生对特殊场景的体验感和智能网联技术的认知度。

（1）学生交互性操作步骤，共 18 步

（2）交互性步骤详细说明

操作共分3个阶段（整体认知、实验操作及分析、实验报告及归纳），共16 个步骤。

阶段一：整体认知

本阶段包括步骤1-步骤6，其主要目的：让学生熟悉实验背景、目的和步骤，回顾相关专业知识，进行智能网联环境特性认知，熟悉智能网联环境中的车载感知设备、路侧感知设备和通信技术，掌握单点交叉口信号控制、干线交叉口绿波控制、区域交叉口协同控制原理和设计方法，熟悉交叉口信号控制方案模拟仿真评估流程，为进行智能网联场景下信号交叉口协同控制虚拟仿真实验做好准备。相关专业知识介绍部分的内容对正式实验操作起到理论支撑作用，为学生在实验过程中相关理论知识的运用提供基础。

步骤1：智能网联场景下信号交叉口协同控制虚拟仿真实验简介

操作目的：引导学生登陆系统，让学生了解实验背景、目的和流程。

操作过程：①从系统初始界面，点击“开始实验”进入仿真系统。大屏上方标注有目录，内容为“实验简介”、“智能网联交叉口信号控制理论学习”、“交叉口信号控制技能训练”、“交叉口信号控制设计实践”。②点击上方目录“实验简介”，查看实验背景、实验目的、实验流程。

操作结果：该模块旨在让学生掌握该实验的背景、目的，了解智能网联技术应用在交叉口信号控制方面的重要性，熟悉实验总体流程和具体步骤，顺利完成该实验。

步骤2：智能网联环境认知介绍

操作目的：引导学生学习智能网联环境的通识理论和通讯技术，通过图像、动画与文字相结合的形式，展示车载、路侧多种智能网联设备，以及典型智能网联环境场景下，车辆与车辆、车辆与道路间信息的交互机制。

操作过程：学生通过实验入口界面直接进入智能网联信号控制设计理论学习的“智能网联环境特性介绍”环节。①点击“进入通讯技术”，进入通讯技术简介。②点击“进入典型设备学习”，进入典型设备学习界面。③学生可通过点击车辆，学习车辆传感器设备（包括毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、组合导航系统、摄像头、自动驾驶域控制器）相关知识；④点击红色高亮的路侧传感器设备（包括超声波传感器、红外传感器、图像传感器、激光雷达、雷视抓拍一体机）进行路侧常用智能网联感知设备学习。

赋分模型：学生需操作进入设备认知环节，包括通讯技术认知、路侧感知设备认知、车辆感知设备认知。完成所有知识点学习加3分，遗漏一项扣1分。

操作结果：引导学生全面感知智能网联交通中的重要元素，理解智能网联条件下车辆与车辆、车辆与道路之间的关联关系。

步骤3：单点交叉口信号控制知识点介绍

操作目的：学生进入交叉口信号控制知识点介绍环节，该模块将会对单点交叉口信号控制原理和设计方法进行介绍。

操作过程：①点击“交叉口信号控制知识点介绍”进入当前环节，初始界面显示“单点交叉口”“干线交叉口”“关键路径交叉口群”。②点击“单点交叉口”，进入后可依次点击学习单点交叉口信号控制设计方法，包括两相位、四相位、相序、关键车流、流率比的概念及公式介绍。

赋分模型：完成单点交叉口信号控制所有知识点学习加2分，遗漏一项扣1分。

操作结果：学生可以通过动画、图像和文字相结合的形式，充分认识单点交叉口信号控制设计方法要点，为后续实验操作提供理论基础。

步骤4：干线交叉口绿波控制知识点介绍

操作目的：学生进入干线交叉口信号控制知识点介绍环节，该模块将会进行单向干线交叉口绿波控制和双向干线交叉口绿波控制设计方法介绍。

操作过程：①点击“干线交叉口”，学习干线绿波控制设计方法。②进入“单向干线绿波控制”界面，学习干线交叉口绿时差计算方法；③进入“双向干线绿波控制”界面，学习双向干线交叉口绿波最大带宽调整优化方法。

赋分模型：完成所有知识点学习加2分，遗漏一项扣1分。

操作结果：学生掌握单向干线交叉口绿波控制设计方法和双向干线交叉口绿波控制设计方法。

步骤5：区域交叉口协同控制知识点介绍

操作目的：学生进入区域交叉口信号控制知识点介绍环节，该模块将会介绍关键路径识别方法与交叉口绿灯启亮时间确定方法。

操作过程：①点击“关键路径交叉口群”，学习区域交叉口协同控制设计方法。②进入“关键路径识别”学习界面，了解关键路径识别方法；③进入“绿灯启亮时间计算方法”学习界面，学习对于区域路网存在多条关键路径相交时，协同控制优先原则和具体绿灯启亮时间的计算方法。

赋分模型：完成所有知识点学习加1分，遗漏一项扣0.5分。

操作结果：学生掌握区域路网关键路径识别方法、多条关键路径相交情况下的交叉口协同控制优先原则及绿灯启亮时间计算方法。

步骤6：交叉口信号控制模拟评价

操作目的：该模块通过仿真模拟和交叉口信号控制评价指标的介绍，引导学生学习仿真效果视觉主观评价、定量指标客观评价等多种评价方法的理论知识和实践过程。

操作过程：①点击“交叉口信号控制模拟评价”进入当前界面。②通过仿真演示的方式，从全局和驾驶员两个视角演示交叉口信号控制效果。③界面右侧实时显示仿真评价指标（路网平均速度、路网总排队长度、路网总碳排放）的变化曲线图。

赋分模型：完成所有知识点学习加2分，遗漏一项扣1分。

操作结果：通过完成该模块的学习和操作，学生可以通过仿真效果显示动画，更好地理解交叉口信号控制效果，掌握仿真效果视觉评价和指标评价结果对比等多种评价方法的理论知识和实践过程，从而提高学生的仿真实验设计和分析能力。具体测试赋分见“学生交互性操作步骤”中的赋分规则。

阶段二、实验操作及分析

本阶段包括两个实验模块，步骤7-步骤14，主要目的：让学生分别通过设计路网与真实路网两个场景的实验操作，完成交叉口协同控制技能训练与信号协同优化设计实践，掌握“点、线、面”不同层次的信号控制设计方法，探究智能网联环境下交叉口协同优化设计方法与机理。

（A）交叉口信号控制技能训练

步骤7：单点交叉口信号控制

操作目的：学生需根据各交叉口给定的各进口道流量、饱和流率、信号周期时长等已知条件，计算两个指定交叉口（分别采用两相位和四相位）各相位绿时分配，并通过仿真模拟，得到单个交叉口信号控制方案的评价指标，考察学生单点交叉口信号控制知识点的掌握情况。

操作过程：①进入实验操作界面，根据任务目标点击指定交叉口，展示交叉口各进口道具体流量信息；②以均衡各进口道饱和度为目标，对各相位进行绿时分配；③输入各相位绿灯时长后，点击“开始模拟”显示该点交叉口交通运行仿真，观察配时方案下交通流运行的效果；④重复第②、③步进行绿时分配优化调整，点击“提交”，完成本环节设计，查看环节得分情况。

赋分模型：学生可主观进行重复操作，根据评价指标优化方案。对每一个交叉口，学生个人下发的最优方案和系统默认最优方案相比：如误差小于2s，得5分；如误差小于5s，得4分；如误差小于8s，得3分；其他情况不得分。

操作结果：学生掌握单点交叉口信号控制过程，能够自主设计优化单点交叉口信号控制方案。

步骤8：干线交叉口单向绿波控制

操作目的: 学生需根据设定的车队行驶速度、交叉口之间的距离，对指定干线由西向东方向进行绿波控制设计，计算指定干线各交叉口之间的时差，并通过仿真模拟，得到干线交叉口单向绿波控制方案的评价指标，考察学生干线交叉口单向绿波协调控制知识点掌握情况。

操作过程：①依照任务目标指示，点击指定干线，展示干线内相邻交叉口之间的距离与车队行驶速度等信息；②通过计算相邻交叉口之间绿灯启亮的理想时差完成干线交叉口绿波设计；③点击“开始模拟”按钮展示干线交通通行全局仿真，引导学生完成本环节设计方案下干线的驾驶模拟；④重复第②、③步对方案进行调整，点击“提交”，查看环节得分。

赋分模型：学生输入干线交叉口之间的每个时差，学生个人下发的最优方案和系统默认最优方案相比：如误差小于2s，得5分；如误差小于5s，得4分；如误差小于8s，得3分；其他情况不得分。

操作结果：学生掌握干线交叉口单向绿波控制过程，能够自主设计优化干线交叉口单向绿波控制方案。

步骤9：干线交叉口双向绿波控制

操作目的: 学生需设计指定干线各交叉口之间的时差与上、下行各路段车辆行驶速度，需主观尝试多种时差和行车速度的方案组合，并进行交通模拟仿真分析，得出不同组合方案的评价指标，认知双向行驶道路两个方向的绿波带宽之间的相互制约关系，探究车速与双向绿波带宽之间的关联关系。

操作过程：①依照任务目标指示，点击指定干线，展示干线内相邻交叉口之间的距离等信息；②通过设定相邻交叉口之间绿灯启亮的理想时差、各路段上下行车辆速度，完成干线交叉口双向绿波控制设计；③点击“开始模拟”按钮展示干线交通通行全局仿真，引导学生完成本环节设计方案下干线的驾驶模拟；④根据模拟评价结果，学生认知双向行驶道路两个方向的绿波带宽之间的相互制约关系，探究车速与双向绿波带宽之间的关联关系；⑤重复第②、③、④步，引导学生进行规律探索，并对组合方案进行优化调整，⑥最终可依次提交三次时差、车速的组合方案，查看环节得分。

赋分模型：①学生进行交叉口时差和行车速度组合优化，尝试组合≥3次得3分； 尝试组合2次得2分； 尝试组合1次得1分；不尝试得0分。②最终可依次提交三次交叉口时差、车速的组合方案，如果三次答案均与系统默认最优方案一致，得9分；如果三次答案有至少一次与系统默认最优方案一致，且整体趋势向好，得8分；如果三次答案均与系统默认最优方案不一致，则选取三次方案中的最优方案，与系统默认最优方案进行比对：针对每个交叉口，学生个人下发的时差最优方案和系统默认最优方案相比误差小于5s，得1分，其他情况不得分；针对每个路段，学生个人下发的路段速度最优方案和系统默认最优方案相比如误差小于3km/h，得1分，其他情况不得分。

操作结果：学生掌握干线交叉口双向绿波控制过程，熟悉双向行驶道路两个方向的绿波带宽之间的相互制约关系，探究车速与双向绿波带宽之间的关联关系，能够自主设计优化干线交叉口双向绿波控制方案。

步骤10：区域交叉口协同控制

操作目的: 使学生熟悉区域交叉口协同控制任务目标，完成区域交叉口关键路径识别、绿灯启亮时间设计与仿真，考察学生区域交叉口协同控制知识点掌握情况。

操作过程：①依据任务目标，点击指定关键路径，展现关键路径交通流走向、路网内交叉口间距、相关交叉口信号配时情况与干线绿波控制方案；②分析关键路径车流通过各交叉口的相位关系，计算关键路径各交叉口指定方向上的绿灯启亮时间；③点击“开始模拟”按钮展示关键路径交通通行全局仿真，引导学生完成本环节设计方案下关键路径的驾驶模拟；④重复第②、③步对方案进行调整，点击“提交”，查看环节得分。

赋分模型：对每个交叉口，学生个人下发的最优方案和系统默认最优方案相比：如误差小于2s，得3分；如误差小于5s，得2分；如误差小于8s，得1分；其他情况不得分。

操作结果：学生掌握区域交叉口信号协调控制过程，能够自主设计优化区域交叉口信号协调控制方案。

（B）真实路网交叉口信号控制设计实践

步骤11：真实路网单点交叉口信号控制设计

操作目的：使学生熟悉真实路网单点交叉口任务目标，培养理论联系实际的能力，完成真实路网指定交叉口相位选取与绿时分配。

操作过程：①依据任务目标，了解实践场景与设计要求，熟悉场景内殷富街、殷华街、铺岗街、钱庄街和诚信大道的道路形态；②根据诚信大道各交叉口进口道的实际交通流量信息，为干线交叉口选择相位方案，进而完成各交叉口绿时分配方案。

赋分模型：学生需计算指定交叉口各相位绿时分配，对每一个交叉口，学生个人下发的最优方案和系统默认最优方案相比：如误差小于2s，得2分；如误差小于5s，得1分；其他情况不得分。

操作结果：学生进一步加深对单点交叉口信号控制设计的认知，熟练掌握相关知识点，提高解决相应实际问题的能力。

步骤12：真实路网干线交叉口绿波控制设计

操作目的：使学生熟悉真实路网干线交叉口绿波控制任务目标，培养理论结合实际的能力，完成真实路网指定干线绿波设计与仿真。

操作过程：①依据任务目标，了解实践场景与设计要求，熟悉场景内殷富街、殷华街、铺岗街、钱庄街和诚信大道的道路形态；②熟悉诚信大道各相邻交叉口之间的距离与车队行驶速度等信息，为诚信大道各交叉口设置时差，实现由西至东方向的绿波协调设计；③对绿波设计方案进行驾驶模拟，展示诚信大道交通通行全局仿真；④重复第②、③步对方案进行调整，保存最终绿波设计方案。

赋分模型：学生需计算指定干线各交叉口之间的时差，对每个时差，学生个人下发的最优方案和系统默认最优方案相比：如误差小于2s，得3分；如误差小于5s，得1分；其他情况不得分。

操作结果：学生进一步加深对真实路网干线交叉口绿波控制设计的认知，熟练掌握相关知识点，提高解决相应实际问题的能力。

步骤13：真实路网区域交叉口协同控制设计

操作目的：使学生熟悉真实路网区域交叉口协同控制设计任务目标，培养理论结合实际的能力，完成真实路网区域交叉口绿时分配、信号协同设计与仿真。

操作过程：①依据任务目标，识别关键路径殷富街，了解实践场景与设计要求，熟悉场景内殷富街、殷华街、铺岗街、钱庄街和诚信大道的道路形态；②根据殷富街各交叉口进口道的实际交通流量信息，为殷富街各交叉口进行两相位信号控制，完成各交叉口绿时分配方案；③结合真实路网干线绿波设计方案，计算区域内各交叉口绿灯启亮时间，完成交叉口群信号协调设计。④对真实路网区域交叉口协同控制方案进行驾驶模拟，输出路网平均速度、路网总排队长度、路网总碳排放评价指标；⑤重复第③、④步对方案进行调整，根据评价指标优化方案，保存最终协同控制方案。

赋分模型：学生需计算指定干线各交叉口绿时分配以及绿灯启亮时间，学生个人下发的绿时分配最优方案和系统默认最优方案相比：如误差小于2s，得2分；如误差小于5s，得1分；其他情况不得分。学生个人下发的绿灯启亮时间和系统默认最优方案相比：如误差小于2s，得2分；如误差小于5s，得1分；其他情况不得分。

操作结果：学生进一步加深对真实路网区域交叉口协同控制设计的认知，熟练掌握相关知识点，提高解决相应实际问题的能力。

步骤14：交通事故场景下智能网联交叉口协同控制设计

操作目的：针对交通事故特殊场景，感知交通事故发生后路网交通状态变化情况，深刻理解智能网联条件下“事故自动感知、信息实时交互、信号智能优化、诱导精准有效”的全流程智慧管控策略，探究智能网联环境下交叉口协同控制优化方法。

操作过程：

①诚信大道交叉口2与交叉口3之间的路段（由西至东方向)发生交通事故,路段通行能力下降。依据任务目标，了解实践场景设置背景与设计要求，熟悉场景内道路形态、事故发生后行程时间变化和车流变化；

②依据车流变化信息、事故发生地点和事故发生前各交叉口的流量分布，重新分配路网流量（即选择绕行路径），选择需要更改信号配时的交叉口；

③根据重新分配后的流量对相关交叉口的绿时分配、绿灯启亮时间进行调整优化，并为各路段设置行车速度，完成智能网联环境下路网交叉口协同优化控制过程。

④对真实路网智能网联环境下信号控制设计方案进行驾驶模拟，输出路网平均速度、总排队长度、总碳排放评价指标；

⑤学生可进行多次不同组合方案尝试，探究不同参数变化对路网总体运行效率的影响规律；

⑥学生最终选择三次协同优化设计方案用于保存提交。

赋分模型：

①学生需根据交通事故发生地点以及所提供的路网交通状态变化信息，对路网流量进行重新分配，判断受到影响且需要调整信号配时的相关交叉口，选对一个交叉口得1分。完成选定交叉口绿时分配，学生个人下发的绿时分配与系统默认最优方案相比：针对每个交叉口，如误差小于5s，得1分；其他情况不得分。

②学生需主观尝试交叉口时差和路段车速的最优组合，以认知路网交叉口协同优化设计的规律： 尝试组合≥5次得5分； 尝试组合4次得4分； 尝试组合3次得3分； 尝试组合2次得2分； 尝试组合1次得1分； 不尝试得0分。

③最终学生可依次提交三次个人尝试得到的组合方案，在学生提交的三次方案中，如果三次方案均与系统默认最优方案一致，得10分；如果三次答案有至少一次与系统默认最优方案一致，且整体趋势向好，得9分；如果三次答案均与系统默认最优方案不一致，则选取三次方案中的最优方案，与系统默认最优方案进行比对：针对每个交叉口，学生个人下发的绿灯启亮时间和系统默认最优方案相比，如误差小于5s，得1分，其他情况不得分；针对每个路段，学生个人下发的速度和系统默认最优方案相比，如误差小于3km/h，得1分，其他情况不得分。

操作结果：深入探究智能网联场景下交叉口信号控制和行驶车速协同优化方法，深刻理解智能网联对路网交通流运行的影响机理，提升学生应用和融合所学交叉口信号控制知识，解决智能网联场景下路网交叉口协同控制问题的全局思维和高阶学习能力。

阶段三、实验报告及讨论

步骤15：提交实验报告。实验完成后，根据智能网联环境下城市交叉口群协同优化设计的设计内容、仿真效果和参数分析结果，提交实验报告。记录实验者所有的实验数据与操作内容，系统根据标准的答案和实验数据进行比对给出相应的综合得分，实验总结可包括实验操作体验与心得、实验缺陷分析、改进意见等。

步骤16：学习讨论。通过微信群、QQ群、BBS论坛等方式建立老师和学生交流讨论的平台，解决实验过程中出现的问题，方便学生与老师交流实验设计的不足等。