Virtual Traffic Police: Large Language Model-Augmented Traffic Signal Control for Unforeseen Incidents
作者: Shiqi Wei, Qiqing Wang, Kaidi Yang
分类: eess.SY, cs.AI
发布日期: 2026-01-22
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的虚拟交通警察，解决突发事件下的交通信号控制问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 交通信号控制 大语言模型 智能交通 突发事件 检索增强生成
📋 核心要点
- 传统交通信号控制在突发事件下依赖人工干预，效率低且易出错，难以适应动态变化。
- 提出一种分层框架，利用大语言模型作为虚拟交通警察，动态调整现有交通信号控制系统参数。
- 设计自精炼的交通语言检索系统，并使用LLM验证器持续更新，提升系统可靠性和效率。
📝 摘要（中文）
自适应交通信号控制(TSC)在管理动态交通流方面表现出强大的有效性。然而，当发生无法预料的交通事件（例如，事故和道路维护）时，传统方法常常难以应对，这些事件通常需要交通警察进行劳动密集且效率低下的人工干预。大型语言模型(LLM)凭借其卓越的推理和泛化能力，似乎是一个有希望的解决方案。然而，现有的工作通常建议用基于LLM的系统取代现有的TSC系统，这可能（i）由于LLM固有的幻觉而不可靠，并且（ii）由于需要更换系统而成本高昂。为了解决现有工作的问题，我们提出了一个分层框架，该框架使用LLM增强现有的TSC系统，其中上层的虚拟交通警察代理动态地微调下层信号控制器的选定参数，以响应实时交通事件。为了提高应对无法预料的交通事件的领域特定可靠性，我们设计了一个自精炼的交通语言检索系统(TLRS)，其中采用检索增强生成来从定制的交通语言数据库中提取知识，该数据库包含交通状况和控制器操作原则。此外，我们设计了一个基于LLM的验证器，以在推理过程中不断更新TLRS。我们的结果表明，LLM可以作为值得信赖的虚拟交通警察，使传统的TSC方法能够适应无法预料的交通事件，并显著提高运营效率和可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：现有交通信号控制系统在应对突发交通事件（如事故、道路维护）时，通常需要人工干预，效率低下且容易出错。完全依赖LLM替换现有系统又存在幻觉问题和高昂的替换成本。因此，需要一种方法能够利用LLM的推理能力，同时避免完全替换现有系统，并提高应对突发事件的可靠性。
核心思路：论文的核心思路是利用LLM作为“虚拟交通警察”，在现有交通信号控制系统之上构建一个分层框架。LLM负责监控交通状况，并在检测到突发事件时，动态调整底层信号控制器的参数，从而实现对现有系统的增强而非替代。这种分层结构既利用了LLM的推理能力，又保留了现有系统的稳定性。
技术框架：该框架包含两个主要层级：上层的虚拟交通警察代理和下层的现有交通信号控制器。虚拟交通警察代理通过自精炼的交通语言检索系统(TLRS)获取交通状况和控制器操作原则的知识。TLRS使用检索增强生成，从定制的交通语言数据库中提取相关信息。LLM根据这些信息进行推理，并动态调整底层信号控制器的参数。同时，LLM-based verifier用于持续更新TLRS，提高知识库的准确性。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于LLM的分层框架，用于增强而非替代现有交通信号控制系统，降低了系统替换的成本和风险。2) 设计了自精炼的交通语言检索系统(TLRS)，通过检索增强生成和LLM验证器，提高了LLM在交通领域的可靠性。3) 将LLM应用于交通信号控制领域，使其能够适应突发事件，提高了交通管理的效率和灵活性。
关键设计：TLRS的关键设计包括：1) 构建定制的交通语言数据库，包含交通状况和控制器操作原则。2) 使用检索增强生成，从数据库中检索相关信息，并将其作为LLM的输入。3) 设计LLM-based verifier，用于验证LLM的推理结果，并更新TLRS，提高知识库的准确性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够显著提高交通信号控制的效率和可靠性。与传统方法相比，该方法在应对突发交通事件时，能够更快地调整信号灯配时，减少交通拥堵，并降低事故发生的风险。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能交通管理系统，尤其是在城市交通拥堵缓解、突发事件应急响应等方面。通过部署虚拟交通警察，可以提高交通信号控制的智能化水平，减少人工干预，提升交通效率和安全性。未来，该技术还可扩展到其他交通管理领域，如自动驾驶车辆调度、公共交通优化等。
📄 摘要（原文）
Adaptive traffic signal control (TSC) has demonstrated strong effectiveness in managing dynamic traffic flows. However, conventional methods often struggle when unforeseen traffic incidents occur (e.g., accidents and road maintenance), which typically require labor-intensive and inefficient manual interventions by traffic police officers. Large Language Models (LLMs) appear to be a promising solution thanks to their remarkable reasoning and generalization capabilities. Nevertheless, existing works often propose to replace existing TSC systems with LLM-based systems, which can be (i) unreliable due to the inherent hallucinations of LLMs and (ii) costly due to the need for system replacement. To address the issues of existing works, we propose a hierarchical framework that augments existing TSC systems with LLMs, whereby a virtual traffic police agent at the upper level dynamically fine-tunes selected parameters of signal controllers at the lower level in response to real-time traffic incidents. To enhance domain-specific reliability in response to unforeseen traffic incidents, we devise a self-refined traffic language retrieval system (TLRS), whereby retrieval-augmented generation is employed to draw knowledge from a tailored traffic language database that encompasses traffic conditions and controller operation principles. Moreover, we devise an LLM-based verifier to update the TLRS continuously over the reasoning process. Our results show that LLMs can serve as trustworthy virtual traffic police officers that can adapt conventional TSC methods to unforeseen traffic incidents with significantly improved operational efficiency and reliability.