1．目的及意义

1.1 研究背景及意义

二十一世纪是一个高科技的时代，汽车工业的发展不断的壮大，个人专用汽车也渐渐增多，道路的负担也不断的增大，汽车拥堵情况也日益增多，尤其是十字路口的通行，造成城市的拥堵愈演愈烈，逐渐成为社会发展的顽疾。交通信号灯作为城市交通管控的重要环节，对路网通行效率有着至关重要的意义。随着交通管控的工作量越来月大，利用计算机代替人进行高效交通管理是必然的发展趋势，而让计算机控制的交通灯拥有类似人类的感知智能，具有很强的现实意义。

早在1850年，城市十字路口不断增长的交通运输量就引发了人们对安全和拥堵的关注。，1868年，英国工程师纳伊特在伦敦威斯特敏斯特街口安装了一台红绿两色的煤气照明灯，用来控制交叉路口马车的通行，拉开了城市交通控制的序幕。1914年，美国的克利夫兰、纽约和芝加哥出现了电力驱动交通信号灯，与现在意义上的信号灯已经相差无几。1926年英国人第一次安装和使用自动化的控制器来控制交通信号灯，这是城市交通自动控制的起点。

计算机技术的出现为交通控制技术的发展注入了新的活力，更是实现了以一个城市或者更大地域，而非简单的一个路口的交通总体控制系统。但是随着时代的发展，现在绝大部分信号灯仍未有足够的智慧，不能很好的调节时空资源与交通需求相匹配，甚至对道路交通状态一无所知。

目前城市道路中的交通控制信号灯大多是利用定时控制的思想来设计交通信号灯的配时方案，有时候也会考虑全天车流的显著不同，把一天分割为几个时间段，然后采用分时间段的方法设计定时配时方案，或者全天的定时配时方案不变。 不管哪种方案都没有考虑交通流的随机性的特点。这样的红绿灯时间及间隔都固定不变的配时方案，没有根据实际情况进行车辆调度，不能充分利用道路资源，降低了道路的通行能力，造成了交通拥堵。

传统的交通技术已经不能很好地适应经济社会的发展，这就促使了智能交通系统的兴起。 智能交通系统（intelligent transportation system, ITS）的发展为解决城市交通拥堵提供了有效的支持，它将城市公共交通、机动车驾驶员和道路行驶的机动车紧密结合起来，对实时采集到的道路车辆信息进行智能化处理，达到提高道路使用率和降低道路发生

拥堵可能性的目的。因此，在我国这种道路拥堵的情况下，把路面交通信号灯控制与车流量综合起来考虑， 充分利用道路资源，通过科学理论对道路车辆进行及时疏导，提高交通利用率， 从而更好地解决道路交通拥堵的问题。 智能交通信号灯配时策略的优劣直接决定路口交叉流的疏导是否顺利。然而，由于国内对于智能交通信号灯配时策略问题研究比国外晚，而且应用也很少，尤其是智能交通信号灯的实践还不成熟，不仅仅是技术方面，还有标准方面。因此对智慧信号灯的研究具有广阔的应用前景。

1.2 国内外研究现状

2015年，在Collotta M.的文章中提出了一种动态管理孤立交叉口信号灯周期和相位的新方法。该方法将实时交通监控的无线传感器网络与并行的多个模糊逻辑控制器相结合，显著减少了车辆等待的时间。2016 年，Fleck J L 将单交叉点的交通灯控制问题视为随机混合系统，基于部分状态信息，通过检测车辆积压是高于还是低于特定阈值来定义动态 配时。Younis O. 提出了一个交叉口动态交通灯控制框架。该框架依赖于一个简单的传感器网络来收集流量数据，并包含新的流量控制协议来处理拥塞并促进流量。Yu 和 Recker提出了一个随机自适应交通控制模型，作者采用马尔可夫决策（MDP，Markov Decision Process）来规划交通信号灯控制，并采用动态规划求解该问题。2017 年，Cao Z.提出一种基于信息素的交通管理框架，用于减少交通 拥堵，将动态车辆路由和交通配时策略统一起来。在 Hassouneh Y. 的文章中提出了一种能适应环境的智能交通系统，该系统根据环 境的变化调整自身的行为。Liu Y.等人提出了一种采用分布式多智能体 Q 学习的智能交通灯控制解决方案，考虑邻近交叉口交通信息以及本地机动和非机动交通， 以提高整个控制系统的整体性能[31]。 S G#246;ttlich 提出使用交通流量守恒定律来计 算交叉路口最佳信号灯配时的思想[32]。2018 年，Grandinetti P.提出基于信元传输模型的信号交通网络模型，用来解决大规模城市网络中交通灯动态配时问题。 Bui K. N.在物联网新兴技术的基础上，介绍了一种交叉口智能交通灯控制的新 方法。首先提出了一种连接交叉路口的系统，其中车辆、传感器和交通信号灯等 各种物体将相互连接并共享信息。通过这种方式，控制器能够实时收集交叉路口 上的有效交通流量。其次，运用算法博弈论提出了红绿灯优化算法。包括两种游 戏模型（Cournot 模型和 Stackelberg 模型）来处理交通流量的差异情景。Huang Y. 使用基于同步时间的 Petri 网来调控交通灯配时。Darwish T. S. J.将大数据应用于智能交通中，提出一种用于车辆互联网环境中的实时 ITS 大数据分析方法。

我国智能交通事业的发展比国外晚，但近年来取得了很大的进步，尤其在交通信息检测方面。在应用方面，国内的一些大城市引入并改善了交通自适应信号优化系统。近些年来我国的许多学者开始广泛关注交通灯配时优化的研究，并取得了很多成果。2018 年，闫东宇等人将模糊控制技术与 Charge Coupled Device(CCD)摄像传感技术相结合，实现交通信号灯的优化控制。贾健基于 EDA 技术，设计了一个交通十字路口的智能控制系统，控制系统硬件完成十字路口支路和干路上人行横道的红、绿、黄交通灯的运行控制，并且通过对相应路段的车数量检测，智能化地对绿灯的延时进行改变。上述这些配时策略中，交叉路口模型往往十分复杂，调整步骤繁琐，导致配时方案的计算量较大。在实际运行中，由于配时方案的计算量过大，对设备要求较高，出现错误的情况也增多，计算时间也较长。

{title}

2. 研究的基本内容与方案

{title}

(1) 城市智慧信号灯的设计与实现的基本内容