智能交通 城市交通信号控制系统
智能交通信号监测与控制系统设计
智能交通信号监测与控制系统设计智能交通信号监测与控制系统是一种创新且高效的交通管理方案，旨在提高道路使用效率和减少交通事故率。
这种系统利用先进的技术和智能算法，能够实时监测交通状况，并根据不同的交通流量和需求进行信号控制，以优化交通流动并提高交通效率。
一、智能交通信号监测系统设计智能交通信号监测系统的设计主要包括以下关键步骤：1. 数据采集：通过安装传感器和监测设备，收集道路上的交通数据，如车辆数量、车速、拥堵程度等。
2. 数据处理与分析：采集到的交通数据通过算法进行实时处理和分析，以获取当前交通状况的准确信息。
3. 交通状态识别：基于分析得到的数据，利用机器学习和图像识别技术，对当前道路的交通状态进行判断，如识别出车辆的类型、数量和运动方向等。
4. 信号控制策略生成：根据交通状态和道路网络的结构，制定合适的交通信号控制策略，以最大限度地减少拥堵并提高通行效率。
5. 信号控制系统实施：将生成的信号控制策略应用到交通信号灯控制器中，实现智能交通信号的控制和调度。
二、智能交通信号控制系统设计智能交通信号控制系统的设计是为了让交通信号更加智能和高效地进行控制，提高交通的顺畅度和安全性，主要包括以下方面：1. 交通流预测与优化：通过对历史数据和实时数据的分析，预测未来交通流量的变化趋势，并在此基础上进行信号控制优化，以提前调整信号灯的时序，减少交通拥堵。
2. 优先权调度：基于车辆类型、速度、行驶方向等信息，为不同类型的交通参与者（如公交车、急救车等）提供优先通行权，以确保紧急情况下的畅通和安全。
3. 车辆识别与跟踪：使用高精度的车辆识别技术，在交叉口或道路上安装摄像头和传感器，对行驶中的车辆进行实时识别和跟踪，从而更加准确地掌握交通状况。
4. 自适应信号控制：采用自适应控制算法，根据实时交通状况和需求，自动调整信号灯的时序和周期，以满足不同道路上的交通流需求，提高道路的运行效率。
5. 数据共享与联动：将智能交通信号控制系统与其他交通管理系统、导航系统等进行数据共享和联动，实现交通资源的优化配置和协同控制，进一步提高交通效果。
面向智能交通的智能交叉路口信号控制系统
面向智能交通的智能交叉路口信号控制系统智能交通是现代城市发展的必然产物，而智能交叉路口信号控制系统则是实现智能交通的重要组成部分。
本文将从智能交叉路口信号控制系统的需求、技术原理、实现方法等方面进行详细介绍。
一、智能交叉路口信号控制系统的需求在传统的交通信号灯控制系统中，信号的相位、时长和配时方案都是固定的，无法根据实时交通情况进行调整。
这就导致了交叉路口拥堵、行车速度低下等问题。
因此，智能交叉路口信号控制系统的出现解决了这些问题。
智能交叉路口信号控制系统的主要需求包括以下几个方面：1. 实时响应能力：系统能够根据实时的交通状况，及时调整信号的相位和时长，以提高交通效率和减少拥堵。
2. 智能化决策能力：系统能够根据不同时间段、不同路段的交通流量，以及交叉口的道路网络结构和拓扑关系，智能化地进行信号配时决策。
3. 协调性和平衡性：系统能够实现不同道路上的信号互相协调，并在保证主干道通畅的同时，适度减少次干道的等待时间，提高交通流量。
4. 可扩展性和可靠性：系统能够灵活扩展，适应不同规模和类型的交通路口，并能够保证系统的稳定运行。
二、智能交叉路口信号控制系统的技术原理智能交叉路口信号控制系统的实现离不开以下几种关键技术：1. 实时交通数据采集与处理技术：通过交通视频监控、车辆感知技术等手段，实时采集交通流量、车速、车辆类型等数据，并进行处理和分析。
2. 交通流量预测技术：通过对历史数据和实时数据的分析，可以对未来一段时间内的交通流量进行预测，为信号配时决策提供依据。
3. 信号相位优化技术：通过优化信号相位的配时方案，使各个交叉口的信号互相配合，最大程度地提高交通流量和通行效率。
4. 通讯技术：将交通信号控制系统与中心控制中心进行连接，实现实时的数据传输、交互和协调。
5. 智能算法技术：利用人工智能、机器学习等技术，对交通数据进行分析和建模，实现信号配时决策的智能化。
三、智能交叉路口信号控制系统的实现方法智能交叉路口信号控制系统的实现方法主要有以下几种：1. 基于传统控制方法的优化：通过对现有控制算法进行改进和优化，来减少交通拥堵和提高交通效率。
智能交通信号控制系统
智能交通信号控制系统在现代城市的交通管理中，智能交通信号控制系统扮演着至关重要的角色。
它就像是一位无形的交通指挥官，时刻忙碌地协调着道路上车辆和行人的通行，以确保交通的顺畅和安全。
想象一下这样的场景：在一个繁忙的十字路口，车辆和行人川流不息。
如果没有一个有效的交通信号控制系统，很容易就会出现交通拥堵、事故频发的混乱局面。
然而，有了智能交通信号控制系统，这一切都变得井然有序。
那么，智能交通信号控制系统到底是如何工作的呢？它主要通过对交通流量的实时监测和分析，来动态调整信号灯的时长。
在路口，会安装各种传感器，比如摄像头、地磁传感器等，这些设备就像系统的“眼睛”，能够实时捕捉车辆和行人的通行情况。
系统接收到这些信息后，会运用复杂的算法和模型进行计算和分析，判断当前的交通需求，然后相应地调整信号灯的时间，比如在车流量大的时候延长绿灯时间，以让更多的车辆通过。
智能交通信号控制系统的优点是显而易见的。
首先，它大大提高了交通效率。
通过精准的控制，减少了车辆的等待时间，从而缓解了交通拥堵。
其次，它增强了交通安全。
合理的信号灯设置可以减少车辆之间的冲突，降低事故发生的概率。
再者，它有助于减少环境污染。
车辆在路口的怠速时间减少，尾气排放也就相应降低。
为了更好地理解智能交通信号控制系统，我们来看看它的几个关键组成部分。
传感器是系统获取信息的源头。
除了前面提到的摄像头和地磁传感器，还有雷达传感器等。
这些传感器能够准确地检测车辆的速度、数量、车型等信息，为系统的决策提供数据支持。
控制中心则是系统的“大脑”。
这里接收来自传感器的信息，进行处理和分析，并发出控制指令。
控制中心通常配备了高性能的计算机和专业的软件，能够快速处理大量的数据，并做出准确的决策。
通信系统负责在传感器、控制中心和信号灯之间传输数据。
它要确保数据的实时性和准确性，以便系统能够及时做出反应。
而信号灯本身则是系统的执行机构。
它们根据控制中心的指令，显示不同的颜色和时长，引导车辆和行人通行。
智能交通 城市交通信号控制系统
智能交通城市交通信号控制系统在现代城市的快节奏生活中，交通拥堵已成为一个普遍存在且令人头疼的问题。
为了有效地管理和优化城市交通流量，提高道路通行效率，保障交通安全，智能交通中的城市交通信号控制系统应运而生。
城市交通信号控制系统，简单来说，就是通过各种技术手段和策略，对道路交叉口的信号灯进行智能化控制，以实现交通流的合理分配和疏导。
它就像是城市交通的“指挥家”，根据实时的交通状况，灵活地调整信号灯的时长，确保车辆和行人能够安全、高效地通过路口。
一个完善的城市交通信号控制系统通常由多个部分组成。
首先是交通数据采集设备，如摄像头、地磁传感器、雷达等，它们分布在道路的各个关键位置，实时收集交通流量、车速、车辆排队长度等信息。
这些数据就像是系统的“眼睛”，为后续的决策提供了依据。
接下来是数据传输网络，负责将采集到的交通数据快速、准确地传输到控制中心。
控制中心是整个系统的“大脑”，里面运行着复杂的算法和软件，对接收的数据进行分析和处理，并根据预设的规则和策略生成信号灯控制指令。
然后是信号灯控制设备，它们接收控制中心的指令，对信号灯的时长进行调整。
此外，还有信息发布系统，将交通状况和信号灯的变化信息及时传递给驾驶员和行人，例如道路上的可变情报板、手机应用程序等。
那么，城市交通信号控制系统是如何工作的呢？以常见的定时控制模式为例，在交通流量相对稳定的时段，信号灯按照预先设定的固定时长进行切换。
但这种模式的缺点也很明显，如果交通流量发生了较大变化，就容易导致拥堵。
为了克服定时控制的不足，感应控制模式出现了。
它能够根据车辆到达路口的情况实时调整信号灯时长。
比如，当某个方向的车辆排队较长时，系统会自动延长该方向的绿灯时间，以尽快疏散车辆。
而在更先进的自适应控制模式中，系统不仅考虑当前的交通状况，还能对未来一段时间的交通流量进行预测，并据此动态调整信号灯时长。
这种模式需要更强大的数据处理能力和更精准的预测算法，但能够更好地适应复杂多变的交通环境。
智能交通信号灯控制系统原理
智能交通信号灯控制系统原理随着城市化进程的加速和车辆数量的快速增长，交通拥堵问题日益突出。
为了提高交通效率和减少交通事故的发生，智能交通信号灯控制系统应运而生。
该系统利用先进的技术手段，基于交通流量和实时道路状况，对信号灯进行智能化控制，以实现交通信号的合理分配和调节。
智能交通信号灯控制系统基本原理如下：1. 数据采集：系统通过各种传感器和监测设备，如车辆检测器、摄像头、雷达等，实时采集交通流量、车辆速度、车辆类型等数据，并将其传输到中央控制中心进行处理。
2. 数据处理：中央控制中心对采集到的数据进行实时处理和分析。
通过算法和模型，对交通流量、道路拥堵程度等进行评估，并预测未来的交通状况。
3. 决策制定：基于数据处理的结果和预测，中央控制中心制定合理的信号灯控制策略。
考虑到不同道路的车流量、车速、优先级等因素，系统能够自动地调整信号灯的时长和节奏，以最优化地分配交通流量。
4. 信号灯控制：根据中央控制中心的信号灯控制策略，各个交通信号灯进行相应的调整。
通过网络连接，中央控制中心可以实时发送控制指令到各个信号灯设备，实现信号灯的智能控制。
5. 实时监测与调整：系统不仅能够实时监测交通状况和信号灯工作情况，还可以根据实时的数据反馈进行调整。
如果发现某个路口出现拥堵，系统会立刻做出响应，通过增加该路口的绿灯时长或调整其他信号灯的策略来缓解拥堵。
智能交通信号灯控制系统的优势在于其智能化和自适应性。
相比传统的定时控制方式，智能交通信号灯控制系统能够根据实际交通状况进行动态调整，提高交通流量的利用率和道路通行能力。
同时，系统还能够根据道路负载情况合理分配交通信号，减少交通事故的发生，提高交通安全性。
智能交通信号灯控制系统还可以与其他交通管理系统进行联动。
例如，可以与智能车辆系统进行通信，实现车辆与信号灯的互动，提前调整信号灯的状态，减少车辆的停车等待时间。
还可以与交通监控系统、交通指挥中心等进行数据共享和信息交互，实现整个交通网络的协调管理。
基于人工智能的智能交通信号控制系统设计
基于人工智能的智能交通信号控制系统设计交通拥堵一直是城市发展中的痛点，高效的交通信号控制系统可以有效提升交通运输效率，减少拥堵现象的发生。
然而，传统的交通信号控制系统存在一些问题，如固定的时间间隔和缺乏对实时交通状态的感知。
基于人工智能的智能交通信号控制系统具备灵活、自适应和智能化的特点，能够根据实时交通情况做出最佳信号控制决策，从而实现交通拥堵的缓解。
本文将介绍基于人工智能的智能交通信号控制系统的设计原理和关键技术。
一、智能交通信号控制系统的设计原理智能交通信号控制系统基于人工智能技术，通过感知交通状况和分析预测数据，实现智能的信号控制。
其设计原理可以概括为以下几个步骤：1. 数据采集：通过传感器设备获取交通流量、车辆速度、车辆密度等实时交通数据，同时获取环境信息如天气、道路状况等。
2. 数据处理与分析：对采集到的数据进行处理和分析，提取交通状态特征，如拥堵程度、平均车速、拥堵时间等。
3. 交通状态预测：基于历史数据及实时数据，采用机器学习、深度学习等技术对交通状态进行预测，预测未来一段时间内的交通情况。
4. 信号控制决策：根据交通状态的预测结果，采用优化算法对交通信号进行调度和控制，以最大程度地减少拥堵、提高道路通行能力。
5. 实时调整与优化：系统持续监测交通状态变化，实时调整信号控制策略，通过不断优化提高信号控制系统的性能。
二、智能交通信号控制系统的关键技术1. 数据采集与传感器技术：智能交通信号控制系统需要大量的数据支撑，因此需要选择合适的传感器设备，如车辆检测器、视频监控等，实时准确地获取交通数据。
2. 数据处理与分析技术：对采集到的交通数据进行处理和分析，提取有效的交通状态特征。
常用的技术包括数据清洗、数据挖掘、特征提取等。
3. 交通状态预测技术：根据历史数据及实时数据，采用机器学习、深度学习等方法建立交通状态模型，实现对未来交通状态的预测。
4. 优化算法与信号控制策略：根据交通状态的预测结果，采用优化算法如遗传算法、模拟退火算法等对信号控制进行优化，制定最佳信号控制策略。
基于增强学习的智能交通信号控制系统
基于增强学习的智能交通信号控制系统智能交通信号控制系统是现代城市交通管理的重要组成部分，其目的是通过优化信号控制策略，提高交通效率、减少拥堵、提升交通安全性。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于增强学习的智能交通信号控制系统成为了研究热点。
本文将深入探讨基于增强学习的智能交通信号控制系统，并分析其优势、挑战和未来发展方向。
首先，我们将介绍基于增强学习的智能交通信号控制系统的基本原理和工作流程。
在传统的固定时长信号控制系统中，信号灯周期固定，无法适应实时路况变化。
而基于增强学习的智能交通信号控制系统则通过不断地与环境进行互动学习，并根据当前路况动态调整信号灯周期和相位配时策略。
这种自适应性使得系统可以根据实时路况进行优化调整，从而提高了道路网络整体效率。
其次，我们将讨论基于增强学习算法在智能交通信号控制中的应用。
增强学习是一种通过试错学习来寻求最优策略的机器学习方法。
在智能交通信号控制中，增强学习算法可以通过与环境的交互来不断优化信号控制策略。
例如，可以使用Q-learning算法来训练智能交通信号控制系统，使其能够根据当前路况选择最优的信号灯相位配时策略。
同时，还可以使用深度强化学习算法来处理高维度、连续动作空间的问题，提高系统在复杂路况下的适应性和性能。
接下来，我们将探讨基于增强学习的智能交通信号控制系统所面临的挑战和问题。
首先是环境建模问题，智能交通信号控制系统需要准确地模拟和预测不同路段车辆流量、速度等信息。
其次是动作空间问题，由于路口车辆行为复杂多变，动作空间非常庞大。
如何将连续动作空间离散化以适应增强学习算法是一个挑战。
此外，在实际应用中还需要考虑实时性、可扩展性和可靠性等方面。
最后，我们将展望基于增强学习的智能交通信号控制系统的未来发展方向。
随着人工智能技术的不断进步，基于增强学习的智能交通信号控制系统将在以下几个方面得到进一步发展。
首先，可以结合其他技术如深度学习、强化学习等，构建更加智能化、自适应性更强的信号控制系统。
智能交通 城市交通信号控制系统
智能交通城市交通信号控制系统智能交通：城市交通信号控制系统的革命随着科技的快速发展和城市化进程的加速，智能交通系统成为了现代城市不可或缺的一部分。
其中，城市交通信号控制系统作为智能交通的核心组成部分，对于提高交通运行效率、减少交通拥堵、降低交通事故发生率等方面具有显著的影响。
传统的城市交通信号控制系统通常依赖于固定的时序方案，这种方案往往无法适应城市交通的动态变化，无法根据实时交通情况进行调整。
而智能交通信号控制系统则通过传感器、摄像头等设备获取实时交通信息，如车辆流量、行人流量、道路状况等，并通过计算机进行数据分析，从而实现对交通信号的智能控制。
智能交通信号控制系统的优势在于其能够实时感知交通情况，并根据实际情况调整信号灯的灯光时序，从而有效地缓解交通拥堵。
同时，通过对路口的监控，智能交通信号控制系统还能够及时发现交通事故，并迅速做出反应，减少交通事故的发生。
智能交通信号控制系统还能够根据不同时间段、不同天气情况等条件进行精细化控制，提高城市交通的整体运行效率。
然而，实现智能交通信号控制系统的广泛应用仍面临一些挑战。
系统的建设需要大量的资金投入，这对于一些财政紧张的城市来说是一个巨大的挑战。
系统的正常运行需要依赖于大量的传感器、摄像头等设备，这些设备的维护和更新也是一个重要的考虑因素。
对于数据的处理和决策的制定需要强大的计算机性能和高效的算法支持，这也是智能交通信号控制系统能否成功运行的关键因素之一。
智能交通信号控制系统是城市智能交通的重要组成部分，对于提高城市交通的运行效率、缓解交通拥堵、减少交通事故等方面具有显著的作用。
虽然实现这一系统的广泛应用仍面临一些挑战，但随着技术的不断进步和城市发展的需要，智能交通信号控制系统将会在未来的城市交通中发挥越来越重要的作用。
随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出，如交通拥堵、交通事故等。
为了解决这些问题，智能计算技术被广泛应用于城市交通信号控制系统中。
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1 单路口两相位的模糊控制
1977年，Pappis等人 设计了一种单路口两 相位模糊逻辑控制器，计算机仿真结果证实 了该方法的有效性。 这是最早将模糊逻辑用于交通控制的例子。 下面从延误模型、模糊算法和模糊控制几方 面进行介绍。
1、延误模型
考虑两相位控制的十字路口，东西向为一个相位，南 北向为一个相位。 假定各方向到达的车辆是随机的，且到达的车辆数服 从均匀分布。两个方向的饱和流量均为3600veh/h ， 无转向车流。设 如果在第n(s)内有一辆车到达 否则 则红灯相位开始后第n(s)内的车辆排队长度为
式中， pG 表示前一个绿灯期间未清完的车辆数。则红 灯期间排队车辆总的等待时间为
令s为饱和流量，则绿灯相位开始后第n(s)内，未清完 的车辆排队长度为 式中 p R 为前一个红灯期间等候的车辆数。 上式括号里的数为正时，z取1，否则z为0。 则绿灯期间车辆总的等待时间为 因此，一个周期内，一个方向上的车辆总延误为
4）次干道最大绿时 对半感应控制而言，在极端情况下，次干道绿灯信号能够 不停地延伸下去，这样就会使主干道车流受阻。 为此，必须对次干道绿灯时间的累计长度进行限制，这就 是次干道最大绿时。 最大绿时通常取30－60s，具体要根据路口交通条件确定。 也可通过定时控制计算最佳周期长度的方法估算，即先算 出一个参考周期长，然后再计算分配给次干道感应信号相 的绿灯时间，最后将这一时间乘以1.25-1.5 的系数，所得 时间即为次干道最大绿时。
1、信号控制下的车辆运动过程及车 辆延误
观察信号控制下的交叉口的车辆运动过程可以发现： 车辆到达交叉口的数量和到达的时间间隔是随机变 化的。 因此，在每个信号周期内，总有一部分车辆遇到红 灯信号，需要减速并停车等待。当红灯信号结束并 转为绿灯信号时，等待的车辆要起动、加速并通过 交叉口。 一般来讲，车辆通过交叉口的延误时间主要受车辆 到达率和交叉口的通行能力的影响。 在交叉口通行能力不变的情况下，延误时间主要取 决于车辆到达率。
在不饱和交通流的情况下，排队长度为红灯期间 所到达的车辆数为 g ⋅ t r ；而绿灯时净驶出率为s－ q，显然，队长消散所需时间ｇ0。由下式计算：
q g0 = tr s−q
为了保证每个周期时间内排队车辆能消散，必须 有 g0 ≤ tg 即 q tg 式中，λ为该通行相位的绿信比。在满足上式的情 况下，每周期内车辆的总延误td等于上图中阴影部 分三角形的面积，即 每辆车的平均延误为
定时控制：根据以往观测到的交通需求，按预先设定的配时 方案进行控制，因此它对交通需求的随机变化是无法响应的。 感应控制方法缺陷：感应控制只能检测是否有车辆到达而不 关心有多少辆车到达，因此，它无法真正响应各相位的交通 需求，也就不能使车辆的总延误最小。 例如：设某相位最短绿时为10s，最大绿时为40s，单位绿 延时为5s，则在5s绿延时结束前，如果只有一辆车到达，仍 须给出5s的单位绿延时，极端情况下重复上述过程直到最大 绿时，共放行了11辆车，而在此期间，下一相位车道却有15 辆车等待绿灯，很显然总的车辆延误没有达到最小。
总损失时间为
L = n ⋅ (l + t R ) = 2 × (4 + 2) = 12 s
最佳周期为
净绿灯时间为： 各相绿灯时间为 取 取 故定时控制配时方案为： 周期长： 第1相：绿灯20s，黄灯3s，全红2s； 第2相：绿灯25s，黄灯3s，全红2s。
周期长度及各相位的绿时是与交叉口的交 通量密切相关的， 然而，交叉口各方向的交通量不是一成不 变的，一天中往往呈现几个明显的“高峰” 交通流，如上下班期间。 通过交通调查可以确定每日交通量按时间 段的分布情况，从而可以进行多时段信号 控制（把每天分为几个时段，每个时段内 的交通量基本不变）。 因此可计算出每个时段的周期长度及各相 位绿时，于是，其配时方案就确定下来， 交通信号机根据实时时钟自动进行方案的 切换。
Y
i
0
例：十字路口东南西北入口道的总车流量分别为600、 900、900和1200veh，各入口道均有两个车道。设饱 和流量s＝1800veh/h，采用两相信号控制，每相信号 损失时间为l＝4s，黄灯时间取为tY＝3s，全红时间为 tR＝2s。试设计该路口的定时控制配时方案。 解：设东西通行为第1相，南北通行为第2相，各相临 界车流量为 ，则各相临界车道流量比 为
非感应信号相通常要设置最小绿时，以免绿时太短发生 交通事故。 当次干道检测到有车辆到达时，必须等到主干道的最小 绿时结束，才能把绿灯信号转移到次干道。 因此，次干道要获得绿灯信号必须具备两个条件： 1）检测器检测到车辆到达；2）主干道最小绿时已经 结束。
感应信号相要设置初始绿时、单位绿延时和最大 绿时。 当次干道获得通行权时，信号机首先给该信号相 一个初始绿时，使已经到达的车辆通过交叉口。 如果此后再无车辆到达，初始绿时一结束，通行 权又转移到主干道； 如果在初始绿时内检测到车辆到达，则次干道绿 灯将延长一个单位绿延时；如果在此时间内又有 车辆到达，就再延长一个单位绿延时，直到累计 时间达到最大绿时。此后，即使次干道检测到车 辆到达，其绿时也必须结束，通行权转移给主干 道
假设车辆的到达率为ｑ（PCU/h）；同时设绿灯期间车辆的驶 出率为ｓ（PCU/h）；周期时间，可分为绿灯时间tg和 红灯时间tr。显然有：C＝tg＋tr。 在红灯期间，车辆 的驶出率为0，车辆 排队等待； 当信号转换为绿色 时，排队车辆以 s (PCU/h)驶出率 离开交叉口。 绿灯开启后g0 （s） 内 ，队长此时到达 车辆以到达率 ｑ(PCU/h)离开交叉 口，直到信号变红为止。
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3)次干道单位绿延时 单位绿延时与车辆检测器到停车线间的距离有关。对于车 辆检测器与停车线间距离较大的交叉口，单位绿延时就是 车辆从检测器行驶到停车线所需的时间。这可以通过两者 距离除以平均车速求出。这可以保证检测到的车辆有一段 时间安全驶过交叉口。 如果检测器与停车线间距离很小时，单位绿延时是绿灯信 号期间驶近交叉口车队相邻车辆的最大空间时距。 单位绿延时不宜太短，否则已经越过车辆检测器的车辆 可能无法穿过停车线，因而不得不紧急刹车，易出交通事 故。通常情况下，绿延时的选取应不小于3s。
主干道最小绿时、次干道的初始绿时、单 位绿延时和最大绿时等参数的确定原则： 1）主干道最小绿时。 该时间由交叉口的交通需求来决定。通常 的做法是： 如果次干道上只是偶有车辆通过，且主干 道又不是特别重要的城市道路，则可取较 短的最小绿灯时间，如25－40s。 如果主干道上交通量较大或者次干道交通 量比较大，则应选取较大的最小绿灯时间， 如40－75s。
3、感应控制
定时控制方法（包括多时段控制）是目前使用最广的一种 控制方式，其配时方案是根据交通调查所得到的历史数据 制定的，而且一经确定，则维持不变，直到下次重新进行 交通调查。 很显然，这种方式不能适应交通流的随机变化。 注意观察进行定时控制的交叉口，有时会发现这样的现象： 亮绿灯的车道没有车辆通行，而亮红灯的车道却有车辆排 队。这是开环控制带来的结果。 为了克服这种现象，就必须采用闭环控制，即首先检测某 车道是否有车辆到达，然后再决定是否给该车道开绿灯。 这就是感应控制的基本原理。
感应控制从实施方式来看可以分为两种： 一种是半感应控制，即在交叉口处将检测器 安装在次干道上，根据次干道的交通需求进 行信号控制； 另一种是全感应控制，即在交叉口的所有入 口道上均安装检测器，根据所有入口道的交 通需求进行信号控制。
1）半感应控制
某些交叉口往往是由主干道和次干道交汇而成。主干道的 交通量明显大于次干道交通量，且次干道交通量波动较大， 此时实施半感应控制能获得比较好的效果。 该控制方式是在交叉口的次干道的两个入口道上安装车辆 检测器，并使用两相位信号进行控制。如下图 所示。 注意到主干道上没有安装车辆检测器，因此，主干道通行 的信号相称为非感应相，而次干道通行的信号相称为感应 相。 半感应控制在工作时，主干道信号灯总维持绿灯信号，次 干道总是红灯，只有次干道能检测到车辆到来时，其灯色 才可能转换为绿色。
20世纪30 年代，美国研制出世界上最早的感应式交 通信号控制机。 当时采用的是“声控”方式，即车辆到达交叉口的某 一指定位置时必须鸣喇叭，信号机内的声音传感器能 够接收喇叭发出的声音，从而控制红绿灯的状态。 显然，这种方法可靠性差，又会使交叉口的噪声污染 加剧，因而遭到公众反对。 20世纪60年代以来，电磁感应检测器、微波检测器以 及视频检测器等逐步取代了气动传感器，并广泛应用 于信号控制系统。 长期的实践证明，感应控制的通行效率比定时控制系 统高，车辆停车次数减少6％－30％。
设一个周期有n个相位，第i个相位的损失时间为 全红时间为 t ri ，则总的损失时间L为 交叉口交通流量比按下式计算：
Байду номын сангаас
li
，
为第i相信号临界车道的交通流量比。 临界车道：每一信号相位上，交通量最大的那条车道。 q i －第i相信号临界车道的交通量。 s i －第i相信号临界车道的饱和流量。 在实际应用中，即使按上述公式算出 C ，也还需要 到现场进行实验调整。韦波斯特实验研究表明：当周 期在0.75到1.5的范围内变动时，延误没有明显的增 加。
2）次干道初始绿时 次干道初始绿时与车辆检测器到停车线的距离有 关，一般可以把初始绿时看作该距离的函数。 下表是美国《交通信号设计手册》所推荐的初始 绿时与车辆检测器到停车线间距离的关系（1ft＝ 0.3048m）
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