智能交通路口信号机控制系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速推进，交通拥堵问题日益严峻，已成为制约城市发展的重要因素。

传统的交通信号控制系统难以适应日益复杂的交通环境，无法满足人们对交通效率和安全性的需求。

智能交通系统（its）的emergence为解决交通拥堵问题提供了新的思路，利用先进的传感器、通信、控制和信息处理等技术，实现对交通流的实时监测、预测和优化控制，从而提高道路通行能力，缓解交通拥堵，保障交通安全。

2. 本选题国内外研究状况综述

智能交通路口信号机控制系统作为智能交通系统（its）的重要组成部分，近年来在国内外得到了广泛的关注和研究。

1. 国内研究现状

国内学者在智能交通信号控制领域取得了一定的成果，主要集中在以下几个方面：
1.交通流预测:基于机器学习、深度学习等方法，构建交通流预测模型，提高预测精度，为信号控制提供依据。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本选题研究的主要内容包括以下几个方面:
1.智能交通路口信号机控制系统概述:研究智能交通系统的概念、发展历程以及路口信号机控制系统的功能需求和系统架构。

2.智能交通路口信号机控制系统关键技术:重点研究交通流量检测技术、交通流预测技术、信号灯优化控制算法以及车路通信技术，为智能交通路口信号机控制系统的设计和实现奠定技术基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证等多种研究方法，并遵循以下步骤逐步开展：
1.文献调研与需求分析:深入研究智能交通路口信号机控制系统相关文献，分析国内外研究现状和发展趋势，明确研究目标和内容，确定系统功能需求。

2.关键技术研究:针对交通流量检测、交通流预测、信号灯优化控制算法以及车路通信等关键技术进行深入研究，提出有效的解决方案。

3.系统设计与实现:根据系统需求分析，设计智能交通路口信号机控制系统的总体架构，包括硬件平台和软件平台，并进行系统集成和测试，确保系统功能的完整性和稳定性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多源数据融合的交通流预测:融合多种数据源，如地感线圈数据、视频图像数据、车联网数据等，构建多源数据融合的交通流预测模型，提高交通流预测的精度和可靠性。

2.基于深度强化学习的信号灯优化控制算法:利用深度强化学习算法，根据实时交通流量和历史数据，动态优化信号配时方案，提高信号控制的效率和智能化水平。

3.车路协同的智能交通路口信号机控制系统:基于车路通信技术，实现车辆与路侧基础设施之间的信息交互，为信号控制提供更全面、及时的交通信息，提高信号控制的精准性和有效性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李萌,张健,段征宇,等.基于深度强化学习的路口信号灯多阶段协调控制方法[j].交通运输系统工程与信息,2022,22(05):152-161.

2.刘天阳,张毅,王佳韵.基于改进深度强化学习的智能交通信号控制方法[j].计算机应用,2023,43(01):270-277.

3.张硕,王殿海.基于车路协同的智能交通信号控制系统设计[j].电子技术应用,2021,47(12):195-199.