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智能交通系统是解决交通问题的有效手段,交通信号控制因能直接有效地调控交通流并提高交叉口通行能力而成为智能交通系统的核心内容。与此同时,车联网技术不断发展,为交通信号控制提供了全新、精确、海量的数据来源,同时也必将改变传统交通信号控制方式。本文以处于车联网环境的城市道路交叉口为研究对象,利用车联网仿真平台产生的实时数据,针对不同的控制场景,对基于车路协同的城市交通信号控制算法进行研究,并按照一定存储结构和表达方式在车联网仿真平台上对算法进行实现和仿真验证。全文的主要研究工作总结如下：(1)在分析交通信号控制基本参数的基础上,针对基于双环结构的交通信号控制算法,提出一种能够有效存储交通信号控制算法时间参数和结构参数的链式存储结构,同时总结了相应的算法表达方式,为在车联网仿真平台中实现仿真信号灯的完全接管控制打下基础。(2)搭建基于TransModeler的车联网仿真平台(TSM车联网仿真平台),利用TransModeler深度二次开发技术,模拟车联网系统感知层和网络层的核心功能,实现应用层开发中间件的车联网数据获取机制,构建并贯通车联网数据应用机制中对基于车路协同的交通信号控制进行研究、开发、验证的整个闭环流程。(3)借鉴经典全感应控制的基本思路,在有效利用车联网数据的基础上,进行相序优化和绿灯时长优化,提出基于车路协同的自适应交通信号控制(ATSC-CVI)算法。在TSM车联网仿真平台中进行了算法实现与实际交叉口的仿真验证,结果表明该算法较定时控制和感应控制具有更好的控制效果。(4)针对紧急车辆优先通行需求,在ATSC-CVI算法的基础上加入绿灯锁定和红灯早断机制,提出基于车路协同的紧急车辆优先通行交通信号控制(PTSC-CVI)算法。在TSM车联网仿真平台中进行算法实现与仿真验证,结果表明该算法能在不明显影响其他车辆行驶情况下减少紧急车辆行程时间。