随着城市化进程的加快,交通拥堵日益严重,如何有效地解决这一问题为人们广泛关注。单交叉路口是城市交通路网的基本元素,对它们的控制效果,决定了整个交通控制系统的性能。传统控制方法的应用相对成熟,但不能适应日渐复杂的城市交通状况;简单智能控制方法的研究取得一定成果,但实际应用较少,有待改进。因此研究有效的单交叉路口信号自动控制系统,成为一个重要研究方向。本文分析现有单路口交通信号控制方法,指出它们存在的共同问题是配时方案固化,并提出一种能实时自学习的模糊神经网络控制方法。为实现完整的信号自动控制系统,设计了信号控制机,接收前端环形线圈检测器的车检信息,处理数据并执行信号自动控制算法,以此控制路口信号相位,驱动信号灯倒计时牌,完成交通信号的自动控制。具体工作如下:硬件方面,本文设计了交通信号控制装置。主控模块以Freescale公司的32位单片机MCF5272为核心处理器,扩展了大量外围接口,包括串行通信、以太网以及USB接口,以充分发挥通信功能;为满足嵌入式系统的运行要求,还扩展了外部FLASH和SDRAM存储器。车辆检测模块讨论了车辆检测器的设置,设计了数据采集电路,实时采集车流量信息并提供给主控模块进行分析和处理。相位驱动模块设计了相位控制驱动电路,接收主控模块的相控策略,驱动信号灯完成交通信号控制。软件设计方面,本文引入VxWorks嵌入式操作系统,采用多任务模块化设计,包括状态检测、控制策略和相位驱动任务模块,它们通过数据通信任务相互联系,实现车流量数据的采集,交通信号控制策略,以及信号灯的驱动,完成交通信号控制。本文还设计了上位机软件,包括现场配置终端和远程客户端两部分,分别实现对信号控制装置的外部控制。基于自主开发的模拟信号机软件,本文借助VISSIM仿真系统做了现场实验,结果表明本文提出的模糊神经网络信号控制方法减少了车辆延误和停车次数,提高了单交叉路口的车辆通行能力,因此是有效的。硬件平台和系统软件的设计提供了可行性保障,嵌入式VxWorks系统的引入,使系统稳定性得到提高,因此本设计具有广阔的应用前景。