随着汽车保有量的飞速增长，道路交通拥堵已成为中国大城市甚至中小城市的顽疾。交通信号配时优化已成为缓解交通拥堵的重要措施，由于交通流的时变性，交通感应信号控制因能及时响应路口时变的交通需求而受到广泛的应用。但在感应控制中，主要的配时参数即最小绿灯时间、最大绿灯时间的确定仍是基于有限的历史交通数据或依靠于专家经验值。并且配时参数值是预先设定的，不能随交通需求的变化而动态调整，导致配时参数值在某些交通状态下并不是合适的。再者由于传统交通检测器技术在线圈布设和检测精度方面的局限，难以获取精确、实时、大量和全面的交通数据，致使难以根据道路实时的交通状态确定最优的感应控制配时参数。近些年来，卡口数据的出现为路口感应控制配时参数的优化提供了便捷的数据条件，故本文基于卡口数据对信号路口的实时感应控制进行深化研究。
　　首先，论文开发对卡口数据进行收集与处理的分析模型。其次，论文基于处理后的卡口数据按照如下的循环进行实现路口的实施感应控制:第一，根据单位时间内的卡口数据实时提取感应信号配时中所需的交通参数如车辆到达率等参数模量;第二，根据实时获取的交通参数模量对路口在未来单位时间内的交通到达状态和初始状态进行预估，预先判定路口在未来单位时间内可能的交通状态;第三，根据判定的路口可能交通状态，以路口车辆延误和车辆排队长度为反馈、以路口通行服务流量最大和车辆延误最小为优化控制目标，建立不同交通状态下的感应控制配时参数优化模型，实现每隔单位时间动态确定最大绿灯时间和最小绿灯时间参数优化值。同时，论文基于VISSIM微观仿真软件，采用Python计算机语言通过VISSIM-COM接口进行二次开发，搭建基于VISSIM的实时感应控制仿真平台。最后，论文以山东省济南市某个路口为案例，基于收集的卡口数据对不同交通状态下的配时参数优化模型进行仿真实验验证。并与路口定时控制方案进行对比。选择路口的通行服务流量、平均车辆延误、平均排队长度和平均停车次数为评价指标对本文提出模型的有效性进行数据验证。仿真结果表明，本文提出的配时参数优化模型能够使路口各评价指标有不同幅度的改善，实现提升路口通行效率的目的。
　　通过研究，本文将卡口数据与交通信号控制进行有效结合，为卡口数据的应用和交通感应信号控制方法的优化提供一定的理论基础。同时，基于卡口数据的实时感应控制能够提高路口通行效益，具有较为充实的实际意义。