城市交通拥堵阻碍城市发展：(1)减少市民可用于工作时间；(2)造成环境污染；(3)难以应变道路紧急情况。特种车辆在城市中执行紧急任务时,由于现阶段灯控系统未能对其做出区分,无法动态引导特种车辆到路口之间的交通流,并在其到达路口时设置绿灯,造成特种车辆通行过程中常常遇到阻碍。红绿灯作为城市交通管理的工具,根据感知到的路口周边车辆调整红灯时间和绿灯时间,可以优化交通控制,解决路口交通拥堵以及实现特种车辆执行紧急任务时一路“绿灯”畅行。对于灯控路口拥堵问题的研究,本文应用神经网络训练拥堵趋近函数,建立模糊控制模型,感知拥堵的存在并通过“经验”调节信号灯时间,控制车流,规避拥堵的发生；本文建立事件驱动、基于混成自动机模型的CPS监控系统,该系统能够重现特种车辆驶入灯控交通系统的场景,通过在系统中加入控制方法,保障特种车辆优先通行并最大限度减少与特种车辆通行相位冲突方向车辆的等待时间。在车载自组织网络环境中,为了满足智能灯控系统对特种车辆监测的实时性要求,本文应用IEEE 1609.4协议,使得在多跳传输场景中,中间车辆节点对特种车辆产生的消息能够提供优先转发服务,针对特种车辆和普通车辆产生的消息通过中间车辆节点转发的场景,使用UPPAAL工具进行建模并验证关键性质。在信号灯控制器对周边车辆消息的处理流程上,本文设计了一种具有优先级且限制单次循环中处理同一优先级消息数量的双队列(PR-double queue)方法,使得控制器既能实时监测特种车辆的运行,又能实时感知路口周边的交通情况。本文在理论和设计基础上开发了相应的可视化交通仿真平台,该平台能模拟实际道路中发生的场景,检验控制算法对于实际问题的解决能力。不同于其它仿真平台,该仿真平台可以预先设置运行车辆的行驶参数,并在业务模块中增加了车辆的优先级属性。采用Netbeans开发业务模块；将信号灯控制模块从业务模块中脱离出来使用SystemC语言对软件和硬件进行统一编写,对后续开发提供帮助和指导。