一、基于HDPLD的交通灯控制系统设计实现（论文文献综述）
林春雨,代春宇,田伟,武斌,周欣欣[1]（2021）在《基于车流量检测的智能交通灯控制系统设计与实现》文中认为文章针对传统的交通灯控制系统不能满足城市高速发展的需要,提出一种基于单片机的智能交通信号灯控制系统。该系统在实现基本功能的基础上,通过红外线传感器对车流量进行数据采集,将车流量大小与绿灯时长对比,灵活地调节交通灯的通行时间,实现实时控制交通流量、缓解交通拥堵的目的。
黄明霞,许泽恩,李如仁,张海强[2]（2021）在《基于FPGA的智能交通信号灯的设计》文中指出为了提高城市交叉口车辆的通行效率、缓解交通堵塞,解决交叉口在车流量相差很大时产生空等待的问题,文中提出一种基于FPGA的智能交通信号灯设计方法。以两相位十字交叉口为例,用Verilog HDL硬件描述语言在QuartusⅡ开发环境中由自顶向下的设计方法处理交通堵塞问题。智能交通系统包括分频模块、信号灯控制模块、译码显示模块;最后,利用QuartusⅡ13.0软件进行综合测试,并在ModelSim SE-64 10.4软件中对交通控制系统进行功能仿真;仿真结果表明,所提系统满足智能交通系统的设计要求,具有开发周期短、稳定性好、易维护等优点。
薛佩雯[3]（2021）在《基于强化学习的公交信号优先控制研究》文中进行了进一步梳理我国经济的快速发展使得近年来汽车保有量迅速增加、城市交通需求激增,随之带来的交通拥堵问题已严重影响了城市的发展和居民的生活质量。优先发展公共交通是缓解交通拥堵的有效途径之一。现阶段主要从两方面采取公交优先,一方面是从空间的角度出发,例如建设公交专用车道,虽然实现了一定程度的公交优先,但同时限制了社会车辆的通行;另一方面是从时间的角度出发,合理调整交叉口的交通信号配时方案,通过对相位绿灯时间进行调整,将优先通行权给予公交车辆,减少其在交叉口排队等待的时间。本文提出了一种基于强化学习的公交信号优先交通灯控制模型（FRBTL）,在保障交叉口正常交通秩序的同时,显着提高公交车辆的运行效率。该模型将最小化公交车辆延误时间作为优化目标,基于雾平台环境下,收集相关交通信息,随后将交通信息传送至雾服务器作进一步的计算和分析,同时结合自适应能力较强的Q学习算法来制定交叉口交通信号配时方案,达到公交优先的目的。论文从单交叉口和多交叉口两方面分别展开研究。首先,在单交叉口层面,将处于排队等待中的公交车数量作为Q学习中的状态,将改变绿灯时长作为Q学习中的动作,适当增加公交车数量较多的相位绿灯时间,使得公交车辆延误时间变小;然后在单交叉口的基础上,进一步在多交叉口层面展开研究,以获得多交叉口间的理想相位差为目标,来对各交叉口的绿灯时长进行调整,尽可能使得车辆在绿灯时间内通过当前交叉口,也会在绿灯时间内通过下一交叉口,大幅度提升公交车辆的运行效率。实验验证采用VISSIM-Excel VBA-MATLAB平台进行仿真,本文提出的方法与不施加公交信号优先的NTSP模型和采用传统公交信号优先的TTSP模型进行了多层次实验对比。仿真结果表明,本文提出的模型可有效降低车辆延误时长特别是公交车辆延误时长,减少交叉口车辆平均排队长度,提高交叉口平均车辆吞吐量和缩短人均延误时长,体现了公交优先思想的同时兼顾了社会车辆的运行,提升了交叉口处理交通流的能力,缓解了交通拥堵。
韩峰[4]（2021）在《交通视频流中多目标检测与智能控制系统研究》文中指出
郑瑞旭,张炎生[5]（2021）在《基于STM32的智能交通灯控制系统设计》文中提出随着现代交通的快速发展,道路拥堵现象越发频繁,而传统交通信号灯却不能根据车流量实时地自动控制交通信号灯时间的长短。为此,设计了一种新型的辅助交通通行的智能交通灯控制系统,能够根据车流量和道路拥堵情况实时控制交通信号灯,即时调整红绿灯时间,从而使得车辆能更快速地通过,提高道路通行效率,使道路交叉口车辆通行更加省时顺畅。设计使用STM32作为核心控制板,通过外加超声波传感器,驱动模块等工具,实时检测车流量和控制交通信号灯,并根据反馈回来的数据进行自适应处理,通过获取到的数据与历史数据相比较,得出适合当前交通情况的红绿灯时间。与传统的交通灯相比,车辆通行显着更顺畅,能有效增加通行效率,减少路口处交通拥堵现象的发生。
郭志强[6]（2021）在《城市交通灯智能配时优化及仿真研究》文中认为随着社会快速发展,人们对交通出行的便利性提出了更高的要求,交通拥堵越来越成为各大城市发展的主要问题。在当下我国交通资源有限的前提下,我国车辆的数量不断增加,使得路口车辆聚集,排队长度过长等交通问题频发,合理的交通信号灯配时方案就显得尤为重要,现阶段的交通配时系统设计方案已经无法在实时性和高效性方面满足需求,为此本文提出了一种新的信号灯配时优化方案。本文从控制科学的角度出发,针对目前采用的交通灯固定配时策略虽然具有简单易行和运用方便等优势,但不能适应车流量变化造成车辆排队过长的问题,首先以单交叉口为研究对象,采用Webster配时法通过检测抵达各个相位总的车流量来调节各个相位最佳的信号周期和和绿灯时间,以此来减少车辆的排队长度,提高道路的通行能力。进而结合PID算法实时高效的特点,可以单独针对某一路口的主干道进行单独调节,对单交叉路口的主干道进行了优化,并将Webster配时法和PID调节的方法分别与静态配时的方法以排队长度为指标做了对比,结果证明Webster配时法和PID调节的方法均能降低路口排队长度,提高通行效率。然后以一条主干道上的道路交叉口为优化研究对象,用Webster配时法和PID调节的方法分别对五个连续的交叉路口进行了优化研究,并分高峰期和低峰期的情况分别进行讨论,运用预调节以及联合调节的思想分别对单路口和干道多个交叉口的主干道进行了动态调节,最后以排队长度为指标将静态配时法、Webster配时法和PID调节法进行了分析对比,结果证明本文所用方法可以实时高效的增强主干道的通行能力,在降低绿灯时间浪费、减少道路口排队长度等方面起到改善和优化作用。
漆颢,胡敏,龚晚林[7]（2021）在《基于单片机的智能交通灯的设计》文中认为文中介绍一种依据等候红灯小车数量来改变信号灯通行时长的智能交通系统的设计方法。利用红外障碍探测技术采集小车数量,并传送到以51单片机为核心控制器的交通灯控制系统中,通过编写的内部算法程序将小车数量转换为绿灯通行时长。软件仿真和开发板实践表明,该设计可以实现交叉路口交通灯时长的实时动态控制。
刘丹,李佳敏[8]（2021）在《基于LabVIEW的交通灯系统设计》文中指出汽车普及让人们聚焦交通安全,十字路口作为交通事故发生频繁地段,对十字路口交通灯系统设计的优化升级越来越引人关注。LabVIEW是技术前沿的设计平台,具有易操作、实用性强等优点。本文选用LabVIEW为操作平台,针对小型十字路口的路面状况,构建一个基于LabVIEW的交通灯模拟系统。系统除了能满足车行道的需求外,还针对人行道这一实际情况,对交通灯控制系统做了一定改进和优化,通过数码管显示倒计时和模块化设计的原则,进一步完善和优化小型十字路口交通灯系统。
佘占峰[9]（2020）在《交通道路信号灯智能化控制系统设计与实现》文中进行了进一步梳理伴随着我国经济的飞速发展,人们生活水平的不断提高,城市内人流量和车流量也在迅猛增长,而城市中车辆多道路少,从而导致城市内交通道路拥堵问题日益严峻。传统的交通道路信号灯控制实时性较差,已经很难满足当前我国一些大中型城市各个交通十字路口的流量要求。为了缓解道路拥堵压力,本研究将神经网络技术应用在交通流量预测与交通信号控制中。首先阐述了交通道路信号灯控制的研究现状,并分析了神经网络在交通信号灯控制中的相关技术。然后在研究具有或不具有随机效应的同步双向网络的离散时间递归同步的基础之上,建立了一个新颖的同步误差模型,设计了自适应控制器与量化器的组合方案可用于具有或不具有随机效应的同步双向网络的递归同步,并且通过仿真实验来验证其有效性。而且提出了一种基于CNN-LSTM-PSO的深度学习短期交通流预测框架,该框架将CNN（Convolutional Neural Networks,卷积神经网络）和LSTM（Long Short Term Mermory network,长短期记忆网络）相结合,并以PSO（Particle Swarm Optimization,粒子群）算法进行混合网络结构的超参数优化。该方法可获取交通流数据的局部趋势和长期相关性之间的相关特征。最后通过对实际交通流数据集的实验验证了该方法的有效性。本文设计并实现了交通道路信号灯智能化控制系统,对交通道路信号灯智能化控制系统进行了详细的总体设计,并且针对系统的相关功能进行了全面的测试。测试结果显示交通道路信号灯智能化控制系统能够有效缓解城市交通道路拥堵状况,提高了城市交通通行效率。
陈震,李平[10]（2020）在《一种智能交通灯控制系统》文中提出目前交通路口的红绿灯基本都是固定时长控制,遇到复杂的路况时会引起交通拥堵,本文提出一种控制方法,根据车速判别路口的拥堵程度,动态调整交通灯时长,并设计了软硬件,通过仿真实验表明,该控制方法能有效的降低交通路口的拥堵程度,提高道路的通行效率。
二、基于HDPLD的交通灯控制系统设计实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于HDPLD的交通灯控制系统设计实现（论文提纲范文）
（1）基于车流量检测的智能交通灯控制系统设计与实现（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统硬件设计 |
| 1.1 核心控制模块 |
| 1.2 显示模块 |
| 1.3 车流量检测模块 |
| 1.4 键盘输入模块 |
| 1.5 报警模块 |
| 2 系统软件设计 |
| 2.1 主程序设计 |
| 2.2 车流量采样程序设计 |
| 3 系统测试 |
| 4 结语 |
（2）基于FPGA的智能交通信号灯的设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 设计思路 |
| 2 编译与仿真 |
| 2.1 分频模块的编译与仿真 |
| 2.2 信号灯控制器模块的编译与仿真 |
| 3 结语 |
（3）基于强化学习的公交信号优先控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能交通控制系统 |
| 1.2.2 公交信号优先控制策略 |
| 1.3 本文主要研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关技术研究背景 |
| 2.1 公交优先 |
| 2.1.1 公交优先理念 |
| 2.1.2 公交优先的分类 |
| 2.1.3 公交信号优先控制策略 |
| 2.2 雾计算 |
| 2.2.1 雾计算概述 |
| 2.2.2 雾计算的应用 |
| 2.3 Q学习 |
| 2.3.1 强化学习 |
| 2.3.2 马尔可夫决策过程 |
| 2.3.3 Q学习 |
| 2.4 交通灯控制基本方式 |
| 2.4.1 定时控制 |
| 2.4.2 感应控制 |
| 2.4.3 自适应控制 |
| 2.5 交通灯控制基本理论 |
| 2.5.1 相位 |
| 2.5.2 周期 |
| 2.5.3 绿灯时长 |
| 2.5.4 绿信比 |
| 2.6 交通信息采集技术 |
| 2.6.1 基于感应线圈的交通信息采集技术 |
| 2.6.2 基于微波的交通信息采集技术 |
| 2.6.3 基于视频的交通信息采集技术 |
| 2.6.4 基于GPS的交通信息采集技术 |
| 2.6.5 基于无线射频识别(RFID)的交通信息采集技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于雾平台和强化学习的公交信号优先交通灯控制模型 |
| 3.1 基于雾平台的交通灯控制系统 |
| 3.1.1 数据生成层 |
| 3.1.2 雾层 |
| 3.1.3 云层 |
| 3.2 FRBTL交通灯控制模型 |
| 3.2.1 交通信息采集模块 |
| 3.2.2 配时方案设计模块 |
| 3.2.3 交通灯显示模块 |
| 3.3 FRBTL交通灯配时控制算法思想 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于FRBTL的单交叉口交通灯配时控制 |
| 4.1 基于FRBTL的单交叉口交通灯配时控制算法 |
| 4.1.1 基础绿灯时长计算 |
| 4.1.2 状态信息 |
| 4.1.3 动作选择集 |
| 4.1.4 奖励机制 |
| 4.2 仿真环境及参数设置 |
| 4.2.1 PTV-VISSIM、Excel VBA、MATLAB仿真软件简介 |
| 4.2.2 搭建VISSIM-Excel VBA-MATLAB集成仿真平台 |
| 4.2.3 仿真参数设置 |
| 4.3 仿真结果及其分析 |
| 4.3.1 车辆平均延误时长 |
| 4.3.2 交叉口车辆平均排队长度 |
| 4.3.3 人均延误时长 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于FRBTL的多交叉口交通灯配时控制 |
| 5.1 基于FRBTL的多交叉口交通灯配时控制算法 |
| 5.1.1 多交叉口协同控制条件 |
| 5.1.2 配时约束条件 |
| 5.1.3 基于FRBTL的多路口公交信号优先交通灯配时算法 |
| 5.2 仿真参数设置 |
| 5.3 仿真结果及其分析 |
| 5.3.1 车辆平均延误时长 |
| 5.3.2 交叉口平均车辆吞吐量 |
| 5.3.3 人均延误时长 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（5）基于STM32的智能交通灯控制系统设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 智能交通灯系统的总体设计 |
| 2 硬件系统设计 |
| 2.1 处理器的选择及介绍 |
| 2.2 其他外围模块组成及介绍 |
| 2.2.1 车流量监测模块 |
| 2.2.2 按键控制模块 |
| 2.2.3 显示模块 |
| 2.2.4 信号灯驱动模块 |
| 3 程序部分设计 |
| 4 结束语 |
（6）城市交通灯智能配时优化及仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 交通信号控制系统在国内外的研究现状 |
| 1.3.1 交通信号控制系统在国外的研究现状 |
| 1.3.2 交通信号控制系统在国内的研究现状 |
| 1.4 论文的主要内容及技术路线 |
| 1.4.1 论文的主要内容 |
| 1.4.2 论文的章节安排 |
| 第二章 交通信号控制理论基础 |
| 2.1 交通信号及其通行行为概述 |
| 2.1.1 交叉路口交通信号 |
| 2.1.2 交叉路口通行行为控制 |
| 2.2 交叉路口简介 |
| 2.3 交通信号控制的类型 |
| 2.3.1 按控制方法分类 |
| 2.3.2 按控制范围分类 |
| 2.4 交通信号控制的基本参数 |
| 2.4.1 信号相位 |
| 2.4.2 时间参数 |
| 2.4.3 交通流参数 |
| 2.4.4 性能指标参数 |
| 2.4.5 交通信号控制的设置依据 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 单交叉路口信号配时优化研究 |
| 3.1 交通信号灯配时方法 |
| 3.1.1 Webster配时法 |
| 3.1.2 模糊控制思想 |
| 3.1.3 PID算法 |
| 3.2 Webster算法的设计与验证 |
| 3.2.1 VISSIM简介 |
| 3.2.2 模型的建立与仿真验证 |
| 3.2.3 交叉口信号设置及信息采集点添加 |
| 3.2.4 交通流模型的建立 |
| 3.2.5 仿真验证结果 |
| 3.3 Webster配时法对单路口的调节及与静态配时的对比 |
| 3.4 PID配时优化算法 |
| 3.4.1 信号配时优化模型 |
| 3.4.2 控制方法及思路 |
| 3.4.3 PID配时优化算法单路口仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多交叉路口信号配时优化研究 |
| 4.1 干线交通模型 |
| 4.2 Webster算法的设计与实现 |
| 4.3 Webster配时法对多路口的调节及与静态配时的对比 |
| 4.4 PID配时优化算法对多路口的优化 |
| 4.4.1 高峰期多路口的优化 |
| 4.4.2 低峰期多路口的优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 主要工作 |
| 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（7）基于单片机的智能交通灯的设计（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 系统设计 |
| 2 硬件设计 |
| 2.1 车流量统计模块设计 |
| 2.2 单片机应用系统 |
| 2.3 交通灯控制模块设计 |
| 2.4 时间显示模块 |
| 3 软件设计 |
| 4 软件调试与模型实现 |
| 5 结 语 |
（8）基于LabVIEW的交通灯系统设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统设计思路 |
| 2 设计方案的实现 |
| 2.1 前面板设计 |
| 2.2 关键技术 |
| 2.2.1 时间信号的设计 |
| 2.2.2 布尔灯设计 |
| 2.2.3 数码管倒计时设计 |
| 2.3 系统程序框图 |
| 3 结语 |
（9）交通道路信号灯智能化控制系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 研究框架及组织结构 |
| 第二章 相关技术研究 |
| 2.1 相关基础知识 |
| 2.1.1 交通道路信号灯控制概述 |
| 2.1.2 神经网络概述 |
| 2.2 交通道路信号灯控制现状 |
| 2.2.1 交通道路信号灯控制方法 |
| 2.2.2 国内研究现状 |
| 2.2.3 国外研究现状 |
| 2.3 神经网络在交通道路信号灯控制中的研究现状 |
| 2.3.1 主要的神经网络算法 |
| 2.3.2 国内研究现状 |
| 2.3.3 国外研究现状 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于离散时间递归神经网络的交通道路信号灯同步控制方法 |
| 3.1 同步控制模型分析 |
| 3.2 基于离散时间递归神经网络的自适应同步控制模型 |
| 3.2.1 主要思想 |
| 3.2.2 实现过程 |
| 3.3 仿真实验与结果分析 |
| 3.3.1 实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于CNN-LSTM-PSO的交通流量预测 |
| 4.1 算法分析 |
| 4.2 CNN-LSTM-PSO算法 |
| 4.2.1 CNN-LSTM |
| 4.2.2 PSO优化CNN-LSTM |
| 4.2.3 基于混合网络结构的交通拥堵预测框架 |
| 4.3 仿真与结果分析 |
| 4.3.1 数据集与环境准备 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 交通道路信号灯智能控制原型系统 |
| 5.1 系统环境 |
| 5.2 系统总体架构 |
| 5.3 系统功能设计 |
| 5.4 原型系统实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（10）一种智能交通灯控制系统（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 车道拥堵的判断 |
| 3 红绿灯时长的设置策略 |
| 4 系统硬件设计 |
| 4.1 车速检测模块 |
| 4.2 智能控制主机 |
| 4.3 通信模块 |
| 4.4 显示模块 |
| 5 软件设计 |
| 6 结论 |
四、基于HDPLD的交通灯控制系统设计实现（论文参考文献）
- [1]基于车流量检测的智能交通灯控制系统设计与实现[J]. 林春雨,代春宇,田伟,武斌,周欣欣. 无线互联科技, 2021(18)
- [2]基于FPGA的智能交通信号灯的设计[J]. 黄明霞,许泽恩,李如仁,张海强. 现代电子技术, 2021(16)
- [3]基于强化学习的公交信号优先控制研究[D]. 薛佩雯. 西安理工大学, 2021(01)
- [4]交通视频流中多目标检测与智能控制系统研究[D]. 韩峰. 西京学院, 2021
- [5]基于STM32的智能交通灯控制系统设计[J]. 郑瑞旭,张炎生. 机电工程技术, 2021(05)
- [6]城市交通灯智能配时优化及仿真研究[D]. 郭志强. 青岛科技大学, 2021(01)
- [7]基于单片机的智能交通灯的设计[J]. 漆颢,胡敏,龚晚林. 物联网技术, 2021(02)
- [8]基于LabVIEW的交通灯系统设计[J]. 刘丹,李佳敏. 软件, 2021(02)
- [9]交通道路信号灯智能化控制系统设计与实现[D]. 佘占峰. 南京邮电大学, 2020(03)
- [10]一种智能交通灯控制系统[J]. 陈震,李平. 科学技术创新, 2020(36)