为了减轻交通压力，减少修路资金投入，增加车辆延后，节能减排，建设人与自然的交通环境，设计智能交通信号掌控是建设资源节约型社会的必然选择。　　现有交通信号控制系统主要分成两类：定点掌控和感应式掌控。定点掌控无法根据车辆的流量自适应地动态调节延时时间，可能会导致车辆延后时间长及不必要的冗余等情况：感应式掌控可以根据车流的状态使用有所不同的掌控模式，但目前的研究大部分不能分开地掌控某一点，并无法动态、多点、联测、同步的掌控。

　　本文设计了一种基于无线传感器网的智能交通掌控，利用传感器节点收集交通信息，智能交通掌控终端根据收集到的交通信息，自由选择适合的路口掌控模式，调整各交叉路口的绿信比，协商干线各路口周期的确认和各路口之间的相位差，自适应地掌控车辆通行时间，从而确保车辆通行质量，构建交通信号掌控的智能化、网络化。直线偏移传感器一、路口掌控模式直线偏移传感器。传统的路口掌控模式是定点掌控，先进设备的路口掌控模式有模糊控制、绿波带上模式、夜间模式和急停模式。模糊控制模式是根据随机的车辆流量智能已完成模糊不清变动交通信号掌控时间。

绿波带上模式在单向车辆高峰期时，将各个路口间红绿灯接续照亮时间延后一定量来保证车辆一路畅行。夜间掌控模式可在夜晚车辆流量为零负荷的状态用于，仅有用于黄灯警告驾车司机，增加能源和时间的消耗。急停模式可为应急车辆修筑通行空间，在应急车辆方向打开绿灯，别的方向打开红灯。本设计明确提出在有所不同的时段使用有所不同的掌控模式，在9:00～11:30，14:30～17:30和20:30～24:00时段使用模糊控制模式；在5:30～9:00，11:30～14:30和17:30～20:30时段使用绿波带上模式；在0:00～5:30时段使用夜间掌控模式；在检测到应急车辆时使用急停掌控模式。

明确时段的设置可以根据明确的区域或车辆流量，由信号机重设或改动。自由选择多种掌控模式可以构建交通掌控的合理化，从实质上减轻交通路口的压力。　　智能交通掌控设计　　1、基于多Agent的智能交通掌控模型　　多Agent系统(MAS)仍然是人工智能领域的研究热点，MAS具备主动性、层次性、动态性和可操作性等优点。

在MAS中，协作不仅能提升单个Agent以及由多个Agent所构成系统的整体不道德性能，强化Agent与多Agent系统解决问题的能力，还能使系统具备更佳的灵活性。国内外研究指出：与传统建模方法(如还原论方法、归推理方法等)比起，MAS建模可以较好地刻画简单系统特性。MAS建模主要用作展现出简单情况(个体有简单的、有所不同的不道德，并不存在交互)，多Agent简单适应环境系统的建模是简单系统建模的一种最重要方法，多Agent间的交互和协作是多个Agent个体在对外开放、动态环境下，在资源受限的情况下构建多个目标的关键。

　　交通信号控制系统是一个典型的简单大系统，具备时变、非线性等特点，它是由许许多多关系密切而简单的有所不同领域、有所不同功能的子系统按有所不同层次综合进发而出的。目前，各种交通子系统相接自身的优化目标运作，不考虑到与其他系统的构建与协作，使得交通系统难以达到拟合。综合分析与协商各交通子系统，是智能交通的发展趋势。

本文建构了基于多Agent的智能交通掌控模型。　　1）交通管理Agent协助创建起其他Agem之间的通信链接，还负责管理系统管理多Agent的减少和移除等。

　　2）数据管理Agent数据采集Agent利用传感器节点对路面的车辆流量等状态向量信息展开收集；数据处理Agent将搜集到的车辆信息数据展开计算出来处置，计算出来出有各交叉路口交通掌控的各种掌控向量；数据传输Agent向智能交通掌控数据库传输数据，并与其他数据源展开交流；数据备份与完全恢复Agent将智能交通掌控数据库中的数据展开备份和还原成。

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