摘要：社会经济科技蓬勃发展，私家车数量不断增加，且部分为智能联网车辆，这是交通管理不断智能化的体现，也为缓解交通堵塞提供了帮助。车辆的智能联网中，信息处理技术和信号控制十分重要。本文主要围绕着智能网联车辆交通信息处理技术与信号控制展开研究，对交通信息及通信对智能网联车辆交通流的影响进行分析，对混行状态下交通信息处理技术做出探索，对信号控制方法进行探索，以期促进交通管理系统的智能化发展。 课堂教学模式关键词：智能网联车辆交通；信息处理技术；信号控制
引言
kawd-445随着信息技术的不断发展，智能化已经成了各领域发展的重要趋势，在交通管理中尤其如此。如今，不少私家车都已经联网，智能联网交通系统运用了多种技术，能够对联网车辆的实时状况进行监测，能够对街道上车流等情况有一定的掌握，有助于智能交通管理系统的建设。但是目前仍旧处于智能联网车辆和非智能联网车辆混行的状态，并且对于智能联网交通系统，还需要持续加强对信息处理技术和信号控制技术的优化和应用。
一、智能网联车辆交通在通信交通下所受的影响
（1）在能见度处于正常状态下，网联车辆的占有率与流量可以出现正比。能见度处在高度时，智能网联车辆的使用率会明显高于其他交通工具。而能见度偏低时，网联车辆的占有率会与速度出现正比。
（2）能见度偏低的情况下，能够使智能网联车辆的通信范围提高，这也可以在一定范围内对能见度低做产生的影响进行抵消，对交通流程形成提升。
（3）在智能网联车辆越来越多的当下，交通事故出现的频率明显降低，对于普通车辆其事故率也在不断下降，网联车的事故率则更加低微。
（4）当出现网联车辆通信困难情况，也并没有因此提高交通事故所产生的概率。但是网联车辆如果发生探测器故障的情况，则会对网联车交通事故发生的概率造成影响。能见度降低的时候，探测器出现故障的情况也会比平时增加。
二、车辆混行时交通信息处理分析
以雷达探测方式来收集道路信息是现下较为常见的处理模式，在不同的道路情况下，通过计算机对车辆进行控制。目前对于机器算法和自动驾驶的技术还在研究阶段，毕竟现在的道路上还是车辆混行的情况普遍，所以此项问题智能通过模拟操作来进行实验。算法想进行深度的学习需要通过大量的计算内存，所以计算机在应用算法复杂的统计学方面对网联车辆在仿真环境下的模拟是不太容易的。在对信息做出处理时可以通过较为简单的跟驰模型来对车辆做出体现。网联车辆能够平稳运行主要是通过传感器的控制，能够对周围的环境及车辆做出精准的识别，这也是智能网联车辆与非网联车辆的本质区别。利用现阶段的自适应巡航技术以及跟驰模型，能够符合留置要求的则是安全距离跟驰模型，这也能够实现网联车辆在运行中做出的变量体现。结合上述情况可以得知智能驾驶模式满足要求，在模拟状态下驾驶员通过不同参数来对交通状态做出表现。不同驾驶员在不同路况下的驾驶习惯也有所区别，道路密度低的情况下，对驾驶的舒适性和稳定性的大多人比较看重的，其表现形式则是通过预期的车速进行行驶。高密度状态下则是以安全驾驶为重心，面对较短的行程上也同样如此。
三、对信号控制进行研究分析
“智能网联车”（IntelligentConnectedVehicle，ICV）指的是智能车与车联网的一种结合，最终可以代替人来驾驶的新一代汽车。网络车辆通常为在互联网附近的智能车辆，智能车辆内载有先进的执行器，控制器以及传感器等。能够对车辆行人以及道路进行信息交互。再以信息交互的形式来对行驶进行决策。车辆在识别状态下能有效的对交叉口进行判断，这能够有效的解决行人以及非车辆在通过交叉口时的安全问题，减少实时流通能够对交叉口超载的现象进行优化。2018年12月27日，“车联网智能汽车”战略正式发布，此项发布内容主要是想让智能网联车辆的发展速度提升，让网联车辆更具有竞争力。非网联车辆在逐渐向网联车辆转换的过程中，道路混行状态是极为常见的情况。
（一）单交叉口信号留置特点和条件
智能网联在进行交叉路口的处理模式主要通过路测传感器，边缘计算机，RSU，智能交通信号等方式进行。这个系统模式下，路测传感器所代表的是眼睛，可以通过传感器来对外界信息进行接收；边缘计算机则是对所收集到的信息进行计算和处理；RSU则是做出数据的决策与广播；智能交通信号是根据不同的车辆大小来对信号灯进行控制。智能交通信号可以通过局部动态地图与协同感知下来对信号灯做出控制，这能够将传统信号灯的控制与
现下进行区分，在道路混行模式下对于信号的控制上需要准确到单独的车辆上，面对网联车与普通车则做出不同的分配方式，有序对信号进行控制。对信号的控制时不仅需要注意红绿灯，还需要对交叉路口路侧协同控制，以及车载通信，这对交通控制和车辆的行驶均能带来便利。将道路的资料信息整理完毕后，路侧协同控制与红绿灯均需要在统筹协调的角度出发，来将车辆讯息进行分配处理，将车辆秩序做出改善和优化，实现对所有道路信息做出准确控制。所以网联车辆的信号控制方面，可以说是同时具备高粒度和高精度模式，再以全局的把握来进行信号协调。同时在车辆可以安全行驶的条件下对控制方案做出调成和改善，以此降低信号控制延误。网联车辆与非网联车辆同时同行的情况下，红绿灯以及路测设备能够保持与网联车辆通讯，但是对于非网联车辆无法相互连接，所以对于交叉路口出现的非网联车辆，要做好速度位置以及运行状态的资料统计，再将收集到的资料通过智能方式进行处理，再结合处理结果对红绿灯做出调整，对网联车与非网联车共同运行的模式下实现信号优化，再将车辆速度做出控制，让调整后的交通路面能够与信号状态匹配，有效实现道路畅通运行。通过对车辆的运行模式判断分析，再以控制盒的形式来控制交叉口的车辆运行情况，实现对交叉路口的畅通运行管理，将网联车与非网联车共同运行的模式同行效率进行提升，将所有车辆的等待时间进行缩减，为驾驶员们节省时间。通
过对可插车理论的分析研究，结合车路双向实时通信模式将智能网联车辆的通讯做出调整和分配，再对其做出匹配连接，到特定车辆的运行空隙，保障智能网联车辆行驶的效率。交叉路口的运行情况以及对于时间点的控制上，能够以对路侧设备的调整来实现，这样能够更好的将混行车辆的通行间隙做出匹配，为畅通运行做出保障。
车载厕所
（二）干线交通信号控制系统
对于干线交通信号系统的控制方面，首先要做好网联车与非网联车共同运行的模式下干线交通的协调控制，混行道路下的干线路侧设备传输与网联车辆以及红绿灯能够实现信息的互相交互，这些资讯网联车能够做出接收，通过对这些信息的整理，能够有有序的对网联车辆的行驶做出控制。对道路面上的运行状态，行人情况，非机动车的运行状态，路面信息以及环境气候的感知等做出采集和处理。再做出处理后传输给交通管理部门，相关部门再对网联车以及普通车的运行做出处理，实现对干线的控制，可以更好的将干线延误的情况降低，这样不但能够提高干线的准时性，还能够保护道路安全。
结束语
综上所述，智能车联网信号好的时候，联网车出现交通问题的概率较小，可见智能联网交通中信息处理技术和信号控制技术十分重要。在交通管理智能化的进程中，智能联网交通有着重要意义，有助于对行人、非机动车、交通信号灯和联网车辆之间的信息传递，减少交通堵塞和交通事故。而在智能联网交通中的重点就在于信息处理技术和信号控制技术，应当不断结合先进技术对这两种技术进行优化和革新，促进智能联网交通发展。
止动环参考文献
[1]刘春宇.智能网联车辆与非网联车辆混行条件下的交通信息处理技术与信号控制方法研究[D].吉林大学,2019.
物理教具制作
[2]冉斌,谭华春,张健,等.智能网联交通技术发展现状及趋势[J].汽车安全与节能学报,2018,009(002):119-130.
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