随着城市规模的不断扩大,交通拥堵已经成为大城市中普遍存在的问题,并且由此带来了一系列的社会问题。为了解决日益严峻的交通拥堵问题,各国相继提出了智能交通系统的概念。车路协同技术作为智能交通系统的前沿技术,是解决城市道路拥堵的有效方法之一,得到了各国交通工作者的重点关注。车路协同系统基于无线通信和传感器检测等技术获取车辆和道路的有效信息,通过建立车车通信、车路通信,将人、车、路三者有效的联系起来,完成车辆和路旁基础设施之间的交互,充分利用基础设施和道路资源,提高道路的利用率,改善交通的安全,缓解交通拥堵现象。本文主要研究了智能交通系统中的区域交通控制,重点研究了车路协同环境下的区域交通信号控制。主要完成了以下几个方面的工作:(1)首先,总结了区域交通信号控制的发展状态,着重研究了区域子区划分的方法,提出了车路协同环境下基于状态分析的控制小区划分算法,以路网的行程时间为主要因素,结合交叉口之间的连通性,通过设定拥堵程度阈值,确定关键路口,并以此为核心进行子区划分。(2)对车路协同环境下的区域控制进行了相关研究,提出了基于K均值聚类的区域交通信号控制策略,通过车路协同环境下的检测技术获取车辆的精确信息,计算出各个车辆到达路口所需的时间,利用K均值聚类分成两大类,并以此来调整绿灯时间,同时检测等待时间最长的相位作为下一个通行相位。(3)搭建了车路协同环境下的优先信号控制平台,利用手机等移动设备作为用户端,同时利用百度地图获取车辆的位置,实时监测车辆行驶方向和速度,通过调整最近邻的交通信号,从而实现部分车辆的优先运行,并在北京市长安街进行了实际项目验证。