随着我国社会和经济的快速发展,汽车拥有量逐年增加,导致道路交通压力越来越大。交叉路口是城市交通网络中的的重要节点,是交通事故的多发地,而提高交叉路口的通行效率是提高道路通行能力的有效方法之一,因此研究智能交通中路口车辆通行控制具有十分重要的现实意义。在智能交通控制系统中车流量检测是一个重要环节,本文采用的是基于北斗定位的车辆信息检测技术,不仅检测范围广、设备安装灵活方便,而且有利于我国北斗导航系统的推广应用。为了解决由于北斗导航系统的定位精度低而导致无法实现车辆的车道级定位问题,本文通过研究提出了相对定位与自适应卡尔曼滤波结合的方法来减小车辆定位误差,提高车辆的定位精度,并采用聚类分析方法来划分车辆所在车道,进行车流量数据的统计。通过采集的实际数据结合MATLAB进行的半物理仿真结果表明,论文中所采用的方法能够有效的提高车辆定位精度,并且能够统计路口车道上的车流量等数据。本文设计了基于北斗定位的智能交通控制系统硬件电路,包括以PLC为核心的控制电路、以DSP为核心的车辆信息检测电路、双向晶闸管的信号驱动电路以及以CPLD为核心的信号灯故障检测与反馈电路,完成了整个智能交通信号机的组装与调试。采用模糊控制算法作为智能交通控制的核心算法,编写PLC的梯形图程序,解决了车流量大小与放行时间的对应问题。本文采用C#语言开发了信号机配置软件以及智能交通系统监控软件,配置软件实现了信号机的相关参数的修改功能;监控软件完成了对各个路口状态的监控,以及对路口车流量、路口放行状态、故障信息等的数据采集。本文设计的智能交通信号机通过了公安部交通安全产品质量监督检测中心有关国家标准的鉴定,并且已经在40多个路口安装应用,经过一年多的时间运行,改善了路口交通状况,实践证明了所设计的智能交通信号机达到了预期要求。