近年来随着科技的飞速发展，单片机的应用正在不断深入，同时带动传统控制检测技术日益更新。在实时检测和自动控制的单片机应用系统中，单片机往往作为一个核心部件来使用，仅单片机方面知识是不够的，还应根据具体硬件结构软硬件结合，加以完善。 十字路口车辆穿梭，行人熙攘，车行车道，人行人道，有条不紊。那么靠什么来实现这井然秩序呢？靠的就是交通信号灯的自动指挥系统。交通信号灯控制方式很多。本系统采用MSC-51系列单片机ATSC51和可编程并行I/O接口芯片8255A为中心器件来设计交通灯控制器，实现了能根据实际车流量通过8051芯片的P1口设置红、绿灯燃亮时间的功能；红绿灯循环点亮，倒计时剩5秒时黄灯闪烁警示（交通灯信号通过PA口输出，显示时间直接通过8255的PC口输出至双位数码管）；车辆闯红灯报警；绿灯时间可检测车流量并可通过双位数码管显示。本系统实用性强、操作简单、扩展功能强。

Milo：大脑控制的轮椅 Milo帮助人们导航，而无需动手或四肢。 我们认为它对于ALS，锁定综合征或其他形式的瘫痪患者特别有用。 我们的脑机接口利用脑电图（EEG），这是一种经济实惠，可访问且无创的技术，可以检测脑部活动。 具体而言，当用户想象运动时，Milo通过检测对运动感觉皮层（与运动相关的大脑区域）中的mu节律（7-13 Hz）的抑制来使用运动图像信号进行转向。 除运动图像外，还使用眨眼信号和下颌伪影来启动和停止动作，并表示需要转弯。 使用Milo，用户可以通过眨眼或握紧下巴在前进和停止之间切换。 他们可以通过简单地考虑左右手的运动来向左或向右转。 我们还为护理人员设计了一个Web应用程序，他们可以从中实时查看轮椅使用者的位置，以确保他们的安全。 如果用户的心律不正常或发生崩溃，也会将一条短信发送给护理人员。 此外，我们还实施了辅助驾驶功能，可用于跟踪墙和避开物体。 Github

基于单片机的交通灯信号控制器设计(含源程序和电路图)

这是关于基于FPGA的交通信号控制器的设计的一篇论文 有兴趣的同学可以下载

可实现棋盘格图案显示，数字显示，动画效果

随着基于移动互联网的车辆导航技术的发展和应用，基于车辆轨迹的信号控制交叉口交通运行状态评价和方案优化逐渐成为研究热点。针对以往研究在稀疏车辆轨迹（一个周期内采样车辆少甚至无采样车辆的情形）的条件下排队长度无法估计或精度低和未能充分挖掘利用历史排队长度和其他非排队车辆轨迹信息等缺陷，本研究提出了一种面向稀疏轨迹数据条件下信号控制交叉口周期排队长度的估计方法。该方法可以通过利用非排队车辆轨迹信息修正最大排队长度估计值以及采用卡尔曼滤波算法和历史排队长度数据对稀疏车辆轨迹周期排队长度进行估计。为验证方法的有效性，本研究使用高频（3s）的滴滴车辆轨迹数据进行实地验证，结果表明本方法可以有效提高稀疏车辆轨迹条件下排队长度的估计精度，所有周期平均绝对误差为3.41辆，平均绝对误差百分比为16.89%，而缺失周期（采样排队车辆数小于等于1辆）平均绝对误差为3.33辆，平均绝对误差为17.78%。本研究成果可以为基于车辆轨迹数据的实时信号控制提供更加可靠的排队长度输入信息。

本文给读者提供了基于单片机的交通灯信号控制器设计方案，给出了源程序供读者设计参考。

介绍16位单片机。带数字信号处理的、可用于初学者，提高者

GA1049-第2部分：交通信号控制系统.pdf

车路协同环境下紧急车辆信号控制优先通行系统实现-王吟松.pdf