随着社会经济的高速发展,人们生活水平不断提高,机动车保有量逐年增加,交通问题也日渐严重。交通堵塞,事故频发,导致交通压力逐年增大。因此,缓解交通压力,提高道路通行能力迫在眉睫。交通信号控制是疏通道路拥堵、提高交通效率、减少事故发生的有效手段,而传统交通信号控制的配时方式中相位、周期等参数相对固定,难以适应复杂多变的交通环境,很容易造成拥堵。因此本文提出了一种众智型交通控制模型,把参与交通的车辆、信号灯等成员模型看成智能数体,它们有各自的控制处理机制、属性及行为。每个成员都会受到其他成员行为的影响,同时自身的行为也会通过其自我学习能力而不断的优化。成员模型通过彼此间信息交互进行行为的自我修正,进而更大程度提高道路交通的通行效率。本文研究的主要工作如下:（1）提出了车辆、交通信号灯等成员模型,把它们看作智能数体,描述了各类成员之间的关系,给出了他们之间相互影响的机制,将他们固化成了软件实现框架。（2）定义了各类智能数体的表达、运算、比较的相关步骤,确定了各类成员模型的静态属性及动态行为,为车辆、交通信号灯等成员模型制定了形象的行为表述方式,进而有效的解释了各类成员模型的作用机理。（3）搭建了基于智能数体的仿真推进模型,模拟了当前道路环境下交通流的运行过程,反映了众智型交通控制模型对交通流的引导干预过程。（4）构建了众智型交通控制模型的仿真执行工具,运用其实现了众智型交通控制仿真实例,进行了仿真实验结果的展示与分析;将该模型算法植入了智能车联网服务平台,直观记录了模型中车辆成员的行为轨迹。本文通过仿真实例结果的展现与对比,验证了众智型交通控制模型的有效性和优越性,说明该模型可以有效缓解交通拥堵,提高道路通行能力。而智能车联网服务平台的正常运行也验证了该模型的适用性,为后期规模化应用于实际生活提供了可能性。