简介
SCOOT将其所控制的路口或路段人行横道视为门路网中的节点 ，在每个信号周期内 ，凭据本周期各偏向（即节点上的各连线）抵达节点交通需求的变革 ，从交通均衡、交通相关和交通连续的角度 ，对每次绿灯时间的变革进行优化调解 ，同时 ，系统的使用者还可以凭据具体实际情况和控制战略要求 ，施加带有倾向性的干预 ，从而在减少延误 ，缩短旅行时间 ，提高通行能力方面获得明显稳定的效果。
SCOOT系统凭据检测器获得的实时数据盘算交通量、占用时间、占有率及拥挤水平。同时 ，它结合检测数据和预先存储的交通参数对各路口进行车队预测 ，由此利用交通情况对子区和路网的信号配时进行优化。SCOOT 系统因其在应用中的良好体现获得了普遍认可 ，应用越来越广泛
SCOOT(Split, Cycle and Offset Optimization Technique)爆发于70年代的英国 ，由英国运输与门路研究所（TRRL）研制乐成。
它的模型基础原自TRANSYT(TrafficNetwork Study Tool) ，接纳了同样的周期流漫衍图（CFP）的建模方法和相近的目标函数。不过有了显著的革新 ，TRANSYT的CFP是以历史的平均交通流盘算的；而SCOOT是联机模型 ，CFP是实时丈量的。
SCOOT的研究始于1973年 ，并在1977年的哥拉斯格市进行现场试验 ，1979年在该市大规模试验获得圆满乐成 ，今后在英国进行全面的推广。
二十世纪80年代初引入中国 ，成都、大连、北京等用SCOOT.
研究与应用历史
SCOOT(Split, Cycle and Offset Optimization Technique)爆发于70年代的英国 ，由英国运输与门路研究所（TRRL）研制乐成。
它的模型基础原自TRANSYT(TrafficNetwork Study Tool) ，接纳了同样的周期流漫衍图（CFP）的建模方法和相近的目标函数。不过有了显著的革新 ，TRANSYT的CFP是以历史的平均交通流盘算的；而SCOOT是联机模型 ，CFP是实时丈量的。
SCOOT的研究始于1973年 ，并在1977年的哥拉斯格市进行现场试验 ，1979年在该市大规模试验获得圆满乐成 ，今后在英国进行全面的推广。
二十世纪80年代初引入中国 ，成都、大连、北京等用SCOOT.
基来源理
SCOOT通过车辆检测器实时的丈量并跟踪交通运动 ，他利用一个联机的交通模型和相应的控制参数优化程序来优化信号控制器的配时。SCOOT的检测器在其时立异之处就是集计数检测器和占有率检测器两种功效于一身。它能丈量流量和占有绿的混淆参数；装置在适当的位置可直接丈量交通阻塞。
SCOOT检测器的环形线圈埋设在上游交叉路口的出口 ，检测的数据上传至”UTC”盘算机中 ，经过处理便生成了SCOOT的模型焦点——周期流漫衍图CFP。
SCOOT的优化程序的任务就是利用CFP和交通模型找出信号配时参数的最佳组合。为了跟踪CFP的瞬时变革 ，SCOOT的优化程序接纳小增量寻优要领 ，即信号配时参数可随CFP的变革作相应的微小变革。接纳这种参数微调的利益是 ，对交通的连续运动故障最小 ，又不以为交通加入者所察觉。
系统结构
SCOOT系统是一种实时自适应控制系统 ，其硬件组成包括3个主要部分：中心盘算机及外围设备 ，数据传输网络和外设装置（包括交通信号控制机、车辆检测器或摄像装置及信号灯）。软件概略由5个部分组成：1）车辆检测数据的收罗和剖析；2）交通模型（用于盘算延误时间和排队长度等等）；3）配时计划参数优化调解；4）信号控制计划的执行；5）系统检测。以上5个子系统相互配合、协调事情 ，配合完成交通控制任务。
系统特点
SCOOT系统是计划形成式控制方法的典范代表 ，是一种实时自适应交通信号控制系统。SCOOT系统通过连续检测门路网络中交叉口所有进口道交通需求来优化每个交叉口的配时计划 ，使交叉口的延误和停车次数最小的动态、实时、在线信号控制系统。概括来讲 ，SCOOT系统具有5个特点。
1) 实用性强 ，险些不受都会交通出行方法、出行起讫点漫衍、土地使用情况、季节性和临时性交通变革以及天气和气候变革的影响。
2) 对配时参数的优化是接纳连续微量调解的方法 ，稳定性强。
3) 个体交通车辆检测器过失的反响信息险些不影响SCOOT系统对配时计划参数的优化 ，并且该系统对这类过失的信息有自动鉴别和淘汰功效。
4) 对路网上各交叉口信号配时计划的检验和调解 ，每秒钟都在进行 ，所以能对路网上交通状况的任何一种变革趋势做出迅速的反应。
5) SCOOT系统能提供种种反应路网交通状况的信息 ，为制定综合治理决策创立了有利的条件。可是 ，SCOOT系统险些所有相关控制战略模型都是通过数学模型的仿真中获得 ，这就要求笼统的数学模型必须准确地反应系统的运行状态 ，误差规模小。不然 ，一定会影响控制效果；另一方面 ，数学模型的精确度越高 ，结构就越庞大 ，因而仿真时间就越长 ，这将会在实时性与可靠性之间爆发矛盾 ，特别要求进一步提高效果时 ，这一矛盾就会越突出。
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