平面交叉口把道路相互连接起来，形成路网。交叉口分为有交通信号控制的交叉口（简称信号交叉口）和无交通信号控制的交叉口（简称无信号交叉口）两类，无信号交叉口是普通的交叉口。在交通控制中，无信号交叉口的作用相当重要，无信号交叉口理论是信号交叉口理论的基础。无信号交叉口理论中应用广泛且相对成熟的是可插车间隙理论，本节将对此做简单介绍。

次要车流中所有驾驶员在相似位置所能接受的最小间隙称为临界间隙，记为tc。根据通常的驾驶员行为模式，只有在主要车流的车辆间隙至少等于临界间隙tc时，次要车流的驾驶员才能进入交叉口。可插车间隙理论称在较长时间间隙中进入交叉口的次要车流车辆间的车头时距为跟随时间tf。可插车间隙的参数主要就是指tc和tf，这两个参数主要受主干道车流的影响，同时也受驾驶员操作的影响。

在估计驾驶员临界间隙分布的方法中，较好的方法是采用极大似然估计法。用极大似然估计法来估计临界间隙需要假设一群驾驶员临界间隙值的概率分布，一般取对数正态分布，在该方法中将用到下列符号：

μ 、σ2——分别为驾驶员临界间隙对数的均值和方差（假设服从对数正态分布）；

f()、F()——分别为正态分布的概率密度函数和累积分布函数；

ai——被第i个驾驶员接受的间隙的对数，如果没有间隙被接受，则ia=∞；

ri——被第i个驾驶员拒绝的最大间隙的对数，如果没有间隙被接受，则ri=0。

单个驾驶员的临界间隙在ri和ai之间的概率是F（ai）-F（ri）。对于所有驾驶员，n个驾驶员接受间隙和最大拒绝间隙（ai,ri）的样本似然函数是

该似然函数的对数为

μ和σ2的极大似然估计值可使L取最大值，并从下述的方程中求解出来：(www.daowen.com)

根据数学知识：

根据上面五个式子得出式（5-87）和式（5-88）两个方程，再通过迭代方法求解μ和σ2，具体过程如下所述。

假设已知σ2的值，推荐应用方程：

估计μ值。利用从式（5-87）得出的μ估计值，从式（5-88）中得出一个较好的σ2估计值，式中是μ的估计值。

然后，再用σ2的估计值从式（5-87）中求出一个更好的μ估计值，重复这个过程直到连续得到的μ和σ2值达到足够的精度。

临界间隙分布的均值E （tc）和方差Var（tc）是对数正态分布参数的函数，即

估计临界间隙的分布还有一种方法：回归分析法，该方法的基本思路是根据主路的车头时距数据和次路车辆排队进入主路的车辆数数据作统计图，并进行回归分析，得出tc和tf的估计值。该方法需要大量的交通数据，在实际操作中有一定的难度，这里不做进一步介绍。

关于信号交叉口交通流理论，其重点在于分析车流在交叉口所受到的阻滞作用，计算车流的延误时间和停车次数（或停车率）。限于篇幅，这里也不做介绍，有专门的后续课程对此做深入探讨。