Beneficiándose de la aplicación de redes de comunicación de vehículos y nuevas tecnologías, como vehículos conectados, monitoreo de video, vehículos automatizados y colaboración vehículo-carretera, los datos de la red de tráfico pueden ser observados en tiempo real. Aplicadas en el campo del control de tráfico, estas tecnologías pueden proporcionar datos de entrada de alta calidad y realizar una evaluación más completa de la efectividad del control de tráfico. Sin embargo, la mayoría de las teorías y estrategias de control adoptadas por los sistemas de control adaptativo no pueden utilizar de manera efectiva estos datos en tiempo real de alta precisión. Para adaptarse al desarrollo de los tiempos, la teoría de control de intersecciones necesita ser desarrollada aún más. Este documento revisa las estrategias de control de intersecciones desde muchas perspectivas, incluyendo control inteligente basado en datos, control de temporización convencional, control de inducción y control de tráfico basado en modelos. Hay tres direcciones principales para el control de intersecciones basado en el entorno de vehículos conectados: (1) control de aprendizaje por refuerzo basado en datos; (2) control de optimización de rendimiento adaptativo; (3) investigación sobre control de tráfico basado en el entorno de vehículos conectados (CV); y (4) control de múltiples intersecciones basado en el entorno de CV. La revisión ofrece una visión clara de la teoría de control inteligente basada en datos y su aplicación para sistemas de transporte inteligentes.