【摘 要】
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车辆轨迹数据提供了大量的时空交通流信息，可用于各类交通研究。传统车辆轨迹模型多以人工驾驶环境为研究对象，普遍未考虑由常规车（Regular Vehicle，RV）、网联人工驾驶车（Connected Vehicle，CV）以及智能网联车（Connected Automated Vehicle，CAV）组成的混合交通流的影响。为解决该问题，本文构建了智能网联环境下信号交叉口全样本车辆轨迹重构模型。首
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2021YJ0535，2022YFG0152）； 中铁第一勘察设计院集团有限公司科研项目（院科17-48）；
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车辆轨迹数据提供了大量的时空交通流信息，可用于各类交通研究。传统车辆轨迹模型多以人工驾驶环境为研究对象，普遍未考虑由常规车（Regular Vehicle，RV）、网联人工驾驶车（Connected Vehicle，CV）以及智能网联车（Connected Automated Vehicle，CAV）组成的混合交通流的影响。为解决该问题，本文构建了智能网联环境下信号交叉口全样本车辆轨迹重构模型。首先，分析并介绍了智能网联环境下城市道路交叉口处车辆组成及排队通过情况；然后，构建了城市道路混合交通流轨迹数量估计模型，并针对前后车的排队情况提出虚拟车的概念用于估计不同车辆的交通状态。最后，设计数值仿真实验分析交通流密度和网联车渗透率对模型的影响，并基于NGSIM数据进行实例验证。结果表明：轨迹重构模型的数量误差和位置误差均随着交通流密度和网联车渗透率的增大而减小；与网联人工驾驶车渗透率相比，智能网联车的渗透率对模型结果的影响更大。
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