2019年12月12日18:00，TOPS课题组第74期组会在通达馆A436顺利召开。本次组会由19级博士生陈雪剑对《智能网联环境下的车辆运行轨迹重构》相关研究进行了汇报。参会人员包括孙剑教授、倪颖副教授、田野副研究员和课题组全体成员。

轨迹重构是指基于历史和实时的交通检测数据，根据交通流演化规律与车辆运行的物理定律，重构所有车辆在过去一段时间内的完整运行轨迹。目前对于轨迹重构已有的研究，根据交通数据的基础特性，可以分为以下4类：基于固定检测器数据、基于移动检测器数据、基于多源数据融合和基于智能网联环境数据。但已有研究主要针对高快速路单车道情况，车辆的位置关系比较固定，CAV探测到的轨迹连续性较好。而对于信号交叉口附近的轨迹重构探测轨迹环境复杂，研究难度较大，且对此的研究相对缺失。

为了获得连续交叉口之间路段的全样本车辆轨迹，从而得到宏观与微观的各类交通指标以改善交通环境，陈雪剑对于在低渗透率的CAV车辆环境（15%）下，进行全样本的轨迹重构进行了相关研究。首先基于已知轨迹数据构建冲击波，生成未探测到的车辆的初始位置，使得缺失轨迹的类型只有部分缺失；然后对应后方车辆后时刻轨迹缺失、前方车辆后时刻轨迹缺失、后方车辆前时刻轨迹缺失、前方车辆前时刻轨迹缺失四种场景分别开发基于跟驰模型的重构方法，补全个体轨迹；在此基础上通过粒子滤波，根据观测值去找到其对应的状态值，达到过滤噪声的效果，同时结合重要度采样的方法融合多个个体片段轨迹或上下游轨迹，最终完成全样本车辆轨迹重构。

汇报时刻

接下来，大家就汇报人陈雪剑的汇报内容进行了讨论，殷炬元首先对于该项研究目前存在的不足进行了补充说明，由于本次研究以跟驰模型为基础，加入上游信息后反而会使研究更加复杂；周东浩说明了逆跟驰模型的特点；马子安对于研究方法的准确性提出了疑问，并提出使用随机方法的建议；周华骏提出网联车的比例可能会对研究问题产生影响；倪颖老师提出研究方法与其他方法的精度对比的问题；田野老师提出了路端设备与车端数据的渗透率对于研究问题的准确度影响。

讨论时刻

最后孙剑教授对汇报内容予以肯定，指出轨迹重构问题需要持续研究下去，并提出应该对轨迹重构后的应用价值问题进一步的完善。 汇报结束后，孙剑教授与课题组成员讨论了课题组年会的时间和形式，鼓励大家抓紧时间进行期末复习。