随着智能交通系统研究的发展,实时路网数据采集已经在智能交通领域越来越被重视。感应线圈、视频摄像头、微波雷达等对于动态交通流的自动检测手段也越来越普及。而这种基于固定检测器的交通信息采集方式受人力、资金等因素制约,交通管理部门仅在关键路段和主要路口进行了部署,其数量还不到所需的1/l0,导致城市道路路网上存在大量的信息“真空”地带。如何能够全面、准确地获取路网实时交通信息数据这个问题是我们面临的巨大挑战。本研究依托于上海市向电子信息产业发展基金申报的先进的城市道路交通监控与管理系统项目的一个子项目――城市路网实时状态研究,重点研究了基于浮动车数据的实时交通数据采集方式,并依靠出租车公司内部成熟的电召系统的实时车辆定位数据,提出了一套使用出租车实时定位数据进行路网交通状态估算的方法:对于出租车实时GPS数据进行定位,分析出租车业务逻辑的特性,抽取驾驶员行为特征,对于有效定位数据进行分析获得车辆途径路段的交通信息。通过这套方法可以有效的获取实时交通路况信息,并且投资成本和维护成本低廉,有相当的实用价值。本文首先介绍了实时交通信息采集的研究情况,包括电召系统以及相应的技术,分析了地图坐标转换、车辆定位数据匹配方法,然后根据驾驶员行车习惯重点分析了车辆定位有效采样对的获取并在此基础上进行单车路径旅行时间求取、时段内旅行时间求取的算法,填补了交通空白地带数据,并通过路上试验,说明该算法能够得到路段合理的旅行时间,能够描述路网的实时状态。最后介绍了整个系统的架构设计和实现过程。