随着我国城市化和社会经济水平的迅猛发展，汽车保有量逐年攀 升，汽车产业的迅猛发展为居民出行带来了极大的便利。然而，随着区 域经济的发展和交通需求的进一步增长，道路拥堵状况严重，交通事故 频发，对安全驾驶带来了极大的威胁。在当前智能化和信息化快速发展 的社会背景下，智能交通系统应运而生。因此，如何实现道路交通感 知，为交通状态评价和管控策略的制定提供精细化车辆轨迹数据支持， 从而提高交通状态检测与车辆驾驶行为识别的准确性，对缓解交通拥 堵、减少交通事故发生等方面具有重要的现实意义。 在车联网系统发展初期，道路中装备有 GNSS 等智能终端设备的车 辆渗透率较低，仅靠 GNSS 设备难以实现全部车辆在全域范围内的连续 轨迹跟踪。另外，随着道路基础设施的建设越来越完善，广域毫米波雷 达已成为指挥交通信息采集的重要手段和发展方向。广域毫米波雷达具 有安装方便、目标数据即时输出、穿透力强、环境适应性好等优点。并 可实现对多车道车流量、实时车速、实时坐标、车型等多元信息的精确 检测，抗干扰性能好。然而，广域雷达仅能提供相对位置信息，且覆盖 范围有限，无法实现车辆目标的全域跟踪。因此，基于多传感器融合定 位方案，已成为当前智能交通检测发展的必然趋势。 基于此，本项目提出一种基于车联网浮动车 GNSS 数据和路侧毫米 波雷达检测车辆轨迹数据融合的车辆时空位置信息融合方法，利用少量 的智能车载终端采集车辆 GNSS 数据和广域雷达全覆盖下的轨迹数据， 实现全域车辆的全空间信息感知，从而为智慧交管提供可靠的 LoS （Location of Service）服务。