智能交通系统(ITS)将先进的信息、数据通信传输、电子传感、电子控制以及计算机处理等技术有效集成,构成了完整的综合运输和管理体系。该系统在大范围、全方位发挥作用,可以实时、准确、高效运行,以缓解交通拥堵问题。道路交通信息,如车流量、车型、车速、车辆运行轨迹等基本交通参数的获取是ITS发挥作用的前提和基础。随着我国经济与社会的不断进步,交通运输行业也在迅猛发展,针对符合我国实际情况的道路交通流的分析和研究,已经成为我国交通领域的重要研究方向,微观交通流仿真手段则是该领域的重要研究工具。本文应用车辆视频检测技术,连续提取车辆的位置坐标和速度等信息,并将采集到的信息及时同步到信息数据库中,经过视频编辑等一系列预处理,转化为标准化视频,在标准视频的基础上利用Vehicle Tracker完成车辆轨迹数据提取。设计了快速路过饱和交通流模型,结合车辆轨迹数据等实测数据对参数进行了估计。最后探讨了基于粒子群优化算法(PSO)微观交通仿真模型参数标定的方法,并实例验证了方法的效果。本文分为八个章节。第一章绪论简要介绍了研究背景、目的与意义、研究内容和技术路线。第二章梳理了国内外相关研究,包括交通视频检测技术研究现状、车辆跟驰与换道模型研究现状等。第三章介绍了视频预处理的流程。为了从高性能摄像机采集到的视频中提取车辆的静态和动态信息,需要对其进行一系列复杂的预处理,包括视频编辑、视频防抖处理、视频的校正等。整个处理过程用到了VirtualDub、SteadyHand等多款软件协同工作。系列的视频处理过程之后,原始视频已经处理为连续时间、连续空间上关于被观测路段的标准化视频。第四章介绍了Vehicle Tracker软件。Vehicle Tracker软件从摄像机拍摄的视频中获取车辆的位置等,并把它们转换成车辆跟踪数据。本章首先介绍了Vehicle Tracker车辆轨迹跟踪的主要技术要点；然后详细描述了软件四个窗口(主控制面板窗口、视图窗口、警告窗口以及警告编辑器窗口)的功能。本章还介绍了用于存储Vehicle Tracker输出数据的数据库,并提供关于如何操纵数据库的简要说明。最后通过实例说明Vehicle Tracker的应用。第五章研究了快速路过饱和交通流微观仿真模型的行为算法。该算法是一个综合的跟驰模型和换道模型框架,并符合运动波理论。本算法明确了强制性和选择性换道模型,并包括合作换道。作为算法的扩展,一个新的上匝道合流模型纳入算法。该算法包含的参数数量较少,可以较容易实现现场测量。第六章描述了对所提出的快速路过饱和流模型中跟驰和换道参数的估计。从德胜门桥外环测试点的Vehicle Tracker数据中提取出模型参数。本章阐述了估计方法,分别给出了跟驰参数和换道参数的结果,并且根据测试点提供了一个模型估计结果的比较。第七章设计了基于粒子群优化算法的交通微观仿真模型参数标定方法。首先建立了仿真参数的标定流程,然后选择微观交通仿真软件VISSIM为平台,建立了基于粒子群优化(PSO)算法的仿真模型参数标定算法,对影响模拟结果的主要参数进行分析和标定,实现了对VISSIM的仿真参数的自动化校正。最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中。最后对本文的主要研究结论进行了梳理,并对未来研究方向进行了展望。