El tiempo de viaje es uno de los índices más críticos para describir los estados operativos del tráfico urbano. Cómo obtener estimaciones de tiempo de viaje precisas y robustas, para facilitar la toma de decisiones de control del tráfico para los administradores y la planificación de viajes para los viajeros, es un asunto urgente de gran preocupación. Este artículo propone un método de estimación confiable del tiempo de viaje en enlaces urbanos utilizando fusión de datos de múltiples sensores. Utilizando el análisis de características de los datos de cada sensor de tráfico individual, primero extraemos el tiempo de viaje del enlace a partir de datos de reconocimiento de matrículas, datos de detectores geomagnéticos y datos de coches flotantes, respectivamente, y encontramos que sus patrones de distribución son similares y siguen una distribución normal logarítmica. Luego, se desarrollan un algoritmo de grado de soporte basado en la función de similitud y un algoritmo de credibilidad basado en la función de pertenencia, con el objetivo de superar los conflictos entre los datos de tráfico de múltiples sensores y las incertidumbres de los datos de tráfico de un solo sensor. Los pesos de fusión confiables para cada tipo de datos de sensores de tráfico se determinan además integrando el grado de soporte correspondiente con la credibilidad. Se realizó un estudio de caso utilizando datos del mundo real de un enlace de la carretera Jingshi en Jinan, China, y se demostró que el método propuesto puede mejorar efectivamente la precisión y la confiabilidad de las estimaciones del tiempo de viaje en enlaces en sistemas de carreteras urbanas.