有关基于浮动点车辆数据的动态交通实时路况信息的研究在我国刚刚起步,在最近两年里,在我国导航仪市场上相继出现了附有动态路况的导航产品,但一些产品存在路况信息不准确、路况信息不能及时更新及信息覆盖率低等问题。本文主要针对上述问题,基于浮动点交通数据,建立路况分析判断模型,实现动态实时更新及为深圳市车主出行提供动态路况信息服务的应用。本课题研究的目的在于解决传统基于浮动点判断交通路况信息准确性的提高及降低对浮动点数据量要求。实时读取浮动车辆上传的GPS数据,分析车辆所处路段路况信息,再将判断后的路况信息存入数据库,方便查询及路况信息的及时发布。此外,为充分提高单个车辆提供路况信息的利用率,在车载终端安装路况分析仪(Mobile Navigation Assistance,MNA),车辆在路面上一旦发生拥堵,主动上报拥堵信息。从而实现分布式计算,不但减轻了中心系统的计算压力,而且还降低了判断动态交通路况信息对于数据量的要求。最后融合两种判断信息的数据,以网站形式发布路况信息。本文的研究内容主要包括以下几个方面:首先,为克服大规模浮动点数据定位时间长的现象,我们将地图网格化,经纬度数据首先定位网格,再定位网格内的路段,实现了将数据点经纬度定位时间的指数级降低。其次,对大规模浮动点车辆数据的过滤,排序,确定模型计算。再次,通过对单一车辆数据的采集,分析特征,建立判断路况模型,再实际验证模型,通过反复验证修改模型,最后到确定模型,再到模型算法向车台移植,车台与中心实现实时通讯。最后,融合各种路况判断信息,建立优先级标准,将路况信息存入数据库,利用网站实时读取数据库数据,实现动态路况信息的实时发布。本文通过真实路况检测及模拟拥堵状态,验证了两种判断路况模型的正确率及实时性;突破了传统集中式计算,实现了车载终端GPS模块实时探测路况信息的应用。