随着社会经济的快速发展,城市道路上的车辆不断增多,交通需求也迅速增长,随之而来的交通拥堵给人们的生产生活出行带来了很多问题。获取准确、实时、充足的动态交通信息是解决城市交通拥堵问题的基础。浮动车交通信息采集系统是伴随着ITS新技术应用而在近几年发展起来的新型交通流信息采集系统,它可以较方便地得到可靠、准确的车辆行驶速度和行驶轨迹等数据。通过对浮动车所采集的交通信息数据进行相关处理,可以获得实时的城市道路交通状态,从而为城市交通管理者和出行者的决策提供技术支持和参考信息。本论文介绍了交通信息数据的采集和处理方法,着重阐述了GPS浮动车系统的应用特点、关键技术及浮动车GPS数据的特点。论文的主要工作包括:首先,分析确定了对浮动车GPS数据进行预处理的方法、步骤及内容。包括对原始数据的筛选与修复,信息采集时间间隔及信息采集路段划分方法的确定。其次,本文对地图匹配算法进行了优化研究。根据浮动车GPS数据的特点和应用需求,提出一种基于模糊逻辑的高精度地图匹配算法,从而获得基本的实时道路交通参数信息。最后,优化了现有的行程时间估算算法,完成实时的城市干道交通状态判别。本文对地图匹配后的GPS数据在路段端点做投影估计,并融合相同路段的浮动车数据。然后通过在MapInfo地图平台上建立的城市交通仿真系统进行实时道路交通状态自动判别功能的设计和实现。