随着我国新型城镇化改革的不断深入,越来越多的劳动者向城市聚集,这种人口和产业的聚集在为城市带来发展动能的同时,也带来了“城市病”。其中,道路交通拥堵问题始终是中国城市发展过程中的主要问题之一,人口的大规模聚集使得城市的交通需求与供给失衡。由于交通拥堵的产生与区域的道路交通供给能力直接相关,当路网通行能力超过道路通行能力供给的上限后就会产生交通拥堵。所以,合理调节与控制区域路网的实际流入车辆数是缓解拥堵的重点。区域边界控制通常假设管理者对区域内累积车辆数以及当前和未来的流入流量有充分的了解,但在实践中基于OD的区域内累积车辆数和流入需求通常难以测量,同时测量值还存在一定的噪声。基于这些问题,需要设计一种合理的估计方法来获得必要、准确的交通需求。对此,本文对基于宏观基本图的城市道路区域流量动态估计及边界鲁棒优化控制展开研究,论文内容主要包括以下三个方面:（1）基于扩展卡尔曼滤波的道路区域流量动态估计。首先,本文在多区域宏观基本图模型的基础上,建立了基于扩展卡尔曼滤波的道路需求估计模型,该模型能够对多区域城市道路网络进行实时的流量估计,同时提出了四种测量值组合。在此基础上,本文设计了基于扩展卡尔曼滤波的道路区域流量动态估计算法,并使用日本横滨区域路网进行仿真实验,验证了所提出的估计模型的准确性。（2）城市道路区域边界鲁棒优化控制方法。首先,本文在多区域宏观基本图模型的基础上建立了基于模型预测控制的城市道路区域边界控制模型,考虑到系统状态矩阵和控制矩阵的不确定性,对基于模型预测控制的城市道路区域边界控制模型进行了基于情景集的鲁棒转化。此外,本文设计了城市道路区域边界鲁棒优化控制算法,并使用日本横滨区域路网进行仿真实验,分别验证了城市道路区域边界鲁棒优化控制算法的鲁棒性和控制效果。（3）基于流量动态估计的区域边界鲁棒优化控制方法。将基于扩展卡尔曼滤波的道路区域流量动态估计与城市道路区域边界鲁棒优化控制相结合,设计了基于流量动态估计的区域边界鲁棒优化控制算法。以北京市望京地区的路网为例进行了算例研究,验证了本文提出的基于流量动态估计的区域边界鲁棒优化控制方法的估计效果和控制性能。结果显示,该方法能够较好的消除噪声的影响,具有良好的滤波效果。同时,无论在拥堵状态下还是自由流状态下,均能使各个子区的累积车辆数达到预先设定的理想点,满足交通控制的需求。此外,在数值算例中,本文还考虑了不同测量值组合对基于流量动态估计的区域边界鲁棒优化控制方法的估计性能和控制性能的影响,引入参数计算了不同测量值组合的估计和控制效果,验证了基于流量动态估计的区域边界鲁棒优化控制方法具有广泛的适用性。图50幅,表7个,参考文献109篇。