智能交通系统是在比较完善的基础设施之上,将先进的通信技术、控制技术、卫星定位技术和传感器技术有效地结合,从而解决交通中的各种问题,提高道路的安全性和使用效率。出行者信息系统是智能交通系统的一个重要内容,而路径规划系统是出行者信息系统中最重要的核心内容。路径规划系统根据道路交通状况为出行者和物流运输车辆提供准确的最优路径。本文基于浮动车数据处理与动态路径规划技术展开研究,论文的主要工作有：1)城市路网模型构建：首先从GIS软件的电子地图数据源中提取城市路网拓扑结构数据,建立相应的城市路网模型,并利用合理的数据结构存储城市路网模型数据；然后为路网数据的快速查找与定位建立四叉树空间索引机制。2) GPS数据与路网数据融合：在对传统的地图匹配方法分析的基础上,提出了一种新颖的适合大规模浮动车数据与路网数据融合的地图匹配方法。3)城市路网平均行程时间模型构建：结合路网数据与浮动车数据,建立路网路段上的平均行程时间模型。该模型是实现面向智能交通路径规划的基础。4)路径规划算法的分析、改进与应用：对现存常用的路径规划算法进行分析后,选择蚁群算法作为路径规划的基础算法,针对蚁群算法在实际应用中的缺陷,提出了一种改进的重叠蚁群算法,并对其在出发地点-目的地最短路径和最优路径组合优化问题上进行了实验验证,最后将其应用到实际的出行者最短路径规划系统中。