近年来,随着经济高速发展,机动车保有量呈现出了高速增长的态势,由此引发的交通拥堵也日益严重。车辆导航系统作为智能交通系统的重要组成部分,在解决交通拥堵问题中将起到越来越大的作用。车辆导航系统的关键,就是如何获得准确的车辆位置和道路信息,以便进行车辆定位和交通诱导。路网地图是定位导航系统的基础,地图匹配则可以提高车辆定位的准确度。本论文以济南市大量浮动车轨迹数据为基础,通过对轨迹数据进行分析研究,提出了一种基于浮动车轨迹数据的路网重构算法。该算法首先对轨迹数据进行基于网格的聚合,利用网格特点来获取交叉口信息,然后利用曲线拟合获取道路信息,最后处理得到满足要求的路网地图信息。通过实例验证,表明该算法具有一定的准确性和实用性,获取的路网地图能够满足要求。地图匹配以浮动车轨迹数据和路网地图数据为基础,且路网地图的精度对匹配结果有重要影响,因此,选用一个高精度的路网地图是匹配成功的关键。若已有满足精度要求的路网地图,则可直接使用；若没有,则可采用本论文研究的路网地图重构算法获取路网地图。本论文以济南市大量出租车轨迹数据为基础,针对济南市路网实际情况和对大量轨迹数据的分析,将基于拓扑结构的算法、概率统计算法和基于权重的算法进行融合,提出了一种匹配速度快且准确性高的综合地图匹配算法。该算法对初始区域、路段区域和交叉口区域确定了不同的匹配算法。通过对算法进行实例验证,表明该算法在确保较高的匹配精度的前提下,可以明显提高匹配速度,满足车辆导航的要求。