拥堵已成为城市生活中的突出问题，交通拥堵除了引起空气污染、噪声污染、能源浪费和交通事故外，还降低了城市生活效率，恶化城市居住环境，降低了城市吸引力。基于浮动车的交通信息服务系统是解决拥堵问题的有效途径，系统通过浮动车提供的位置和时间信息，估计当前路网中每条道路的交通状态，出行者依据这些信息选择出行路径和出行时间，从而在空间和时间上缓解高峰流量，减少不必要的交通延误和拥堵。本文旨在解决基于浮动车的交通信息服务系统的关键技术问题，具体包含两方面内容：高密度路网和低采样频率条件下的在线地图匹配算法，以及基于路网分层的人性化实时高效的路径搜索算法。主辅路并行是深圳市路网的突出特点，这增加了地图匹配算法的难度。本文将在线地图匹配问题转化为局部路网中的最短路径问题。为了建立一种适合深圳市路网特征的地图匹配算法，本文提出了道路交叉口的交换点模型和多点匹配模式，前者提高了算法在道路交叉口的匹配精度，后者对主辅路旁边的定位点有良好的区分度。为了验证算法的精度和效率，在Visual Studio平台上实现了本文算法，在深圳市采集了一组浮动车定位数据并进行了验证。验证结果表明，本文算法不仅具有较高的精度和效率，还能够确定主辅路旁边的定位点的实际位置，具有极大的实际应用价值。实时性和人性化是路径诱导算法的鲜明要求。为了使输出结果符合人们的选择偏好以及提高路径搜索的效率，本文建立了一种分层的路径搜索模型。模型把起点区域和终点区域的道路合并到顶层路网中，然后在新的顶层路网中计算起点和终点的最短路径。在针对深圳市具体路网的实例分析中，以快速路以及主干道为基础，对深圳市路网进行分区和分层处理，对比了本文分层算法和不分层的一般算法在效率和路径结果方面的差异。结果表明，分层算法效率明显高于一般算法，分层算法结果路径中顶层道路比例高，不同层级道路切换次数少，更符合人们的路径选择偏好。本文两类算法针对深圳市路网实际状况而提出，并用实际采集或是随机选取的数据进行了验证，算法有较好的精度和效率，具有很高的使用价值。