当前城市私家车保有量日渐提高。但随之而来的空气污染,交通拥堵问题也不得不引起人们重视。随着共享经济的日渐流行,“拼车出行”无疑为缓解上述社会问题做了极大的贡献。现如今的拼车技术虽已日渐成熟完善,但由于其匹配方案自身的缺陷,在机场等客流量大场景下,目前市面上存在的主流拼车平台提供的拼车服务往往无法覆盖乘客的需求。尽管许多平台已经发现此类商机,例如携程网与去哪儿网联合推出的“超级巴士”,此项服务采用站点拼车的模式,将路线相似的乘客匹配到同一辆专车,并根据距离远近依次派送其至目的地,但由于匹配策略不完善,平台管理混乱等一系列原因导致此项服务运营效果并不理想。本文针对以上问题,通过分析机场情景下乘客的特点:起点统一均为机场,到达机场的时间由航班影响相对集中。在借鉴传统拼车服务匹配方案的基础上,将机场拼车服务拆分为两个子问题,即触发发车条件的动态滚动匹配策略问题以及带时间窗的静态路径规划问题。本文首先通过收集“超级巴士”机场拼车服务中实际的乘客订单详细数据,统计分析出了使用超级巴士的乘客到达机场签到点的时间规律和目的地的地理分布情况,并根据分析结果,本文提出了三种不同的动态匹配发车策略,并建立带时间窗的路径规划的数学模型,根据该模型的特性开发出求解该模型的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,并用java语言编写仿真程序进行仿真实验求解算例。通过仿真实验结果的分析,验证了算法的有效性,并对比了三种不同动态匹配发车策略的优劣,证明了其在实际应用中的价值性。