在城市计算系统中.需要对多种异构大数据进行分析、挖掘和融合以解决城市中面临的各种问题,提供相关的智能应用和服务。车辆传感数据是城市计算系统中重要的数据组成部分,其具有海量、高速、多样等特征,对其的管理工作面临着诸多的挑战。本文提出了面向海量车辆传感数据的管理平台,提供高效数据预处理和海量分布式数据管理功能。针对车辆传感数据的数据特征和城市计算应用和服务的需求提出一系列有针对性的算法设计以及工程设计优化方案。本文首先分析海量车辆传感数据分布式管理平台的研究背景和主要挑战,明确平台在城市计算系统的定位和应用场景。随后结合车辆传感数据特征、业界数据规范和平台应用需求等多方面因素,提出了完整的车辆传感数据规范。进一步根据数据规范和应用需求,提出了一系列在不同层面的数据预处理规则和算法。其中根据信息论思想提出了具有可扩展性的轨迹压缩算法HESAVE和轨迹地图匹配算法InfoMatch,相较于对照算法均有一定的提升。之后对平台进行了需求分析、设计和可行性验证,提出了一套合理的软件框架及部署模型设计,以及完整的数据预处理、主数据管理和统一查询接口等功能模块的软件设计方案,针对车辆传感数据管理中面对的诸多可靠性、安全性、实时性、可扩展性等提出了针对性优化方案。最后对平台进行了可行性验证,结果表明平台能够满足在城市计算系统中对车辆传感数据管理的需求。