随着经济不断发展，城市化进程的不断推进，世界的交通问题也越加严重，不利于全球经济发展、环境保护和人民生活水平的提高。在这个背景下，产生了智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS），为解决交通拥堵、交通事故频发等交通问题提供了一个有效、经济的方法。浮动车技术是智能交通领域的一项新兴技术，它能有效利用浮动车提供的GPS数据，从中获取实时、准确的交通路况信息，也是一个研究热点。本文的主要工作和成果如下：1.介绍了浮动车技术的原理，总结了浮动车系统现有的相关技术，并对浮动车数据处理技术做了详细介绍。2.针对现实情况中浮动车样本量较小这一现象，提出了适用于小样本浮动车系统的路段平均行程时间估计方法：结合环形感应线圈数据，将路段交通流量划分为非饱和流量和过饱和流量两种情况，分别计算车辆排队长度和延误时间。然后，以车辆排队区域作为信号交叉口范围，剔除信号交叉口范围内的浮动车数据（Floating Car Data，FCD），再利用余下的FCD和延误时间计算路段平均行程时间。最后，设计了详细的算法步骤。3．利用SUMO交通仿真软件在杭州市现有的路段上进行了仿真实验，试验结果表明论文所提算法得到的路段平均行程时间准确、稳定，消除了“抖动”现象。4.基于新的路段平均行程时间估计模型，设计了城市道路交通路况信息发布系统，并利用Google Maps API在Google Maps平台上对城市交通路况信息进行显示。实验结果表明：基于该算法的系统能获取准确的路段平均行程时间数据，且不会因为浮动车样本量较小而导致相邻时段路段平均行程时间数据不稳定，同时也能做到实时、准确地发布路况信息，具有实用价值。