随着社会经济的快速发展，交通拥堵已经成为制约城市发展的主要社会问题之一，影响到人们的日常生活和工作。快速、准确、实时地获取道路交通信息，进而识别道路网中发生的交通拥堵，对于制定合理有效的交通拥挤疏导措施具有重要意义。利用GPS浮动车运行数据来评价道路交通状态是目前交通状态检测领域的新技术。本文基于GPS浮动车采集技术，实时采集道路交通信息，并对数据进行相关分析处理，利用地图匹配获取有效的交通参数信息，基于模糊综合评判方法对浮动车位于的道路交通状况进行判别，为交通管理部门的决策和出行者的出行提供依据和辅助信息。本文对国内外交通信息采集技术、交通状态模糊判别方法的现状成果进行了研究综述，为研究工作的开展奠定了基础。介绍了GPS浮动车交通信息采集系统的结构框架、系统模块及工作原理，并对系统中交通信息采集及处理中涉及到的技术进行了分析与阐述。主要包括GPS浮动车数据信息的合理使用问题、采集信息的分析处理问题、经处理获取的交通信息在状态判别中的应用问题。分析了GPS浮动车交通信息采集技术中的采样时间间隔、最小样本数量等系统参数的确定方法；对浮动车原始数据进行分析及预处理，如异常数据的识别与修复、数据的滤波等，给出路段长度和信号交叉口范围的确定方法，对有效数据与电子地图进行匹配，确定浮动车在道路上的准确位置；建立交通参数估计的相关算法模型，通过Mapbasic编程进行二次开发，实现参数的融合估计；因交通状态存在模糊不确定的特点，本文采用模糊综合评判方法对道路交通状态进行判别。最后利用浮动车采集的实际交通数据，进行实例分析，验证了上述方法进行道路交通状态判别的可行性和实用性。