智能交通系统是当前交通运输系统的发展趋势。浮动车技术是智能交通系统中的典型应用技术之一，它综合了定位、通信、数据存储和地理信息系统等先进技术，车辆位置是系统的重要信息，而地图匹配则是获取精确位置信息的关键。 论文首先介绍了基于GPS/GIS的浮动车系统的框架和涉及的关键技术、地图匹配概念及其基本原理，讨论了目前国内外存在的并普遍应用的各种算法的特点并进行了对比。 在此之后，论文针对浮动车系统数据量大，实时性要求高等特点，对其地图匹配算法进行了研究。论文引入了采样的思想，提出并实现了适用于浮动车系统的基于权重的线到线地图匹配算法，利用方向角的变化率来确定采样点，并使用线到线的匹配方法较好的解决了GPS点漂移的问题，既保证了简单情况下的实时性，又保证了复杂情况下的准确性。为了正确和合理的调度各个地图匹配子模块，把整个系统划分成四个状态，提高了系统的灵活性。软件系统采用面向对象的设计，在增加系统鲁棒性的同时，降低了系统的维护开销。 此后，结合北京市路网，对地图匹配算法的性能指标进行了评价和分析，并与点到线的匹配算法进行比较，证明了算法设计的合理性和可行性。 最后，论文针对系统的不足提出了几点改进建议供进一步研究参考。