随着移动定位终端、无线通信技术和传感器技术的发展,各种大规模移动对象都能被有效跟踪定位,由此产生了海量的移动对象轨迹数据。这些数据中蕴含丰富的信息,亟待研究人员对其进行有效的探索分析。本课题以大规模移动对象轨迹数据为研究对象,从轨迹数据存储管理、高效聚集查询计算以及可视化几方面展开研究。1、分析GPS数据交换文件中轨迹信息的表达方式,提出了移动对象全时段轨迹的概念,实现对移动对象历史、当前以及未来运动信息的描述。在此基础上,设计了统一的存储结构,面向对象关系型数据库PostgreSQL,实现了大规模移动对象轨迹数据信息与元数据信息的有效管理。2、针对移动对象数据库中基于多个索引结构的时空聚集查询效率较低的问题,通过理论分析和实验验证,分析影响时空聚集查询效率的主导因素。在此基础上,提出并实现了两种不同的解决方案:方法一是基于区域划分的多线程并行查询,方法二是预聚集和多线程并行相结合的查询。通过真实数据集上的实验,对两种方式的有效性和正确性进行了对比分析。3、将时空聚集查询处理结果可视化,通过时空曲线图,发现移动对象活动模式,并实现了基于时空统计表的道路交通拥堵分析。为实现大规模移动对象轨迹数据的交通密度快速绘制,设计并实现了基于时空聚集缓存瓦片的可视化方法,并通过实验分析了空间分辨率和时间分辨率对交通密度可视化效率的影响。4、面向城市交通控制应用,设计并实现了大规模移动对象时空聚集分析原型系统,该系统通过对轨迹数据的时空聚集查询与可视化,直观反映出城市交通路网中的车流量信息、交通拥堵动态变化和城市热点区域,并对热点区域内移动对象流量进行实时预警监控。