随着汽车保有量的不断增长,人们所面临的交通拥堵问题也日益严重。车载自组织网络VANET属于未来智能交通系统ITS的核心部分,它创造性地将自组网技术应用于车辆之间的通信,能够为道路上的车辆提供各类实时的交通信息,有着其它通信网络无法代替的优势。如何利用VANET对交通拥堵进行实时探测并将拥堵信息及时、高效地分发到所需的车辆群体或管理机构,帮助道路上的行驶车辆做出正确的行车决策,对于有效缓解交通拥堵问题具有十分重要的意义。结合现有研究,本文提出一种基于车间合作的交通拥堵探测方案CDTC,主要包括车辆自我拥堵探测与车间合作拥堵探测两个部分。VANET中的每台车辆首先利用各种车载传感器周期性获取的自身及道路相关数据,判断自身是否陷入了拥堵状态。各车辆得出自身状态的判断结果后,与周边其他车辆进行信息交互,并选择一台车辆作为信息处理节点。根据相关数据,得出是否发生交通拥堵的结论,最终生成相应的交通拥堵信息。广播通信是最有效的信息分发方式之一,为了对拥堵信息进行快速、广泛的分发,提出一种基于距离的多跳广播算法DIBA。优先选择在单跳通信范围内,和广播车辆距离最远的信息接收车辆作为中继节点来继续进行信息的转发;引入超时重传机制来保证信息分发的可靠性。此外,为保证信息的分发均匀,提出一种角度判断策略。根据广播车辆指向转发车辆与等待转发模式车辆的向量角度大小,帮助处于等待转发模式的车辆决定是否继续参与信息的转发。通过仿真实验进行验证,交通拥堵探测方案CDTC可以满足对于道路交通拥堵的探测要求。与其他两种经典的广播算法相比,DIBA算法在信息源节点唯一的情况下,达到了较高的信息传输覆盖率,很好的适应了拥堵信息的分发需求。