随着社会发展进入到信息时代，汽车也正逐渐超越“交通工具”的范畴，不再是孤立的单元，成为了网络的智能终端和交通系统中最为关键的节点以及人们获取服务的重要媒介，传统汽车具备一定智能化的趋势更加显著。车联网环境下，借助先进的信息技术、网络技术、控制技术和智能计算，可以对车辆以及交通环境状况全面感知、交互与管控，在大范围交通数据信息交互的基础上为每个车辆提供多层次、多方位信息服务，同时对交通参与者实施全程的管控，从而保证行车安全，实现交通效率最优化的网络与应用。　　能够对行车用户的服务需求进行主动的、清晰的、有效的感知与辨识，再通过车联网中各个网络节点的信息交换，自主生成或搜寻服务资源，最终实现向用户主动推送相应的服务并对服务质量提供有效保障的行车主动服务系统(DrivingActive Service System，DASS)应运而生，并逐渐成为车联网远景规划中重要的组成部分和研究热点。　　本文在传统行车服务系统（Traditional Traffic Service Systems，TTSS）研究的基础上，以交通运输部信息化技术研究项目“道路交通事故链阻断方法及主动安全集成控制系统关键技术研究（项目编号:2013-364-836-900）”为依托，针对TTSS“请求-响应”被动式服务存在的缺乏主动性、实时性弱、扩展性能差等不足，着重研究了基于MAS理论的“自动识别-主动推送”DASS模型、系统结构以及实现并提高DASS综合性能的关键技术，为设计开发具有我国自主知识产权的DASS进行了必要的基础理论研究和技术探索。　　论文主要工作包括:　　(1)对车联网环境、主动服务的概念及相关基础理论进行了系统的综述，进一步阐明本文研究的目的、意义以及实现DASS的理论与技术基础。　　(2)提出了基于MAS理论的“自动识别-主动推送”DASS模型、系统结构以及控制方法，设计了DASS中合理的Agent结构、功能及Agent之间高效的协作方法。　　(3)针对DASS中传统数据融合方法难以表达同一交通区域、同一交通事件的一致与互补的不足，创新性的提出了基于Agent的DASS信息融合算法，增强了交通信息融合效果，为实现DASS提供了优良的交通基础信息品质保证。　　(4)行车服务需求的感知与生成是实现DASS的关键，提出了基于规划图结构的多视点DASS行车服务需求主动感知算法、基于Agent的行车用户服务需求与DASS服务能力匹配算法以及基于模拟退火蚁群算法的DASS路径规划算法。　　(5)基于Prescan软件，自主搭建了以交通信息中心为核心的DASS仿真平台。通过构造车联网仿真环境，设计DASS服务需求实验，初步验证了DASS在服务的实时性和主动性方面的优越性能;并以最优路径选择作为DASS的典型应用实例，验证了DASS主动服务下最优路径选择的有效性。