现有的基于道路网络对象聚类算法eb-cls采用网络距离描述移动对象间的相似性，没有充分利用对象的时间和空间属性，造成算法不能体现移动对象动态演化的移动模式，频繁更新聚类结果并且聚类精度不理想，执行效率低等问题。针对这些不足，提出基于道路网络的移动对象聚类算法MOBORN（Moving Objects Based on Road Network），该算法引入时空相似系数，考虑了移动对象速度、方向和位置。当移动对象间的时空相似系数达到给定阈值，将其分到同一聚类，并动态维护聚类结果，减少聚类次数。实验结果证明，与eb-cls算法相比，该算法聚类精度保持在97%以上，运行效率提高了40%。