随着社会的发展和人们生活水平的提高，交通拥挤已经成为了一个亟待解决的问题。除了完善城市道路的建设外，智能交通系统（Intelligent Transportation System,ITS）也发挥着巨大的作用。车载导航系统是ITS的重要组成部分，它为驾驶者提供静态或者实时的最优路径规划，这能有效的缓解交通拥堵，节省了时间和资源，具有很强的经济价值和社会意义。本文对车载导航系统的关键技术进行研究，在完成导航系统基本功能的基础之上，重点针对地图匹配技术和最优路径规划算法进行研究。其中的基本功能包括地图显示及其基本操作、目的地查询、鹰眼视图和导航定位等。地图匹配技术，是车辆定位过程中经常使用的修正方法。在比较了基于地图几何信息、拓扑结构，以及统计学或者模糊理论的地图匹配算法的优缺点之后，从实时性和准确性出发，选择了一种基于权重的地图匹配算法，融合道路的几何信息和行车方向信息，并通过实验验证这种算法性能。本文研究的另一个重点是最优路径规划算法，以图论为理论基础。首先构建路网的拓扑结构，在此基础上首先完成经典的最短路径算法Dijkstra算法和限区域Dijkstra算法。为了进一步提高Dijkstra算法的效率，又从搜索空间、搜索策略和存储结构三个方面对Dijkstra算法进行改进，实现了一种基于分层路网，并采用二叉堆为存储结构的启发式A*搜索算法，通过实验证明该算法的合理性和有效性。