车辆导航是智能交通系统的核心研究内容,目前属于国际交通领域上的研究开发热点。该技术从人、车、路三个交通参与主体紧密结合的角度出发,融合电子、通信、计算机、网络等高新技术,根据实际需求,向出行者动态提供最优路径的诱导,减少车辆在路网中停留的时间,进而从一定程度上缓解城市交通拥堵。本文首先介绍了路网的表达、存储和数据管理,深入研究导航电子地图的数据结构和库表之间的关系,在此基础上,探讨了路段权值的计算以及实时路况的相关技术。传统的静态路径规划算法不适合在实时交通信息下进行路径搜索,而D* Lite算法由于能够增量地传播路权的变化,重新规划路径的时候只需循环处理部分受影响结点,减少了计算的时间,能较好地满足实时车辆导航的应用。为了有效地减少D* Lite算法在扩展结点时内存的损耗,本文先从数据结构角度对算法进行改进。同时,考虑到D* Lite最初是用于机器人寻径,而机器人寻径与车辆导航有着共性和特性,车辆的导航系统并非是每次遇到路权变化就要进行重新计算最优路径,所以在计算的过程中将过滤掉权值改变量较小的变化,而且并非每次权值的变化都对目前的行驶产生影响,只需在每次计算的结果存储相关结点和路段,当这些路段的行程时间发生较大的变化才执行重新规划。另外,由于动态交通路况下的在规划实时性要求非常高,本文在算法设计的过程中加入了任意时间算法的思想,使该D* Lite从机器人寻路领域迁移到车辆导航领域。最后,通过仿真系统的设计和开发,并运用大量的试验证明改进的D* Lite算法在复杂、动态环境下规划路径的有效性,适用于车辆动态导航。