目前，交通拥堵问题日益严峻，已然成为制约城市社会经济发展的瓶颈问题。同时，由于对路网运行情况缺乏了解，引起路网中路段车辆分布极其不均，产生交通拥堵点、黑点，降低路网交通运行效率。本文针对这种现象，结合车联网技术，进行了实时车辆动态路径诱导方法的研究和探讨。围绕所研究的问题，开展了以下工作：首先，分析现有条件下的智能交通发展情况，阐述车联网的构成及特点，确定了在车联网技术条件下的车辆动态路径诱导方法的研究方向。其次，比较分析现有的数据采集、处理方法与车联网数据的采集、处理的特点，总结出车联网数据的特点及其应用领域。第三，在现有的前N条最短路径算法的基础上，给出考虑交叉口转向延误的计算方法，结合车联网条件下的GIS数据，用转向向量矩阵确定各路径在交叉口处的转向，并由转向延误矩阵得出路径的转向延误。第四，分析现有城市道路网络特点，给出拓扑路网的构建方法，把城市道路网拓扑得到主要道路网和次要路网两个层次，在一定程度上简化了路网缩小最短路径的搜索范围。同时提出基于车联网条件下的路段行程时间预测的计算模型。最后，引入OD路径集的概念，并结合车联网条件下的数据和拓扑路网特点，给出最短OD路径集的获取方法，运用案例对同一个OD需求在各种路况条件下的路径选择进行对比分析，验证了本文所提出方法的可行性。