地图是空间信息的载体，在寻路过程中作为路线信息的展示工具，它扮演着重要的角色，然而，传统的地图加载了许多在寻路情形下不必要的信息，过多的细节阻碍了用户对信息的快速提取，同时，在移动环境下，制图者正面临着越来越多尖锐的设计问题，移动地图比其他形式的地图更具个性化。因此，寻路地图必须将空间信息有选择、有组织地传达给寻路者，而信息的选择与组织必须要符合人们对空间认知的结构与组织方式。只有在符合人们对现实环境的认知方式、了解人们在何时需要何种信息的前提下，地图才可以正确而有效地被使用。　　本文研究的寻路地图自动综合方案首先从空间认知和寻路行为的角度出发，研究内容包括：　　●在空间认知理论研究的基础上，结合基于空间认知设计寻路地图的研究成果和现有车载导航系统的电子地图，归纳寻路地图的构成要素；　　●从寻路行为的角度研究寻路地图的信息组织方式，指出寻路任务可划分成具有等级层次的子任务，并阐述寻路地图信息的分级层次组织模式。　　其次，寻路地图在不同尺度下存在信息取舍和路线简化等综合技术，因此，本文研究相关的路线化简算法和地标的自动提取方法。　　●在路线化简方面，本文重点研究Douglas-Peucker算法，并从Douglas-Peucker算法的阈值选择和层次结构来分析其实现过程。本文实现的Douglas-Peucker算法可以采用最小阈值一次化简，以二叉树保存曲线最大距离点和最大距离信息，通过有约束条件地对二叉树进行中序遍历，即可得到不同阈值化简的曲线特征点的有序序列。这样可以避免对曲线重复化简，能有效提高曲线化简的时间效率。另外，针对经典Douglas-Peucker算法化简过程存在曲线之间相交和自相交的缺点，本文采用平面扫视法从整体上对化简后曲线进行相交判断，同时采用扩充策略，对判断所得的相交线段进行局部扩充，以解决Douglas-Peucker化简算法存在的拓扑冲突问题。　　●在地标的自动提取方面，本文首先阐述地标对寻路地图的重要作用，然后对如何定义地标的属性以及如何计算显著值进行归纳，并在现有研究的基础上实现自动提取地标的方法。　　通过实验对比，寻路地图具有冗余数据少、容易记忆，容易阅读的优点，使得用户能快速理解路线而更适用于移动终端。　　本文基于空间认知理论，研究在地理信息服务中满足用户空间认知需求的寻路地图，缓解目前在地图应用中存在的用户难以理解地图的现象，并通过分级层次模式组织地图信息，在应用服务中具有一定的实用价值。