当今社会科技高速发展，人们的生活水平不断提高，越来越多的人拥有私家车，人们越来越离不开车辆导航系统，而智能车辆导航系统中最核心的部分就是路径选择算法,所以本文是解决人们生活中的实际问题。论文第一章介绍了我国目前交通道路上存在的一些问题，解决这些问题最好的办法是交通智能化，利用车辆导航系统使车辆能够在道路上井井有条的行驶。本章概述了智能车辆导航系统，研究了它的背景和意义，对其发展现状作了简单的介绍了，构思了本章论文的研究内容。第二章主要研究了智能车辆导航系统的基本框图及其主要功能，此外，智能车辆导航系统技术用到了多个学科里面的各种技术方法，但是用到的关键技术有六种。第三章介绍了图论中图的相关知识，确定了实际的交通路网可以抽象为一个赋权有向图，研究了路网的两种连通性表达和三种存储结构。第四章是本文的重点，本章讨论了智能车辆导航系统中路径选择算法，研究了目前应用最广泛的Dijkstra算法、Floyd算法和基本蚁群算法；研究了这三种算法的主要思想，这些算法实现步骤和流程，针对初始的时候基本蚁群算法容易陷入局部最优的缺陷已做了一点改进，把蚁群算法数学模型中转移概率公式做了一些简化，并将其加入一个放大因子，通过蚁群算法实验仿真可知，改进蚁群算法提高了搜索效率。最后，以Windows7系统为开发平台，以MatlabR2008a为开发工具，搭建了智能导航最短路径规划系统，完成了对四种算法的集成，实现了四种方法的路径规划，本文还利用实际数据完成了对系统的测试。