智能交通系统有助于减少交通堵塞,实现交通流量的合理分配,促进交通路网的有效利用,能够为日益严重的交通问题提供完整的解决方案。车辆导航系统是智能交通系统的重要组成部分,随着定位技术、通信技术、地理信息技术等技术的迅速发展,车辆导航系统逐渐成为研究的热点。路径规划要求车载导航设备可以依据电子地图的拓扑信息,帮助驾驶员采用某种策略快速计算出从始发地到目的地的最优路径,是车辆导航系统的核心技术之一,也是实现准确、实时车辆导航的基础。路径规划对于车辆导航系统的研究和实现具有极其重要的作用。本文主要研究车辆导航系统中的路径规划部分。首先,在全面分析车辆导航系统组成模块基础上,介绍了路径规划的概念,发展现状以及基本原理,并结合图论的相关理论,对影响路径规划算法效率的交通路网结构以及电子地图做了详细的阐述。然后分析了常见的路径规划算法原理,实现方法以及优缺点,并详细研究了启发式搜索算法。本文以A~*算法为基础设计改进算法,对A~*算法的基本原理和实现步骤都做了全面的分析,提出了对节点采用最小堆的排序方法进行A~*算法的优化,并结合双向搜索和分层搜索策略,完成了基于最小堆的双向分层搜索A~*算法的改进算法。在引入双向搜索策略的算法中,对双向搜索的停止条件以及切换标准做了初步的探讨。在比较了常见的GIS开发方法后,确定采用集成二次开发的方法完成本文设计。选用MapX5.0控件,以可视化的开发工具Visual C++为开发平台进行应用开发,在灵图4.3版电子地图上实现了改进后的路径规划算法,并得出实验结果。最后,以各种算法搜索得到的路径长度和算法运行时间为衡量标准,分析比较了传统A~*算法,双向搜索A~*算法,基于最小堆的双向搜索A~*算法和基于最小堆的双向分层搜索A~*算法的实验结果,并得出结论,改进算法的路径搜索速度有了明显提高,从而验证了本文中改进算法的可行性和合理性。图14幅,表3个,参考文献37篇。