随着我国经济的高速增长和汽车工业的迅猛发展，汽车正在逐步进入普通百姓的家庭。作为汽车电子的车载导航产品也正逐渐显示出其广阔的应用前景和巨大的市场潜力，成为当今汽车工业新的经济增长点和重要组成部分。与车载导航系统相关的技术也成为智能交通系统产业关注的热点问题，路径规划是其中一个重要关键技术。　　路径规划是车载导航系统的重要功能，也是智能交通系统的重要组成部分。它的理论基础是图论中的最短路径问题，虽然在实际应用中要考虑距离、时间、行驶速度、收费、拐弯和交通灯等许多因素，但核心都可以归结为不同权重的最短路径求解问题。由于车载导航系统受内存空间和计算能力等硬件条件的限制，所以在路径规划（特别是大数据量的广域路径规划）计算时必须有效解决内存和计算量问题。目前，传统的分层式数据结构通过纵向分层、横向分区的方法，提供了一种针对城市级路网规模的路径规划算法的有效方案，但是对于省际乃至全国范围的广域路网来说，仍然存在分区数据量不均衡和子网过多的问题，路径规划的合理性和计算效率与实际应用存在一定差距。如果能够很好地解决这些问题，就能使路径规划的效率更高，规划结果更加科学、合理。将研究成果进一步应用于物流配送、运营管理、交通规划等应用系统中，可以大幅提高道路通行能力和整个路网的运输效率，降低运行费用，从而达到智能交通与管理的目的。因此该课题的研究具有重要的理论价值和现实意义。　　作者从事车载导航系统和导航电子地图开发工作多年，积累了丰富的实践经验。在充分研究和借鉴国内外研究成果的基础上，结合现有导航电子地图的组织方法和计算机相关理论，作者提出了针对广域路径规划需求的导航电子地图优化路网数据模型，并通过实验进行了验证。　　本文提出的优化路网模型，在传统路网数据模型基础上进行了两个主要改进:(1)采用基于数据量的分区方法对路网进行分区，并在分区基础上进行路网分层，形成Layer2路网，以解决目前模型中分区数据不均衡问题。(2)建立SD Layer，在Layer2基础上建立任意两个分区之间的完整路网，使路网中任意两个不在同一分区的远距离结点在高层路网连接路的选取可以在一个完整路网中完成，以解决分区组合多、计算效率低的问题。这种基于数据量的分区方法和SD Layer结构的数据模型，有效解决了传统路网数据模型中分区数据量不均衡和计算过程中分区组合多、计算效率低的问题，同时也能保证计算效果，使得这种新型路网数据模型很容易满足高中低端导航系统的需要。　　本文通过六个部分的阐述来完成上述数据模型的理论推演和实现。　　论文首先对课题研究的目的和意义，国内外研究情况进行了介绍，概括性阐述了课题的背景，确定了研究的范围和内容。　　接着，论文详细介绍Dijkstra算法、启发式搜索算法、基于存储数据算法等三种基本路径规划算法和导航地理数据模型中道路网络、道路功能等级、分层、分区几个重要概念和术语。通过本部分阐述了车载导航系统中的广域路径规划的理论背景和专业背景。　　在第三部分中，论文首先对目前传统分层数据结构特点进行深入分析，指出了传统数据结构在广域路网数据组织上存在的数据量不均衡和子网过多的问题，从而为优化路网模型的设计提出了针对性目标。在此基础上，针对传统数据结构存在的不足，论文提出了基于分层思想改进的优化道路网络模型，并详细阐述了基于数据量的分区方法和SD Layer的设计思想。　　论文在第四部分详细阐述了优化路网模型的建立方法和步骤，对层次化分区框架中的层次等级与道路等级的对应、分区的建立、SD Layer的建立，成本参数的存放与索引，数据的总体存储结构进行了逐一说明。通过第三和第四部分的介绍，优化路网模型已经非常清晰。　　为了验证优化路网模型的先进性和有效性，论文提出了适合优化路网模型特点的路径规划算法——双向分层搜索方式加辐射角控制方式的A*改进算法，对在优化路网模型上的三种控制方法进行了重点介绍，并通过与传统数据模型上的算法进行理论对比和分析，说明了优化路网模型的先进性。　　最后，为了对本文提出的模型进行验证，作者选择了北京天安门广场和深圳世贸广场分别作为路径搜索的起始点和目标点，分别按照优化路网模型和传统数据模型组织实验数据，并采用相同的路径规划算法进行，路径规划计算，然后对两种模型产生的结果和原因进行了量化分析和对比。通过实验证明了优化路网模型的先进性和有效性。同时，对优化路网模型中存在的问题进行了分析，提出了进一步完善的意见。　　本论文的主要特点是:提出了广域路径规划计算中进一步减小内存消耗、缩小搜索范围、提高运算效率的有效方法，使得这种路网数据模型更容易应用到中低端导航系统和产品中，具有很高的实用性。如果将该模型和算法与实时交通信息融合技术相互结合，就能够实现基于实时交通信息的广域路径规划，为实际应用提供更加合理和实用的解决方案。