近年来,交通环境日趋严峻,交通堵塞、交通事故和交通引起的环境污染问题也日益严重。为解决当前交通所面临的问题,世界各国纷纷将新兴科学技术引入交通领域,提出了智能交通系统。作为智能交通系统的一个重要组成部分,车载导航系统通过向出行者提供最优路径来诱导出行者行为、减少出行者的行驶时间,进而避免交通拥挤、阻塞,改善城市的交通环境;同时还在一定程度上降低了城市的尾气排放量,达到保护环境的目的。本文首先概述了车载导航系统的结构及其概念,综述了车载导航系统在国内外的研究及应用现状。然后分析和讨论了几种经典的最短路径算法的原理及其各自所适用的场景。在此基础上,着重研究了动态最优路径规划的问题,给出了算法的详细过程,最后描述了在Windows Mobile平台上构建整个导航系统的整个过程。本文所设计的动态最优路径算法主要做了以下的改进:在路段权值的确定上,以行驶时间为权值,并以一定的时间间隔从交通信息中心获取实时交通预测数据,再次重新进行匹配计算最优路径;将静态交通限制信息加入到了路网节点的数据结构中,真实的再现实际道路网结构;在A*算法的基础上进行了多次改进,使改进后的算法能够应对不断变化的交通环境和出行者位置的移动;另外考虑到具体的网络具有的空间分布特性,设计了一种限制区域搜索算法,以减少数据传输的规模,使最优路径搜索程序的效率进一步提高。最后利用MapInfo公司的MapX地图控件进行二次开发,以.Net,Window Mobile为平台,使用Visual C#编程语言,开发了动态导航软件,通过实际运行和仿真对比,两方面验证了本文的改进算法在动态路径诱导中是可行和实用的。