随着我国城市经济的发展和人们生活水平的日益提高,私人汽车的拥有量持续上升,交通问题也日趋严重。特别是在一些大城市,交通拥挤、环境污染等问题已经成为制约经济发展、人民生活水平提高的重要因素。智能交通系统是公认的解决城市交通问题的最好方法,停车诱导系统是智能交通系统中的一个重要组成,旨在通过对驾驶者提供合理的停车场和交通状况信息以达到诱导驾驶者顺利停车的目的。停车诱导系统根据出行者的目标和当前的交通状态,向出行者提供停车诱导信息,有目的地引导出行者趋向期望的停车场所,实现社会效益最大的优化控制。停车诱导系统的实施可以减少车辆在道路上的无效巡游,一定程度避免交通拥挤、阻塞现象,从而改善交通状况。本文针对停车诱导系统中信息发布,泊位预约和最短时间路径问题进行了研究,并将研究成果应用到主动停车诱导系统中进行仿真实验。本文主要研究内容包括:(1)介绍国内外停车诱导系统的应用状况、研究现状、构成框架等。指出各国在诱导信息发布技术上的不足之处,提出了针对区域的信息发布平台VMS显示屏和针对个人的信息发布平台车载终端,并对信息发布内容进行了研究。(2)对主动停车诱导系统中的泊位预约模型进行讨论,指出泊位预约成功的关键是计划到达停车场时间的预测。针对我国城市道路交通流的连续性和周相似性,提出采用模糊C-均值聚类算法对车流速度进行预测,并将聚类预测的结果应用于泊位预约模型中预测计划到达停车场时间。(3)对经典最短路径算法进行研究,指出静态最短路径算法与动态最短路径算法的欠缺,提出基于预测的最短时间路径算法,采用矩形区域搜索算法确定最短时间路径搜索区域,使用聚类预测结果来确定搜索区域内道路时间权重。(4)在以上研究的基础上,分析主动停车诱导系统上端管理软件系统的功能及模块结构并在Windows 2000 Server平台环境中对主动停车诱导系统仿真。