近年来,随着汽车保有量的迅速增加,我国很多大城市“停车难”问题日益严峻,给城市交通也带来了极大的负担。本文通过对国内外智能停车诱导系统的发展现状和所存在的不足之处的研究,从实际应用需求出发,并且顺应当前各种移动应用迅速发展的趋势,设计了一套基于Android平台的智能停车诱导系统。该系统可使用户在移动智能终端上方便的查询停车场信息,用户可根据获取到的停车场信息选择合适的泊车点,并且通过停车路径规划算法找到最优停车路径,避免拥堵路段,减小动态交通的负担。本文所设计的智能停车系统主要由四大模块组成:地图显示模块、定位模块、实时停车场信息获取模块、路径规划模块。针对其中的路径规划模块,本文对相关算法进行了深入研究。首先选择了性能稳定、具有智能化的蚁群算法用于系统的路径规划中,并设计了采用两个蚁群群体双向搜索策略的多群体蚁群优化算法,并为避免因只判断蚂蚁相遇而造成的可行路径丢失问题,提出了一种新的路径相交判别方法。其次,为了提高算法的收敛速度,在初始信息素的设置中加入路径长度等影响因素,将较优节点组成路径的优势及时反映出来,加快了算法搜寻初始可行解的速度。最后,对启发函数的设置也进行了改进,将道路拥堵状况考虑在内,作为影响路径选择的一个因素,有效避免拥堵道路,使算法更适用于最优停车路径的规划。总之,通过对Android开发方法的研究,利用百度地图API、聚合数据SDK及改进的路径规划算法等完成各个UI界面在Android平台上的具体设计和实现方法,最终建立了智能停车诱导系统,并对本文提出的多群体蚁群优化算法进行了验证分析,试验结果表明了该算法的切实可行性及系统的适用性。