近年来,城市中私家车数量越来越多,城市交通面临的压力也越来越大。使用先进的路径规划方法,可以在不新建交通基础设施的基础上,减少汽车从出发点到目的地的行车时间消耗,这对于节省用户时间,缓解道路拥堵和缓解汽车尾气造成的环境污染有着重要的意义。现有的路径规划方法一般是以从起点到终点的最短路径作为行车路线,这显然是不合理的。城市交通受到交通拥堵的影响,最短路径并不一定是消耗行车时间最少的路线。并且,对于距离出发点较远的路段,该路段的历史同期交通信息对该路段的交通状况具有指导作用。因此,本文研究了综合考虑道路基本状况、道路实时交通信息和道路历史交通信息的路径规划方法。本文的具体研究内容如下:交通数据是进行路阻预测的基础。交通数据包括道路基础数据、实时交通数据和历史交通数据,其中实时交通数据需要通过相应的数据采集设备采集,历史交通数据需要存储在数据库中。首先,在明确了各种交通数据的定义后,本文对交通数据时间片段大小的划分进行了探讨,选择了合适的时间长度作为一个时间片段;接着,本文综述了现有的各种交通信息的采集方法,并对不同数据采集方法的优缺点进行了对比分析;然后本文研究了交通数据的组织与存储方法。针对地理空间数据和历史交通数据的不同特点,选择了不同的数据库存储这些数据。设计了历史交通数据存储表、地理空间数据存储表,用来存放历史交通数据与地理空间数据;最后,设计了历史交通数据的更新方法。为了有效使用道路基本状况信息、实时交通信息和历史交通信息进行路径规划,本文设计了综合考虑道路质量信息、实时交通信息和历史交通信息的综合路阻预测模型,对车辆通过路段需要消耗的行车时间进行预测。本文首先分别分析了道路质量信息、实时交通信息和历史交通信息对车辆通行被预测路段需要消耗时间的影响;接着,根据路段预计到达时间的不同,动态确定被预测路段的基本状况、实时交通信息、历史交通信息在路阻预测中所占的权重,得到综合路阻预测模型;最后,本文设计了实验,对综合路阻预测模型的预测精度进行了检验,证明了该预测模型具有较好的车辆通行时间消耗预测效果,可以为导航设备在路径规划时提供参考和借鉴。在综合路阻预测模型研究的基础上,本文研究了基于综合路阻预测模型与实时交通信息的路径规划方法。首先本文研究了基于历史交通信息的路径预规划方法。根据自底向上的解决问题的思想,以历史交通信息为依据,设计了路径预规划方法;然后研究了使用Dijkstra算法查找路网中距离出发点较近的路段的方法;接着本文在以上两种算法研究的基础上,设计了基于综合路阻预测模型与实时/历史交通信息的路径规划方法。根据车辆预计到达路网中的路段时间的不同,分别使用路段历史交通信息、路阻预测模型预测的路段路阻、实时交通信息作为路径规划的依据,进行路径规划;最后,设计了仿真实验,对本文设计的路径规划方法与其他路径规划方法进行比较,验证了该路径规划方法在拥堵环境下减少汽车行车时间消耗的有效性。