GPS车载导航系统路径规划的研究
智能车载导航与路径规划系统设计与实现
智能车载导航与路径规划系统设计与实现智能车载导航与路径规划系统是一种基于人工智能技术的创新应用，它能够帮助驾驶员快速准确的找到目的地，并通过智能路径规划功能提供最优的行驶路线。
本文将探讨智能车载导航与路径规划系统的设计和实现。
一、需求分析智能车载导航与路径规划系统的设计首先需要进行需求分析，以确定系统的功能和性能需求。
主要的需求包括：1. 实时定位和地图显示：系统应能够实时获取车辆的位置信息，并在电子地图上显示出来。
2. 导航功能：根据用户输入的目的地信息，系统应该能够给出最佳路线，并提供语音导航提示。
3. 增强现实导航：系统可以通过摄像头获取道路环境信息，并通过AR技术将导航信息实时叠加在驾驶员的视野中。
4. 动态路径规划：系统能够根据实时的交通状况调整行驶路线，并提供可选择的备选路线。
5. 长途导航和路径规划：系统应支持长途导航和路径规划，能够根据用户的需求，规划出多个途径点的行驶路线。
6. 可操作性和易用性：系统应具备友好的人机交互界面，方便驾驶员进行操作。
二、系统架构设计基于以上需求分析，我们可将智能车载导航与路径规划系统分为四个模块，分别为定位和地图显示模块、导航模块、增强现实导航模块和路径规划模块。
1. 定位和地图显示模块：该模块负责获取车辆的实时位置信息，并将位置信息显示在电子地图上。
它包括GPS模块、地图接口模块和位置信息显示模块。
2. 导航模块：该模块是系统的核心，根据用户输入的目的地信息和定位模块提供的位置信息，计算出最佳的行驶路线，并提供语音导航提示。
它包括目的地输入模块、路线计算模块、语音导航模块和导航信息显示模块。
3. 增强现实导航模块：该模块通过摄像头获取道路环境信息，并通过AR技术将导航信息叠加在驾驶员的视野中，提供增强现实的导航功能。
它包括摄像头模块、图像处理模块和增强现实导航显示模块。
4. 路径规划模块：该模块负责根据实时的交通状况和用户的需求，进行动态路径规划，并提供备选的行驶路线。
智能车载导航系统中的路径规划算法探究
智能车载导航系统中的路径规划算法探究智能车载导航系统是现代汽车技术中的重要组成部分，为驾驶员提供导航、路径规划和交通信息等服务，提高驾驶安全性和行驶效率。
路径规划算法是智能车载导航系统中关键的部分之一，它的作用是根据驾驶员的起点和目的地，找到最佳的行驶路线。
在智能车载导航系统中，常见的路径规划算法有A*算法、Dijkstra 算法、Floyd-Warshall算法等。
这些算法在寻找最佳路径的过程中，采用了不同的策略和优化方法。
下面将分别介绍这些算法的特点和应用场景。
首先是A*算法，它是一种基于启发式搜索的路径规划算法。
A*算法在计算最佳路径时，既考虑了起点到目标点的距离，也考虑了路径的代价。
在搜索的过程中，A*算法会动态地计算一个估算值，以便选择最佳路径。
这种算法适用于多种应用场景，比如城市道路网络中的路径规划、室内机器人的导航等。
其次是Dijkstra算法，也是一种常用的路径规划算法。
Dijkstra算法通过动态地计算起点到每个节点的最短路径，找到起点到目标点的最佳路径。
这种算法适用于无权图和有向图的最短路径问题。
Dijkstra算法的优点是保证找到最短路径，但缺点是计算复杂度较高。
因此，在规模较大的图网络中，Dijkstra算法可能无法在实时性要求较高的智能车载导航系统中使用。
另一种常见的路径规划算法是Floyd-Warshall算法，它是一种动态规划算法。
Floyd-Warshall算法通过计算所有节点之间的最短路径，找到起点到目标点的最佳路径。
与Dijkstra算法不同的是，Floyd-Warshall算法可以处理图中存在负权边的情况。
这种算法适用于路况复杂、存在不同权重的道路网络，例如城市交通网络中的路径规划。
除了上述常见的路径规划算法，还有一些改进的算法被用于智能车载导航系统中，以提高路径规划的准确性和效率。
比如，基于遗传算法的路径规划算法可以通过模拟进化过程，找到全局最优解。
神经网络算法可以学习和预测驾驶员的行为，从而提供个性化的路线规划。
车用GPS定位系统的研究与开发
车用GPS定位系统的研究与开发一、GPS定位系统的基本原理GPS定位系统是一种利用卫星导航技术进行定位的系统，其基本原理是利用空间中的多个卫星进行三维定位，通过接收卫星信号并进行处理，可以得到精准的位置信息。
GPS定位系统由GPS 卫星、GPS接收机和计算机软件组成，其基本原理图如下所示：二、车用GPS定位系统的应用车用GPS定位系统的应用已经非常广泛，主要包括以下几个方面：1.车辆定位追踪：通过GPS定位系统可以实现对车辆的追踪和实时定位，可以帮助车队管理人员进行车辆调度和监控。
2.行车导航：车用GPS定位系统可以提供实时的路况信息和最短路线推荐，方便驾驶员规划出最佳的行车路线。
3.车辆防盗：通过GPS定位系统可以实现对车辆的实时监控，如果车辆被盗或者发生异常情况，可以及时发出警报并追踪车辆位置。
4.车载视频监控：车用GPS定位系统还可以与车载视频监控系统结合使用，实现车内外全方位的视频监控。
三、车用GPS定位系统的研究与开发车用GPS定位系统的研究与开发包括硬件和软件两个方面，其中硬件主要包括GPS接收机和相关的传感器，软件主要包括GPS 定位算法和应用程序。
1.硬件研究车用GPS定位系统的核心是GPS接收机，其主要功能是接收卫星信号并进行处理，将信号转化为车辆的位置信息。
目前市面上的GPS接收机分为两种：单频和双频，在精度和价格上都存在差异。
同时还需要配备其他相关的传感器，如温度传感器、湿度传感器等，以获取更全面的车辆运行数据。
2.软件研究车用GPS定位系统的软件研究主要包括GPS定位算法和应用程序。
GPS定位算法包括基于标准差滤波、卡尔曼滤波和粒子滤波等多种方法，需要根据实际情况选择合适的算法。
应用程序包括车辆定位追踪、行车导航、车辆防盗等多个方面，需要根据不同需求进行开发。
四、车用GPS定位系统的未来发展随着智能化技术的不断发展，车用GPS定位系统也将不断推陈出新。
未来的车用GPS定位系统将会越来越智能化，包括实时路况预测、智能驾驶辅助、自动驾驶等多个方面。
智能交通系统中的车辆定位与路径规划技术
智能交通系统中的车辆定位与路径规划技术智能交通系统是一种基于先进的信息和通信技术，以提高交通效率、安全性和环境保护为目标的交通管理系统。
其核心技术之一就是车辆定位与路径规划技术。
本文将探讨智能交通系统中的车辆定位与路径规划技术的应用与发展。
车辆定位是智能交通系统中至关重要的一环，它能够实时准确地确定车辆的位置。
目前，常用的车辆定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、无线电频率识别（RFID）等。
全球定位系统是最常用的车辆定位技术之一。
它利用卫星信号，通过三角测量原理计算出车辆的准确位置。
GPS具有定位准确、实时性好的特点，可以提供高精度的车辆位置信息，广泛应用于智能交通系统。
然而，GPS在高层建筑物、密集城区等有遮挡物的场所，会受到信号干扰而定位不准确。
因此，研究人员正在探索基于其他传感器的车辆定位技术，如INS和RFID。
惯性导航系统是一种基于车辆运动学原理的定位技术。
它通过测量车辆的加速度、角速度等信息，利用运动方程计算出车辆的位置。
INS不受外界环境的干扰，可以提供连续、准确的定位结果。
然而，它存在累积误差问题，长时间使用后会导致定位结果的偏离。
为了解决这一问题，研究人员结合了GPS和INS的优点，提出了基于惯性导航和卫星定位的混合定位技术，以提高定位精度和稳定性。
无线电频率识别技术是一种基于无线电波传输的定位技术。
它利用电子标签（RFID标签）和读写器之间的无线通信，通过计算信号的传输时间差，来确定车辆的位置。
RFID定位技术具有定位误差小、成本低的优势，可以应用于智能交通系统的车辆定位。
然而，RFID的定位精度受到环境影响较大，如天气条件、障碍物等因素。
除了车辆定位技术，路径规划技术也是智能交通系统不可或缺的一部分。
路径规划技术能够根据车辆的起始点和终点，计算出最优的行车路线，并提供导航指引。
目前，常用的路径规划方法包括普通最短路径算法、遗传算法、模拟退火算法等。
普通最短路径算法是一种基于图论的路径规划方法，常用的算法有Dijkstra算法、A*算法等。
基于GPS的车辆轨迹预测算法研究
基于GPS的车辆轨迹预测算法研究随着人们生活水平的提高，越来越多的人选择购买私家车来满足出行需求。
而车辆的管理和监控一直是保障交通安全的重要环节。
GPS技术为车辆行驶管理提供了便捷和高效的解决方案。
基于GPS的车辆轨迹预测算法是车辆管理和监控中的重要技术之一。
本文将对基于GPS的车辆轨迹预测算法进行研究和探讨。
一、GPS定位技术在车辆管理中的应用GPS是一种全球定位系统，通过地球上的卫星进行位置定位。
在车辆管理中，GPS可以实时监控车辆的位置和状态，可以为车辆的安全运行提供可靠支持。
对于货车等重载车辆，GPS还可以帮助车辆管理人员掌握货物的运输情况。
通过GPS技术，车辆管理人员可以实时获取车辆所处位置信息、行驶路线以及行驶速度等运行数据信息，及时响应车辆运行状态异常。
二、基于GPS的车辆轨迹预测算法的概述基于GPS的车辆轨迹预测算法是利用GPS设备采集到的车辆轨迹数据，运用数学建模、统计学、机器学习等方法，预测车辆未来的运行轨迹和状态。
车辆轨迹预测算法可以应用于车辆的路径推荐、车辆调度等方面。
通过车辆轨迹预测，可以帮助车辆管理者更好地优化车辆运行路径，降低车辆运行成本，并提高车辆的安全性和效率。
三、基于GPS的车辆轨迹预测算法的技术细节车辆轨迹预测算法的实现需要采用一系列的技术手段，如数据建模、数据处理、算法设计、数据挖掘等。
对于车辆轨迹数据，需要进行预处理，包括噪声清除、轨迹压缩、轨迹切分等。
车辆轨迹预测算法常用的技术手段包括回归分析、马尔科夫模型、遗传算法等。
通过这些手段，我们可以得出车辆未来的位置、速度、行驶路线等信息。
四、基于GPS的车辆轨迹预测算法的应用基于GPS的车辆轨迹预测算法已经在车辆管理和调度中得到了广泛的应用。
在城市交通管理中，车辆轨迹预测算法可以为城市交通提供路径规划和拥堵预测方案。
在物流配送中，车辆轨迹预测算法可以为物流公司提供更加准确的运货时间和路线规划，降低运输成本。
GPS轨迹数据处理与路径规划算法研究
GPS轨迹数据处理与路径规划算法研究摘要：本文主要研究了GPS轨迹数据处理与路径规划算法。
首先介绍了GPS轨迹数据的基本特点和采集方法，然后探讨了传统的路径规划算法的局限性以及GPS轨迹数据在路径规划中的应用前景。
接下来，详细分析了GPS轨迹数据处理的关键技术，并介绍了常用的路径规划算法。
最后，结合具体案例对比实验证明，基于GPS轨迹数据的路径规划算法在实际应用中具有较好的准确性和实用性。
一、引言GPS（全球定位系统）是一种广泛应用于车辆导航、位置服务等领域的定位技术。
它可以通过接收卫星信号来获取精确的位置信息，进而实现路径规划、导航等功能。
然而，由于现实道路交通环境的复杂性，传统的路径规划算法往往无法准确预测最优路径。
因此，利用GPS轨迹数据进行路径规划算法的研究具有重要的现实意义。
二、GPS轨迹数据的特点和采集方法GPS轨迹数据是指通过GPS设备采集到的车辆行驶轨迹信息，它具有以下几个特点：（1）高精度性：GPS设备可以实时采集到车辆的位置信息，因此轨迹数据具有较高的精度；（2）大数据量：随着GPS定位技术的不断发展，轨迹数据的采集成本逐渐下降，导致数据量迅速增加；（3）时空关联性：GPS轨迹数据不仅包含位置信息，还包含时间信息，因此可以通过对数据的时空关联性进行研究，提高路径规划算法的准确性。
GPS轨迹数据的采集方法主要有两种：主动采集和被动采集。
主动采集是指通过安装GPS设备在车辆上实时采集轨迹数据，这种方法可以实现实时性较高的路径规划。
被动采集是指通过监测车辆的通信信号等方式来收集轨迹数据，这种方法的实时性较差，但可以获取大量的历史轨迹数据，用于路径规划算法的优化和改进。
三、传统路径规划算法的局限性和GPS轨迹数据的应用前景传统的路径规划算法主要包括最短路径算法、A*算法、Dijkstra算法等。
然而，这些算法往往只考虑了道路的长度等静态因素，忽略了实际道路交通情况的动态变化。
因此，在实际应用中，这些算法往往无法准确预测最优路径，导致导航不准确、拥堵等问题。
使用汽车导航系统技术规划最佳路线
使用汽车导航系统技术规划最佳路线在现代社会中，汽车导航系统已经成为了驾驶人员出行的重要工具。
它不仅可以为驾驶人员提供导航服务，还能通过分析交通状况和道路条件，规划出最佳路线。
本文将以使用汽车导航系统技术规划最佳路线为主题，从技术原理、优势和使用注意事项三个方面进行探讨。
我们需要了解汽车导航系统的技术原理。
汽车导航系统主要通过全球卫星定位系统（GPS）和地图数据来确定车辆的位置，并根据用户输入的目的地信息，通过地图匹配算法计算出最佳路径。
总体来说，汽车导航系统的技术原理包括地图数据更新和车辆定位两个方面。
地图数据更新是指导航系统通过不断获取最新的地图数据，并对其进行处理和整理，以提供更准确的路线规划服务；车辆定位是指导航系统通过接收卫星信号，确定车辆的位置，并在地图上显示出来。
通过这些技术手段，汽车导航系统能够帮助驾驶人员更准确地规划最佳路线。
汽车导航系统在规划最佳路线方面具有许多优势。
它能够根据实时交通状况进行路线规划。
导航系统通过实时获取交通数据，分析道路拥堵情况，并及时调整规划路线，帮助驾驶人员绕过拥堵路段，缩短行车时间。
导航系统可以根据驾驶人员的偏好进行个性化路线规划。
例如，一些导航系统可以根据用户设置的偏好，优先选择风景优美的道路或者避开高速公路等。
再次，汽车导航系统可以提供详细的导航指引。
它不仅可以在屏幕上显示地图和行驶路线，还可以语音提示驾驶方向，帮助驾驶人员更方便地到达目的地。
导航系统还可以提供实时服务，如查询周边的加油站、餐馆等服务设施，方便驾驶人员做出合理决策。
然而，在使用汽车导航系统规划最佳路线时，也需要注意一些事项。
及时更新地图数据。
由于道路的建设和改变，地图数据会逐渐过时，因此，驾驶人员应定期更新地图数据，以确保导航系统提供准确的路线规划。
要保持警惕并结合实际情况判断。
尽管导航系统能提供较为准确的路线规划，但仍需结合实际道路情况进行判断。
有时候，导航系统可能会选择绕行的路线，但实际情况可能并不需要绕行，驾驶人员应根据自己的判断做出决策。
汽车定位导航系统的研究分析
汽车定位导航系统的研究分析随着人们对汽车出行的需求日益增长，汽车定位导航系统已成为现代汽车中不可或缺的一部分。
这种系统通过卫星定位技术和地图数据，为驾驶员提供准确的导航信息，使其能够更安全、高效地达到目的地。
1. 卫星定位技术：汽车定位导航系统主要依赖于全球卫星定位系统（GNSS）来获取车辆的准确位置信息。
GNSS包括美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧盟的Galileo和中国的北斗系统。
研究人员需要对这些系统进行详细研究，了解其工作原理、性能特点和精度限制，以提高汽车定位导航系统的定位准确性和可靠性。
2.地图数据处理：地图数据是汽车定位导航系统的核心部分，它包括道路网络、建筑物、交通设施等信息。
研究人员需要对地图数据进行处理和分析，以提取其中的有用信息，并为导航算法提供准确的输入。
此外，研究人员还需要关注地图数据的更新和实时性，确保导航系统能及时反映道路变化和交通状况。
3.导航算法研究：导航算法是汽车定位导航系统的核心技术之一、研究人员需要设计和优化导航算法，以实现最短路径规划、实时路况预测、动态路径优化等功能。
同时，研究人员还需要对导航算法的性能进行评估和改进，以提高导航系统的准确性和稳定性。
4.用户界面设计：用户界面是汽车定位导航系统的重要组成部分，它直接影响用户的使用体验和使用效果。
研究人员需要对用户界面进行设计和优化，以提供简洁、易用、直观的操作方式，并确保界面信息的清晰度和可读性。
在汽车定位导航系统的研究过程中，还涉及到一些挑战和问题，需要进一步研究和解决。
首先，汽车定位导航系统需要在复杂的道路环境中进行定位和导航，如城市高楼、隧道、山区等。
这些环境会对卫星信号的接收造成干扰，影响导航系统的性能。
因此，研究人员需要设计抗干扰算法，提高导航系统在复杂环境下的定位准确性。
其次，导航系统还需要实时获取和处理大量的地图数据和路况信息。
这些数据的处理和传输速度对导航系统的响应时间和实时性有着重要影响。
GPS车载导航系统路径规划设计
审定成绩：
重庆邮电大学
自考本科毕业论文
专 业：通信工程
论文题目：GPS车载导航系统路径规划设计
准考证号：011812303475
姓 名：陈欧洛
指导教师：贾俊霞
工作单位或家庭地址：
四川省盐亭县毛公乡铁垭村
联系电话：15023287819
重庆邮电大学通信工程
毕业设计（论文）任务书
学生姓 名
专
指导教师单位
行 并 论 昔 进R,,成 好 料 弋 稿 完 做 ： 资Q初 见， 字 关 近 的 意。文 签 相』 文 改稿论 生 对 界 论 修宀归印 学 , 斗 写 的 ，打 求 的 撰 给式并 奕 巧 纲 师格丈 书 大 老及论 务If据 导容悉 任 ％ 根 指内熟 根H七 根论二 周 哥 、 周 正 十 二Hr六 九修、 一、 一一、一 応 人W -第保第 第 第第第1>报2仏3>ao45>6>题 讨 修
毕业设计总评成绩:
指导教师给定 建议成绩（1）
评阅教师给定 建议成绩（2）
答辩小组给定 答辩成绩（3）
毕业设计总评成绩
(1)X0.3+(2)X0.3+(3)X0.4
答辩小组结论性意见:
答辩小组负责人（签名）
院答辩委员会负责人（签名）
（校外设计请加盖单位公章）
年 月 日
摘要
随着私人汽车在中国的普及，车载导航仪成为了日常生活中必不可少的工 具。车载导航系统的路径规划的研究无论是从方便驾驶员出行，提高运输效率， 优化城市交通，还是在改造与提升交通管理系统上， 都对现代的交通道路起着十 分重要的影响，因此受到社会和政府部门的关注和大力支持。
[11]果仁忠.空间分析.武汉：武汉测绘科技大学出版社,2000.1.
车联网中的车辆位置定位与轨迹分析技术研究
车联网中的车辆位置定位与轨迹分析技术研究随着信息技术的快速发展，车联网以其强大的功能和无限的潜力成为了汽车行业的热门话题。
车联网的核心是通过无线通信技术实现车辆之间、车辆与基础设施之间的无缝连接和信息交互。
在车联网系统中，车辆位置定位和轨迹分析是至关重要的技术。
本文将就车联网中的车辆位置定位和轨迹分析技术进行研究。
一、车辆位置定位技术车辆位置定位技术是车联网系统中的关键技术之一，它可以精确地确定车辆在地球表面的位置。
现有的车辆位置定位技术主要包括全球卫星定位系统（GPS）、LTE定位、惯性导航系统（INS）和车载无线局域网（VANET）等。
1. 全球卫星定位系统（GPS）：GPS是目前最为主流和常用的车辆定位技术之一。
通过接收来自卫星的定位信号，GPS可以准确地确定车辆的经纬度坐标。
然而，GPS在高楼、密集城区和山区等特殊环境下信号容易受到干扰，造成定位精度下降。
2. LTE定位：LTE定位是利用4G网络中的测量值和信令进行车辆定位的技术。
相对于GPS，LTE定位可以在室内和复杂环境中提供更好的定位精度。
此外，随着5G网络的普及，车辆定位精度还将进一步提升。
3. 惯性导航系统（INS）：INS利用车辆上的加速度计和陀螺仪等传感器获取车辆的加速度和角速度数据，并结合车辆初始状态信息和地图数据，通过非线性滤波算法进行位置估计。
INS可以提供连续的定位信息，但在长期使用过程中会存在误差累积的问题。
4. 车载无线局域网（VANET）：VANET利用车辆之间的通信进行位置信息交换和共享，通过多个车辆的联合定位来获取准确的车辆位置。
VANET有很高的实时性和可靠性，但在车辆密集区域和通信质量较差的地区可能存在局限性。
二、车辆轨迹分析技术车辆轨迹分析技术是基于车辆位置定位技术的基础上，对车辆行驶轨迹进行挖掘和分析，以提供更多有益的信息和服务。
车辆轨迹分析技术主要包括轨迹数据采集、轨迹预处理、轨迹特征提取和轨迹数据挖掘等。
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江苏大学毕业论文GPS车载导航系统路径规划的研究
学院：计算机科学与通信工程学院
班级：计算机002 班
学生姓名：
指导教师：
二00四年六月
摘要
路径规划系统是根据GPS车载导航系统的需要开发的。
本论文详细介绍了GPS车载导航系统的组成、功能、实现过程、路径规划算法以及SuperMap地理信息系统的功能。
并以SuperMap为开发平台，在路径规划系统中实现了地图的基本操作。
本文重点研究了车载导航系统的路径规划问题。
综合考虑并比较了了多种最短路径选择算法。
在原始Dijkstra算法的基础上提出了改进，节省了很大的存储空间，提高了效率。
关键词： GPS ，GIS , 车载导航系统，路径规划，Dijkstra算法
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Abstract
The Route-Planning system is developed for the Vehicle navigation System. The structure, function and the realization of the whole system are demonstrated in detail in this thesis. The GIS(Geographic Information System) theory is introduced .By using SuperMap software as a supporting platform, basic operation of map are realized. The algorithms of Route Planning are discussed in detail. Think over and compare many shortest path algorithms and present a improved algorithm based on the original Dijkstra algorithm in this thesis . It saves memory space and increases efficiency.
KEY WORDS: GPS, GIS, Vehicle navigation System , Route-Planning, Dijkstra algorithm
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目录
摘要 ................................................................................................................................................... - 1 - Abstract ........................................................................................................................................... - 2 - 第一章绪论 .. (1)
1．1引言 (1)
1．2 本课题相关技术基础 (1)
1．2．1 全球定位系统GPS (1)
1．2．2 地理信息系统GIS (2)
1．3 本课题研究的目的及意义 (2)
1．4 本课题完成的主要内容 (3)
1．4．1 本课题的任务 (3)
1．4．2 本文的内容安排 (3)
第二章 GPS车载导航系统体系结构与关键技术 (4)
2．1 车载导航系统的产生与发展 (4)
2．2 车载导航系统总体结构与关键技术 (4)
2．2．1 总体结构 (4)
2．2．2 关键技术 (5)
2．3 车载导航系统结构分析 (5)
2．4 系统的功能要求 (6)
2．5 系统技术要求 (6)
2．6 路径规划子系统的总体框架 (7)
第三章 SuperMap GIS简介 (8)
3．1 SuperMap Deskpro的概述 (8)
3．2 SuperMap Objects的概述 (8)
3．3 SuperMap中数据组织的基本概念 (9)
3．3．1 工作空间（Workspace） (9)
3．3．2数据源(Datasource) (10)
3．3．3数据集(Dataset) (10)
3．3．4图层 (10)
3．3．5地图 (10)
3．3．6布局与资源 (11)
3．3．7记录集 (11)
3．3．8上述概念之间的关系 (11)
3．4 SuperMap Objects 空间数据引擎 (12)
第四章路径规划子系统的分析与设计 (13)
4. 1系统简介 (13)
4. 2系统体系结构设计 (14)
4． 3 路径规划算法的设计 (14)
4．3．1 现有的路径规划算法 (14)
4．3．2 经典Dijkstra算法 (15)
4．3．3 改进 Dijkstra 算法 (15)
第五章路径规划子系统的实现 (18)
5．1 地图的制作 (18)
5．2 路网拓扑处理 (19)
1
5．3 系统界面程序设计 (20)
5．4 地图显示与浏览操作 (21)
5．5 路径规划程序设计 (21)
5．5．1 路径规划模块的实现 (21)
5．5．2 最短路径算法实现 (22)
5．5．3 程序运行结果 (23)
第六章结论与展望 (24)
6．1 设计小结 (24)
6．2 路径规划系统的展望 (24)
参考文献 (26)
致谢 (27)
2。