随着社会经济的发展和制造业的进步,汽车保有量逐年上升,由此加剧了燃油消耗和空气污染。减少尾气排放,实现机动车经济环保出行成为了交通行业的重要议题。生态路径规划以机动车行驶最低排放为规划目的,对于节能减排具有重大的意义。本文以生态路径规划算法为核心,主要从机动车尾气排放模型、生态路径的路网权重设置和生态路径规划算法三个方面展开研究。首先,通过对车辆尾气排放模型和生态路径规划算法两个方面的国内外研究现状进行总结,发现现有的尾气排放模型存在复杂度高,生态路径规划场景与实际不符等问题。在此基础上,本文确立了排放模型和路径规划算法的研究重点,并给出了本文的技术路线。其次,本文参考了CMEM(Comprehensive Modal Emission Model)尾气排放模型框架,结合生态路径规划的需求,对模型的驾驶模式分析、模型理论参数设置和尾气排放估算方法进行改进,建立了机动车尾气排放模型。通过与美国环境保护署(EPA,U.S Environmental Protection Agency)公布的数据对比发现,模型估算的结果误差小于10%。在本文的生态路径规划中,该模型的计算结果为路网权重的设定提供了数据支持。然后,基于图论设计了规划路网,并采用双向A~*算法进行生态路径规划,与传统的启发式算法相比,双向A~*算法减少了搜索空间,提高了搜索效率。生态路径规划以排放最小为规划目标,通过对浮动车数据的处理和计算,得到了路网中的路段权重。考虑到城市交通网络的特性,在规划中设置了交叉口权重,更贴合实际的路网特性。最后,将生态路径规划结果与距离最短和耗时最少的路径进行对比,结果表明:与距离最短路径相比,生态路径的长度增加了6.3%,尾气排放量减少了13%;与耗时最少路径相比,生态路径的出行时间增加了4.2%,尾气排放量减少了6.7%。同时,生态路径行驶速度波动小、油耗费用低,具有更好的驾驶体验感和出行经济性,为未来交通系统中多目标路径规划提供了参考。图27幅,表16个,参考文献79篇。