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目前,基于浮动车的实时路况发布系统已基本覆盖国内一线二线城市,利用实时路况信息的动态导航不仅缓解了日常交通拥塞,而且在交通突发事件下,尤其是交通事故,对车辆的诱导作用阻止了拥塞的扩大化。然而常规导航路径的规划一般是提供距离最短路径和时间最短路径,较少从人类认知角度考虑路径复杂性的影响。大量人类认知研究表明,路径复杂性的重要性不亚于路径长度和用时。相对于最短路径,人们更愿意选择导航路径较为简单的路径,因为简单路径产生更少的认知障碍,即使其长度略大于前者。因此,在动态交通信息背景下,考虑导航路径的复杂性因素,探索车辆路径动态导航策略具有实际意义。论文通过拐弯数目量化路径复杂性,提出了一种基于广度优先搜索的拐弯最少路径算法,以获取低复杂性的路径。以多个城市的OpenStreet Map静态路网和基于浮动车GPS数据的南京市动态路网为实验数据,分别在静态路网以及动态路网下进行了大量实验,验证了兼顾路径复杂性的导航路径策略的适用性。论文的主要研究工作和成果包括:(1)针对OpenStreetMap开源地理数据的矢量模型特点,研究了适用于地图匹配与拐弯最少路径搜索的城市路网提取及组织的方法。通过非道路网络要素的滤除、路段分割与路段的道路标识分配,获取与重组了城市路网。(2)针对面临交通拥塞或等待红绿灯时浮动车GPS设备产生的“伪泊车点”噪声问题,提出了一种基于行车模式的泊车点过滤方法。该方法通过相邻采样点的最大间距rp、最短持续时间ΔTp、最大移动半径Rp三个参数定义泊车模式,能有效地辨别泊车点的真伪。(3)针对OpenStreetMap开源城市路网数据缺失道路限速信息的问题,采用了顾及几何信息与拓扑信息的地图匹配方法,并构建了适用于OpenStreetMap道路网络的浮动车GPS数据预处理以及城市路况获取的技术流程,并给出了相关参数的确定方法。(4)提出了一种基于广度优先搜索的拐弯最少路径算法。在四个城市的静态路网下以及南京市动态路网下,使用路径长度/行程时间比值和拐弯数比值比较了两种导航策略??拐弯最少前提下的距离/时间最小化、单纯的距离/时间最小化,大量实验结果表明,拐弯最少前提下的距离/时间最小化导航策略在OD距离增至45km左右时,拐弯最少路径在长度/行程时间趋于接近最短/最快路径的同时,其拐弯数目以倍数低于后者,路径复杂性远低于后者;对于较小的OD距离,亦存在相当部分的路径保持这一优势。