随着经济的发展与城市化进程的加快,我国机动车保有量逐年增加,由此造成了交通拥堵、交通事故频发、停车难、能耗污染等一系列难题。智能交通系统可以有效地解决这些问题,已成为交通事业研究的热点。我国的智能交通系统包括交通诱导系统、停车管理系统、数据采集系统和视频监控系统等子系统,通过子系统的协同合作来提供完整的信息,优化行人的出行安排,进而实现城市的整体健康发展。本文主要做了以下工作:首先,本文总结了智能交通的架构及国内外研究现状,重点研究了智能交通中的路径诱导系统和智能停车管理系统。在深入分析了国内外智能停车管理系统的功能和架构的基础上,设计了一套智能化的停车管理系统,旨在实现停车场查询、车位查询、车位预约、停车场导航和场内泊位导航等功能。然后,研究了道路网络模型的数据存储结构,比较了各自效率。总结了路径诱导系统中最短路径算法的分类思想和实现方法,选取了其中最典型的Dijkstra和TwoQueue两种最短路径标号算法进行深入研究,并在模拟路网上仿真实现。其次,结合实际交通行驶的路径选择需求,利用层次分析法建立了最优路径分析模型,将最短行车时间、舒适安全性、驾驶员的主观决策等多种因素作为判决指标,对指标进行定性和定量化分析,给出了路段综合权重计算方法。根据计算的路段权值建立有向加权图,使用Dijkstra算法得到图中任意两点间的最优路径。仿真结果证明,改进后的路径算法不仅满足路程最短或时间最短等单一指标,而是综合多重影响因子的决策结果。最后,使用Android技术搭建了智能停车管理系统的服务器和客户机框架,开发了实现停车场查询、车位查询与预订、停车场导航功能等功能模块的手机应用。利用Android手机应用程序,用户可以查询基于当前位置或目的地区域停车场的空闲车位信息、停车场信息,还可以根据用户的需求预订停车位,在行程有变时取消车位预定。同时,可以为不熟悉停车场路线的车主提供停车场导航功能,帮助用户更方便快捷地到达目的地。