近年来，世界各国纷纷致力于新兴交通科技，如智能交通系统的研究和应用，以应对目前严峻的交通环境。研究的车辆导航系统是智能交通系统的一个重要组成部分，通过向驾驶员提供基于实时交通信息的最优路径，诱导驾驶行为，减少车辆在道路上的停留时间，进而改善城市交通，避免交通拥挤与阻塞，同时降低尾气排放量，减少环境污染。最优路径规划技术是车辆导航系统中的核心技术之一，是准确有效的导航功能得以实现的基础。首先探讨了实施动态路径导航系统的必要性及可能性，并提出了一个基于实际交通特点的动态导航系统框架。随后，重点研究了最优路径规划，设计了一个可处理实时交通数据的高效方法。传统最短路径算法通常依赖图论和数学规划，计算时间较长，难以满足实时性要求。为此，提出了一种基于改良A*算法的时间最优路径方案。的改进在于：1. 通过行驶时间确定路段权值，将路段分为阻塞、空闲、繁忙三种状态，简化运算模式并提高效率；2. 将静态交通限制信息加入到路网节点数据结构中，以防止盲目扩展节点；3. 优化了搜索节点集的数据结构，从而提高了运算效率。通过仿真对比实验，验证了改进算法在效率和精确度上的显著提升。