随着城市发展所带来的日益严重问题,交通阻塞也正成为“大城市病”中的一典型现象。人们的日常出行生活离不开GPS导航,现存的导航系统可以为人们提前规划好路线,在为人们带来便利的同时,一定程度上还缓解了城市中的拥堵问题。随着道路中车流量的不断增多,城市道路中的路况也正变得愈来愈复杂,亟待出现一种具有实时动态特性的导航系统。这对导航系统的准确性也提出了新的要求,在车辆遇到突发状况时,系统能够给车辆提供一种实时、有效的解决方案。现存的导航系统可以推荐给用户满足起始点到目标点的最短路径方案,包含时间最短和路程最短两种,但是缺乏应对突发情况的、实时有效的路径更新方案。本文通过结合历史数据和实时数据,提出了一种基于分区策略的动态路径规划方法。针对路况的频繁更新以及索引、重复计算成本很高的问题,本文提出了图的划分方法,考虑车辆在工作日和周末具有不同的表现,为准确预测行车时间,用多项式回归方法训练相关线性模型,最后根据实时路况更新情况,采用规避阻塞的动态路径更新算法,完成实时的最短路径推荐。本论文使用了美国纽约市的地图和当地的交通数据作为实验数据,最后通过实验验证了本论文所提出算法的可行性和可靠性。