静态路网无法实时地对交通状态进行表达,传统的路径规划算法也多是基于静态信息进行路径规划,没有利用到实时的交通信息。但是随着信息采集技术的发展,能够很容易获得到实时的交通路况信息,所以在当代导航设备中,更适合使用基于实时交通信息的动态路径规划算法进行导航。另外,由于路网的不断变化,在某些场景下,可用的求解时间非常少,用户对动态路径规划算法有着非常高的实时性要求。算法如何在有限的求解时间内,尽可能地提高求得的路径的质量,是一个很值得研究的问题。本文的主要工作有：1,改进的动态路网模型的研究本文结合以下事实对传统实时路网模型进行改进。1).用户在一次出行过程中,交叉口的等待时延占总时间20%-40%,不可忽略。2).传统的路网模型笼统地用一个权值来表示经过一个路段的行驶时间,不便实时信息的收集和计算,且无法直观表现出路段的拥堵程度。本文针对上述两点改进,引入交叉口时延和路阻系数,对动态路网进行更为准确地表达,方便后续的算法研究。2,对已有的动态路径规划算法进行分析,提出WD*算法文中对已有的D*Lite、AD*算法进行分析研究,指出它们的算法思想,并结合它们的性质提出WD*算法。并用实验比较它们的导航结果,分析指出,AD*算法会将较多的节点放入下一轮进行搜索,总体上反而增加了求出最优路径的计算量,在实时性要求较高的场景中,WD*算法的导航效果反而总体表现较好。3,利用WD*算法的性质,提出APWD*算法WD*算法可以通过改变影响因子ε调整求解时间和路径质量,多核导航设备具有并行计算的能力。结合以上因素,文中提出的APWD*算法并行运行多个影响因子ε不同的WD*算法实例,在限制时间内返回已得路径集合中的最优解,能有效保证每轮搜索的路径质量。实验表明,由于各个算法实例运行时间和返回的路径质量都不同,通过合理地设计各个实例影响因子,算法能很好地适应各种不同实时性要求的导航场景。