当代生活，没有手机导航提供的路线规划、定位引导等服务，人们已经很难顺利地认清方向、走对路，为了在导航时给大家指条明路，导航软件都做了什么?
一款导航软件是否好用很大程度上取决于这三点：起点和终点间的路线规划、行驶过程中的准确定位和及时的语音图像引导。
规划两点间的最佳路线是第一步，假设你在下午5点20分要从北京西站去百度大厦，百度地图会推荐三条路线，其中路程最长的路线预测的驾驶时间却比另外两条路线要短得多，这些路线和时间是怎么算出来的?
首先要知道如何从茫茫路 中找到两点间的最短路线，比如在这个简化模型中求C点到M点的最短路线。
1959年，荷兰计算机科学家迪杰斯特拉提出了一个经典算法，简单来说，就是选择去往下一个点时，总是尽可能选择路程最短的那个点，比如第一步从C出发，就选路程最短的A点，接着再通过与之前记录的路线对比长短、试错，一步步扩散到M点，再从记录下的路线中选取最短的那条。
但这样找实在太慢了，要想提高速度就必须有方向的找，比如A*算法，也是从C点出发，除了要得知到相邻点的路程,还要知道这些点到终点的直线距离，两者之和最小的点就是下一步要去的地方，即H点。
接着按同样规则到I点、D点,这时会发现C→H→I→D，这个走法还不如最开始的C →D，于是就要倒回C点，排除C →H这个走法。选择路程距离第二短的C→ G，这样的话，A*就能很快找到后面的J、K、M，找到最短路程。
在这个演示中，可以直观的看到A*相比迪杰斯特拉试错的次数更少，大大提升了搜索的效率，但这只是简单的基础算法，对于更大更复杂的路 ，导航软件还会使用CH、CRP等优化算法，把路 划分成不同区域并且增加缓存，即将两地最短距离直接缓存在地图上，而不必频繁地计算中间的各种路线。然而，光考虑路程最短还不够，导航软件还必须考虑拥堵情况。
基于无数用户的行车数据，导航软件可以掌握各个线路的平均行车速度，结合路段的长度算出通行的平均时间，那如果测量的平均行车速度不准确，应该怎么办呢？因此导航软件还必须拥有排除异常情况的能力，可以更准确地反应路况。在下图中可以把各个路段的距离因素视为一种代价，把代价换成时间因素，再利用算法就能得出驾驶时间最短的路线。
这样就能找到最优路线了吗？其实不然，对于长距离导航，地图软件还要学会分析未来各个路段的路况变化，比如车道数量、限速要求、道路事故、收费站、高速路等因素，这些因素都可以用于计算代价，而导航软件还让这种代价得以动态调整，因为不同人对代价的感受并不一样，所以每个人可以根据自己的需求选择合适的线路。
然而路线规划只是地图软件的基本操作，真正的考验是在行驶过程中的准确定位，当用户行驶在卫星信 弱的路况时，导航软件还要有智能定位算法辅助帮助导航。简单来说，手机里的加速度计和陀螺仪可以采集自身X、Y、Z轴的移动加速度和绕X、Y、Z轴旋转的角速度，X轴移动加速度大于0意味着车辆加速，求加速度曲线下的面积就知道速度曲线，就速度曲线下的面积就知道路程曲线。
同理，计算Z轴转动角速度就能得到车辆转向角度，再结合路程曲线就可还原车辆实时行驶轨迹。
知道路线和车辆行驶轨迹后，图像语音的及时引导也尤为重要，它可以在复杂路况提前为用户提供指引，避免用户走错路。
有了路线规划、定位引导和图像语音引导三重服务，导航软件就可以为迷路的我们指条明路，那么你对你的导航软件满意吗？
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