研究背景
传统路径规划算法（如A*、Dijkstra等）未能充分考虑地表起伏、土壤松软等环境因素影响，难以动态评估车辆在不同地表条件下的受力状态及通行效率。本研究提出融合地表环境信息与车辆动力学特征的越野路径规划方法。
核心问题
复杂地表环境下车辆受力动态评估困难
创新方案
环境建模+车辆动力学+改进A*算法
核心指标
38.63%
通行时间缩短
91km
最大直线距离
100%
不利区域规避
四步技术路线框架
1
环境数据制备
地形坡度数据
土地利用类型
土壤类型水分
车辆几何参数
2
通行区识别
障碍区域判断
土壤承载力计算
沉陷风险评估
可通行区划定
3
速度模拟
车辆受力分析
阻力系数计算
速度衰减建模
最大速度矩阵
4
路径规划
改进A*算法
时间代价优化
最优路径生成
效率协同优化
越野环境建模体系
环境要素体系
地形地貌要素
数字高程模型
坡度梯度分析
土壤环境要素
土壤类型分布
土壤含水量
地表覆盖要素
植被覆盖类型
建筑物分布
风险评估要素
地质灾害风险
识别地质灾害中-高风险区域，确保车辆行驶安全
土壤沉陷风险
基于土壤承载力与车辆接地压力对比分析沉陷可能性
坡度受限区域
根据车辆爬坡能力确定坡度阈值，识别不可通行区域
水体障碍区域
基于土地利用类型识别河流、湖泊等水体障碍
车辆动力学建模
受力分析模型
四大阻力系统
空气阻力
滚动阻力
沉陷阻力
坡度阻力
车辆参数体系
车辆重量与几何尺寸
发动机功率与传动系统
轮胎/履带接地参数
速度衰减模型
动态速度计算
vmax = f(Pengine, Fresistance, terrain)
基于功率平衡的最大行驶速度
环境适应性
不同地表条件下车辆行驶速度的动态调整，实现精准的通行效率评估
最大速度矩阵
将计算结果转化为栅格化的速度分布图，为路径规划提供基础数据
改进A*算法设计
算法核心改进
障碍矩阵替换
将传统A*算法的二值障碍矩阵替换为连续的最大行驶速度矩阵
时间代价函数
以通行时间而非距离作为路径代价，实现时间最优的路径规划
协同优化机制
同时考虑路径可行性与通行效率，实现多目标协同优化
青藏高原验证
实验设置
91km
最大直线距离
2
典型测试区域
验证结果
- 完全规避土壤沉陷区
- 避开地质灾害区域
- 绕行坡度受限地形
- 通行时间缩短38.63%