摘要
为解决传统越野环境路径规划中地形约束和表面阻力表现不足的问题，本研究提出了一种改进的A*路径规划方法，用于无人地面车辆。首先，利用数字高程模型和土地覆盖数据构建越野环境模型，并通过几何分析和支持度分析相结合的方式评估环境与车辆的通行能力。几何约束通过坡度阈值、最小离地间隙以及进出角度来确定，而支持度分析则通过表面速度影响系数来量化不同表面条件下的通行效率差异。这些地形和表面约束被纳入A*算法的实际成本函数中，同时设计了一种方向校正的启发式函数，以提升目标导向的搜索能力。在太原尖草坪区进行的实验表明，与传统的A*算法相比，所提出的方法可使累计行驶时间、最大路径坡度和扩展节点数分别减少15.3%、22.9%和47.8%，而路径长度仅增加2.4%。实验结果说明，该方法能够有效避开陡峭且阻力较大的区域，同时实现路径长度、通行效率及地形安全性的协同优化。
