矿用自卸车智能驾驶路径规划：基于改进A*算法

"该资源是一篇吉林大学软件工程专业的硕士学位论文，主题为‘基于改进A*算法的矿用自卸车路径规划算法’。作者滕思宇在导师王健教授的指导下，研究了智能驾驶车辆路径规划，特别是针对矿用自卸车的优化算法。论文于2021年5月完成，并在同年5月24日进行了答辩。" 这篇论文主要探讨了如何利用改进的A*算法来解决矿用自卸车的路径规划问题。A*算法是一种经典的路径搜索算法，它结合了Dijkstra算法的全局最优性和Best-First Search的效率，通过引入启发式函数来指导搜索，从而找到从起点到终点的最短路径。在矿用自卸车的场景中，路径规划需要考虑复杂的地形条件、作业效率以及安全因素。 改进的A*算法可能包括以下几个方面： 1. **启发式函数优化**：原始A*算法的启发式函数通常是基于直线距离或者曼哈顿距离，但在实际的矿场环境中，地形障碍、坡度、转弯半径等因素都会影响车辆的实际行驶距离和时间。因此，改进的启发式函数可能包括这些实际因素，使得估价更准确，搜索效率更高。 2. **动态障碍物处理**：矿用自卸车工作环境中的动态障碍，如其他车辆、设备等，需要实时避障。算法可能包含了动态更新路径的能力，当遇到障碍时能快速调整路线。 3. **多目标优化**：除了最短路径，还可能考虑最小化行驶时间、最低能耗、最大载货量等因素，实现多目标优化的路径规划。 4. **实时性与适应性**：矿用自卸车的路径规划需要具备实时响应能力和对环境变化的适应性，这可能涉及到算法的并行计算优化和在线学习能力。 5. **数据结构和搜索策略**：可能对A*算法的数据结构（如优先队列）和搜索策略进行了优化，以适应大规模地图和复杂环境的高效搜索。 6. **鲁棒性与安全性**：算法需要确保在各种异常情况下仍能提供安全可靠的路径，例如在网络不稳定或传感器故障时。 通过上述改进，该算法能够为矿用自卸车提供更合理、更高效的行驶路径，提高作业效率，同时降低运营成本和潜在的安全风险。论文详细阐述了改进方法、算法实现及实验验证，对于智能驾驶技术在矿业领域的应用具有重要的理论和实践价值。