目前,土石坝建设已经取得了很多不错的成果,如水布垭面板堆石坝和糯扎渡心墙土石坝。但是施工过程中通常会有一些问题,比如说坝料运输过程中找不到前往卸料位置的最优路径或者说卸料位置不准确,还有碾压过程中也可能存在超压、漏压和错压等现象,不利于保证工程质量。因而,本文主要针对工程场地中存在的这些问题,提出一套路径规划和导航算法,来保证工程的施工质量。路径规划算法中主要包括路网模型和传统的搜索算法。其中,路网模型采用C++语言进行编写,将道路信息抽象成点、单元和截面,并保存到路网模型的数据库中,利用有限元的思想来形成一维变带宽存储的整体刚度矩阵,为路径搜索提供基础。搜索方法主要介绍了整体路径规划中的Dijkstra算法、A*算法、D*算法以及基于D*算法的避障局部路径规划算法,并采用数值模拟的方式来验证算法程序的准确性。将路网模型和搜索算法相结合就可以得到任意两点间的最优路线,从而为导航控制提供基础。常用的导航方式主要有惯性导航、航位推算和卫星定位等,本文采用的是卫星定位的方式,即利用GPS-RTK原理进行高精度定位,并获取车体的实际方位角,从而计算出当前位置与导航路线之间的距离偏差和角度偏差,据此来控制方向盘的调整转向角,从而使车体按着导航轨迹进行无人驾驶作业。这部分通过了数值模拟、模型试验和现场实验三部分来对导航控制算法进行验证。其中现场实验依托的是河南洛阳前坪水库心墙土石坝工程。路径规划方面,根据GPS测量出的道路中心点坐标,生成了前坪水库路网模型,并且可以获取任意两点间的最优路径,为导航提供路线保证;智能导航方面,在前坪水库上游围堰工程中实现了无人驾驶碾压机的集群化作业,并将每台碾压机的碾压轨迹实时传输并保存至远程监控中心的数据库中。对碾压轨迹进行分析时发现,每台碾压机的与导航路线间的偏差都可以控制在20cm以内,而且分区作业后可以保证相邻区域之间20cm~30cm的搭接,碾压后的压实度也完全符合施工要求,从而验证了路径规划和导航算法的准确性和实用性。