车辆导航软件是目前车辆出行必备的工具。目前市场上的导航软件满足了普通用户日常出行的需要。由于车体超重、超高、超宽、超长的特种车辆对道路通行能力有特殊要求,市场的导航软件则没有根据特种车辆需求条件进行定制的功能。特种车辆出行过程中经常要进行较长路程的行车,因此需要一种面向大数据量的路网中快速完成搜路的算法。为了响应国家提倡国产化的号召,具有跨平台能力的软件具有很好的发展前景。本文首先根据客户的需求和国家政策引出了课题的背景和研究意义,通过查阅相关文献总结了国内外的Dijkstra算法的优化研究的进展和车辆导航软件在国内外的研究进展,总结了目前市场上的导航软件不能满足特种车辆特殊的需求的问题。论文其次介绍了车辆搜路分析过程中所需基础数据的结构、存储方式、为了提升搜路效率对数据的加载所用的数据组织方式和结合特种车辆自身对道路需求对路网数据中的“关键点”数据做的预处理。论文接着阐述了车辆搜路过程所需要的常规算法-Dijkstra算法,并在大数据路网环境下的Dijkstra算法的效率做了优化和提升。在Dijkstra算法的基础上结合特种车辆对道路的特殊需求设计了根据特种车辆用户对道路选择的条件实现搜路分析的算法,并进行了实现。论文通过对跨平台仿组件框架的研究以及对Qt内部图形框架的学习与研究,确定了特种车辆导航组件的设计思路,采用面向对象的方法,对大数据量的路网数据预处理,入库以及道路“关键点”数据的提取和管理,常规搜路算法以及特种车辆搜路算法进行了详细的设计与实现。最后论文通过具体的实例,成功地验证了特种车辆组件各个功能,实现了特种车辆组件能在大数据量的路网条件较短时间内完成搜路分析的特性。