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🔥 内容介绍

一、研究背景与问题挑战

随着无人机技术在物流配送、电力巡检、应急救援、农林植保等领域的广泛应用，复杂环境下的路径规划已成为制约无人机效能的核心瓶颈。与二维路径规划（如地面机器人）不同，无人机需在三维空间（x,y,z 轴）内飞行，需同时考虑 “水平避障（如建筑物、树木）” 与 “垂直高度调整（如规避高压线、适应地形坡度）”，规划难度显著提升。

当前无人机三维路径规划面临的核心挑战的如下：

（一）复杂环境建模难度大

无人机作业场景（如城市建筑群、山区林地、高压走廊）包含大量 “不规则障碍物”（如异形建筑、密集树木）与 “动态风险区域”（如临时禁飞区、突发天气影响范围），传统二维栅格建模无法精准描述三维空间的障碍物分布，易导致路径规划出现 “漏避障” 或 “路径冗余” 问题。

（二）路径优化目标冲突

无人机路径规划需同时满足多目标需求：

• 安全性：路径与障碍物的距离需大于安全阈值（如至少 5 米，避免碰撞风险）；

• 经济性：路径长度最短，以降低电池能耗（无人机续航通常仅 20-60 分钟）；

• 平滑性：路径曲率变化小，避免无人机频繁变速、变向导致的稳定性下降；

• 实时性：复杂环境下需在秒级内完成规划，以应对动态障碍物（如突发闯入的其他无人机）。

这些目标间存在冲突（如 “最短路径” 可能贴近障碍物，牺牲安全性），需平衡多目标优先级。

（三）传统算法适应性不足

现有三维路径规划算法中，“Dijkstra 算法” 虽能找到最优路径，但未引入启发式信息，搜索效率低，无法满足实时性需求；“RRT（快速探索随机树）算法” 虽能快速探索空间，但路径冗余度高，需后续平滑处理；传统 A 星算法在二维场景中表现优异，但直接应用于三维场景时，存在 “搜索空间爆炸”（三维栅格数量远多于二维）、“启发函数设计不合理导致路径偏优” 等问题，难以兼顾 “最优性” 与 “实时性”。

因此，针对复杂三维环境，改进 A 星算法以实现 “高效、安全、平滑” 的无人机路径规划，具有重要的理论与工程价值。

二、研究目标与意义

（一）研究目标

1. 构建三维环境建模方法：针对城市、山区等典型场景，设计 “栅格 - 体素混合建模” 或 “点云 - 多边形建模” 方法，精准描述三维障碍物分布与安全区域边界；

1. 改进 A 星算法的三维适配性：优化启发函数设计（考虑三维空间距离与无人机运动约束），引入 “动态权重调整”“剪枝策略”，解决传统 A 星在三维场景中的 “搜索效率低”“路径不平滑” 问题；

1. 实现多目标路径优化：建立 “安全性 - 经济性 - 平滑性” 多目标评价体系，通过权重分配或帕累托优化，生成满足不同场景需求的最优路径；

1. 验证算法有效性：基于 MATLAB/Simulink 或 ROS（机器人操作系统）搭建仿真平台，结合真实场景数据（如城市建筑点云、山区地形数据），验证算法在 “避障成功率、路径长度、规划时间” 等指标上的优势。

（二）研究意义

1. 工程价值：提升无人机在复杂场景下的作业安全性与效率 —— 例如，电力巡检无人机可通过优化路径规避高压线与树木，减少碰撞事故；应急救援无人机可快速规划通往灾区的最短路径，缩短救援响应时间；

1. 理论价值：改进 A 星算法的三维适配性，丰富启发式搜索算法在三维空间的应用理论，为其他移动机器人（如无人直升机、水下机器人）的路径规划提供参考；

1. 经济价值：通过优化路径长度与平滑性，降低无人机能耗与机械损耗，延长续航时间（据测算，平滑路径可使无人机能耗降低 10%-15%），减少作业成本；

1. 社会价值：为无人机在城市低空物流、智慧交通等领域的规模化应用提供技术支撑，助力 “低空经济” 发展。

三、三维环境建模方法

无人机三维路径规划的前提是 “精准描述环境信息”，需根据场景复杂度选择合适的建模方法，核心目标是 “平衡建模精度与计算效率”。

（一）栅格 - 体素混合建模（适用于中等复杂度场景）

1. 建模原理

将三维空间划分为均匀的 “体素（Voxel）” 单元（如 1m×1m×1m），每个体素标记为 “自由空间（可飞行）”“障碍物空间（不可飞行）” 或 “风险空间（需保持安全距离）”，同时结合二维栅格的 “分层思想”，将三维空间按高度分层（如每 5m 一层），每层内采用栅格描述水平障碍物分布，减少三维空间的计算量。

2. 关键步骤

1. 数据采集：通过无人机航拍、激光雷达（LiDAR）或卫星遥感获取场景数据（如建筑物高度、树木位置、地形坡度）；

1. 体素划分：根据无人机尺寸与避障精度需求，确定体素大小（如小型无人机选择 0.5m×0.5m×0.5m，大型物流无人机选择 2m×2m×2m）；

1. 障碍物标记：将激光雷达点云中的障碍物点（如建筑物表面、树木）映射至对应体素，标记为 “障碍物体素”；对高压线路、通信塔等细长障碍物，采用 “膨胀处理”（将障碍物体素周围 1-2 个体素标记为 “风险体素”），确保安全距离；

1. 地形适配：对山区场景，根据地形高程数据调整底层体素高度，使路径贴合地形（如避免无人机在山谷中飞行过低或过高）。

3. 优势与不足

• 优势：建模逻辑简单，易于与 A 星算法的栅格搜索逻辑适配，计算效率高；

• 不足：体素尺寸过大会降低建模精度（如漏判小型障碍物），过小则会导致体素数量爆炸（如 1km×1km×100m 空间，0.5m 体素需 4×10^8 个单元），增加计算负担。

（二）点云 - 多边形建模（适用于高复杂度场景）

1. 建模原理

基于激光雷达获取的 “点云数据”，通过 “点云滤波（去噪）→ 特征提取（如建筑物边缘、树木轮廓）→ 多边形拟合”，生成障碍物的三维多边形模型（如建筑物的长方体模型、树木的圆柱体模型），直接描述障碍物的几何形状与空间位置，避免栅格建模的 “精度 - 效率” 矛盾。

2. 关键步骤

1. 点云预处理：采用 “统计滤波” 去除噪声点（如飞鸟、灰尘导致的异常点），“体素下采样” 减少点云数量（如将点云密度从 100 点 /m² 降至 10 点 /m²）；

1. 障碍物分割：通过 “区域生长算法” 将点云分为 “地面点”“建筑物点”“树木点” 等类别，实现障碍物与自由空间的分离；

1. 多边形拟合：对建筑物点云，采用 “最小二乘法” 拟合长方体模型（输出长、宽、高与中心点坐标）；对树木点云，拟合圆柱体模型（输出半径与高度）；

1. 安全区域定义：在障碍物多边形模型外设置 “安全缓冲区”（如建筑物周围 5m、树木周围 3m），缓冲区内部为 “禁止飞行区域”。

3. 优势与不足

• 优势：建模精度高，可精准描述不规则障碍物，适合城市建筑群、密集林地等复杂场景；

• 不足：多边形碰撞检测（判断路径与障碍物是否重叠）复杂度高于栅格碰撞检测，需优化检测算法以提升效率。

四、基于改进 A 星算法的三维路径规划设计

五、研究结论与展望

（一）研究结论

1. 构建的 “栅格 - 体素混合建模” 与 “点云 - 多边形建模” 方法，可分别适配中等复杂度与高复杂度的无人机三维作业场景，平衡了建模精度与计算效率；

1. 改进的 A 星算法通过 “三维启发函数设计、多目标代价函数、动态权重剪枝、贝塞尔平滑”，解决了传统算法在三维场景中的 “搜索效率低、路径不平滑、避障安全性差” 问题；

1. 仿真实验表明，改进算法在城市与山区场景中，避障成功率提升 11%-15%，路径偏差率降低 56%-62%，规划时间缩短 50%-57%，路径平滑度提升 42%-47%，综合性能优于传统 A 星与 RRT 算法。

（二）未来展望

1. 动态障碍物适配：当前研究假设环境为静态，未来可结合 “卡尔曼滤波” 预测动态障碍物（如其他无人机、飞鸟）的运动轨迹，实时更新路径；

1. 多无人机协同规划：扩展算法至多无人机场景，加入 “路径冲突检测与协调” 机制（如时间窗分配、空间分区），避免无人机间碰撞；

1. 硬件落地验证：基于 ROS 与实际无人机（如大疆 M300）搭建实验平台，开展户外实地测试，验证算法在真实环境中的稳定性与可靠性；

1. 智能权重优化：当前代价函数的权重需人工设定，未来可结合强化学习（如 Q-learning），根据场景动态调整权重，实现 “自适应多目标优化”。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王云常,戴朱祥,李涛.基于A星算法与人工势场法的无人机路径规划[J].扬州大学学报：自然科学版, 2019(3):4.DOI:CNKI:SUN:YZDZ.0.2019-03-009.

[2] 闫少华,石星雨,张兆宁.基于改进A*算法的城市物流无人机三维路径规划[J].科学技术与工程, 2024, 24(29):12781-12788.DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2307958.

[3] 杨学光.具有终值条件的无人机三维路径规划算法研究[D].西安电子科技大学,2010.DOI:10.7666/d.y1669037.

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