无人机路径规划技术要点与难点分析

一、运行方式：分层协同规划机制

1. 全局规划层（离线预规划）  

输入：数字地图、静态障碍物、任务目标（起点、终点、航点）。  

算法：  

A* 及其改进：引入转向代价函数（如角度变化惩罚）和后处理B样条拟合，解决路径折线问题；  

智能优化算法：如IB-ABC（改进蜂群算法）通过雇佣蜂、跟随蜂、侦查蜂三阶段策略，在三维空间中优化路径长度、平滑度与威胁规避的加权适应度函数；  

多目标优化：NSGA-II、NMOPSO（导航变量粒子群）生成Pareto前沿解集，平衡路径长度、能耗、威胁等多目标冲突。  

输出：初始全局航迹（关键航点序列）。

2. 局部规划层（在线实时调整）  

输入：全局航迹 + 实时传感器数据（视觉/激光雷达/气象）。  

算法：  

动态窗口法（DWA）改进：自适应调整速度窗口和采样分辨率，引入麻雀搜索算法优化评价函数权重，解决复杂障碍规避；  

势场法融合：AGPF（A-star引导势场）将全局路径转化为势场梯度，实时生成避障矢量，避免传统APF的局部极小陷阱；  

视觉导航辅助：基于深度学习的图像匹配与视觉里程计，在GNSS拒止环境中实现厘米级定位。  

输出：平滑、无碰撞的局部轨迹（0.1~1s周期更新）。

3. 协同规划层（多机任务分配）  

输入：多机状态、空域约束、任务序列。  

机制：  

时空冲突检测：基于历史故障数据标记“负信息素”区域，规避高风险空域；  

分布式优化：GWO（灰狼优化）或WOA（鲸鱼优化）算法分配航路，优化群体路径总耗时与最小安全间隔。  

二、技术要点与难点

（1）核心技术创新

环境建模  

栅格-势场混合地图：静态障碍用栅格表达，动态威胁（如风速、降雨）以势场叠加，通过环境影响指数量化风切变/降雨对航迹的扰动。  

历史数据学习：利用历史故障坐标构建“危险单元格库”，提升规划可靠性。

多目标决策  

高维优化：NMOPSO算法引入导航变量，将6+维目标（长度、时间、威胁、能耗）降维至3维主导空间，加速收敛。  

动态权重：IB-ABC算法中隐蔽度（飞行高度）与威胁度（障碍距离）的权重随任务阶段自适应调整。

表：典型全局规划算法特性对比

（2）关键难点与突破方向

1. 动态环境适应性  

难点：传统算法对突发障碍响应延迟，强风扰动导致轨迹漂移。  

解决方案：  

DWA融合实时风速向量（$E_{env} = \rho \cdot |\vec{v}_{up}| + \kappa \cdot \|\vec{w} \times \vec{v}\|$）；  

视觉-IMU紧耦合定位，30Hz更新障碍物位置。

2. 多目标冲突权衡  

难点：路径短↔️安全性、低能耗↔️高速度等目标存在本质矛盾。  

解决方案：  

Pareto解集交互式选择；  

势场权重动态调节：靠近终点时降低斥力权重以提升精度。

表：路径规划多目标优化要素*

3. 计算效率瓶颈  

难点：A*算法在三维栅格中搜索节点数指数增长；NSGA-II种群迭代耗时长。  

突破：  

稀疏A*预规划+局部势场（AGPF），计算开销降低40%；  

WOA算法路径平滑性优于PSO，收敛速度提升2倍。

4. 环境感知不确定性  

难点：视觉定位在低光照/纹理缺失时失效；射频干扰导致通信中断。  

对策：  

多模态传感器融合（激光雷达+双目视觉+UWB备份）；  

仿生脉冲通信协议，抗干扰传输指令。

5. 多机协同复杂性  

难点：路径交叉风险、通信拓扑动态变化。  

机制：  

时空走廊（Spatio-Temporal Corridor）约束各机时空位置；  

基于强化学习的分布式冲突消解策略（专利CN120370977A）。

表：主要技术难点与解决路径

三、总结与趋势

无人机路径规划模块正朝强鲁棒性、高自主性、群体智能化方向发展：  

融合规划架构成为主流（如AGPF、改进DWA），平衡全局最优与局部响应；  

环境智能感知是突破重点：深度学习提升视觉定位精度，多源数据驱动风险预测；  

群体协同自主是终极目标：基于联邦学习的分布式规划将降低对中心节点的依赖。