【多无人机】面向城市空中交通的多无人机路径规划研究附Matlab代码

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🔥内容介绍

一、研究背景与意义

（一）研究背景

随着城市化进程加速，地面交通拥堵、地下空间开发受限等问题日益突出，开发低空资源、构建城市空中交通（UAM）系统已成为破解城市交通困境的前沿方向。城市空中交通以垂直起降飞行器、无人机为核心载体，涵盖载人出行、物流配送、应急救援等多元场景，可将点到点旅行时间缩短30%-50%，为城市交通体系注入革命性活力。多无人机协同作业作为城市空中交通的核心运行模式，凭借其高效性、灵活性优势，在医疗样本运输、城市巡检、末端物流等领域已开展规模化试点，如迅蚁在杭州、广州开通的无人机医疗运输航线，上海金山基地的海岛物流航线实践等。

与此同时，我国出台《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》《交通强国建设纲要》等政策文件，明确提出构建城市群快速空中交通网络、推进低空航路航线规划技术研究的要求，湖南、四川、深圳等地先行先试构建区域低空飞行服务体系，为多无人机路径规划研究提供了政策支撑与实践场景。但城市低空环境复杂、无人机集群规模扩大、动态需求多元化等因素，使得多无人机路径规划面临安全、效率、协同等多重挑战，亟需建立科学完善的规划理论与技术体系。

（二）研究意义

从理论层面，本研究可完善城市低空无人机航路规划理论体系，解决多目标优化、动态环境适配、集群协同等核心科学问题，填补多无人机在高密度城市空域中路径规划的理论空白，为城市空中交通网络的构建提供学术支撑。通过融合空域管理、智能算法、地理信息等多学科技术，可推动路径规划从“静态固化”向“动态自主”升级，丰富低空经济的理论研究维度。

从实践层面，研究成果可直接应用于城市无人机物流配送、空中出租车调度、应急救援协同等场景，有效降低无人机碰撞风险、减少能耗、提升空域资源利用率。例如，在物流场景中优化路径可缩短配送时长、降低运营成本；在应急场景中可实现多无人机快速响应、精准部署，为城市治理与公共服务提供高效解决方案，助力低空经济向安全、规范、高效的方向发展。

二、核心挑战与研究现状

（一）核心挑战

城市空中交通场景下的多无人机路径规划面临环境、技术、管理等多重约束，核心挑战集中于以下三方面：

一是复杂环境与动态约束的耦合难题。城市低空存在建筑物密集、禁飞区分布广泛、突发气流干扰等问题，需高精度建模规避物理障碍与安全风险，同时应对临时禁飞区、移动障碍物等动态干扰，要求路径规划具备毫秒级响应能力。此外，无人机存在续航有限、最小转弯半径、最大爬升角等物理约束，爬升能耗显著高于平飞，进一步增加了路径优化难度。

二是多目标优化与协同冲突的平衡问题。多无人机路径规划需同时优化路径长度、能耗、安全性、协同无冲突四大目标，且各目标存在显著耦合冲突——如贴近障碍物飞行可缩短路径，但降低安全冗余；绕行避障虽提升安全性，却增加能耗与时长。多起点多终点场景下，无人机与任务的匹配、空域资源的动态分配进一步加剧了优化复杂度。

三是技术与管理体系的适配不足。现有路径规划算法在高密度集群场景下易陷入局部最优，动态障碍物处理能力薄弱；空域管理尚未实现全流程数字化，不同部门间的航路信息共享不及时，导致规划方案与实际运营需求脱节，难以支撑大规模多无人机协同运行。

（二）研究现状

国内外学者与机构围绕多无人机路径规划开展了大量研究，形成了算法优化、网络设计、场景适配三大研究方向。在算法研究方面，传统单目标算法（A*、Dijkstra）因仅能优化单一目标，已难以满足复杂场景需求；多目标算法成为主流，其中多目标向光生长算法（MOPGA）通过模拟植物生长机制，实现目标优化与避障约束的平衡，适配多起点多终点、参数自定义的场景需求；粒子群优化（PSO）算法经混沌初始化、混合架构改进后，在三维城市环境中收敛速度提升14%-22%，但仍存在局部最优问题。

在航路网络设计方面，国外机构提出多种网络架构：加拿大滑铁卢大学定义了航路、交叉口、节点等核心概念，构建基础网络模型；荷兰代尔夫特理工大学提出自由航路、分层航路等类型并应用于城市场景；美国NASA设计了以垂直起降机场为枢纽的辐轴式网络。国内方面，中国科学院地理科学与资源研究所构建了低空无人机公共航路理论体系，南航国际创新港提出多级起降场点与航路网络协同分层规划模型，实现空地资源高效利用。

在应用实践方面，国内外已开展多项试点：韩国计划2035年建成100条城市空中通道，新加坡推出首条空中出租车航线；国内湖南、四川等地建立区域低空飞行服务体系，南京航空航天大学与济南合作建立低空物流公共运营示范中心，验证了路径规划技术在实际场景的可行性。整体而言，当前研究正从“静态固化规划”向“柔性灵活规划”演进，逐步迈向智能化、自主化阶段。

三、关键技术与研究方法

（一）城市低空环境建模技术

高精度环境建模是路径规划的基础，需融合地理信息系统（GIS）、建筑信息模型（BIM）与遥感技术，构建三维数字化空域模型。针对城市建筑物密集、地形复杂的特点，采用LiDAR扫描与摄像头融合感知方案，修正建筑高度误差，精准标注禁飞区、人口密集区、能源设施等关键区域。引入动态环境更新机制，通过卡尔曼滤波预测移动障碍物轨迹，结合DBSCAN聚类去噪技术，实现突发干扰的实时感知与建模，为路径规划提供动态数据支撑。

基于数字网格技术将城市低空划分为多层级网格单元，标注各单元的安全等级、能耗系数、噪声约束等属性，结合绿色环保原则，规避学校、医院等噪声敏感区域与环境保护区，确保路径规划符合“低污染、低能耗、低排放”要求。

（二）多目标路径优化算法体系

构建“基础算法+改进策略+协同机制”的三层优化算法体系，满足多无人机路径规划的复杂需求：

基础算法层采用多目标优化算法为核心，针对不同场景选型适配：在多起点多终点物流场景中，应用MOPGA算法，将无人机路径节点映射为“生长点”，终点方向映射为“光照方向”，障碍物规避映射为“生长约束”，通过生长素浓度调节实现多目标平衡；在三维城市巡检场景中，采用改进PSO算法，引入Zaslavskii混沌初始化序列提升搜索随机性，避免局部最优，结合DDPG动态调参技术优化惯性权重与学习因子，降低爬升能耗。

改进策略层通过算法融合提升性能，如采用PSO+蚁群混合算法，利用PSO的并行搜索能力快速锁定最优解范围，通过蚁群算法的信息素机制优化路径细节，实现收敛速度与优化精度的双重提升；引入B样条曲线平滑技术，减少路径冗余转弯，降低能耗达33.2%。

协同机制层设计多无人机冲突检测与消解策略，通过分层规划实现全局协同：采用RRT*算法初始化全局路径，明确各无人机的飞行区域与时间窗口，再通过PSO算法优化个体轨迹，利用Dubins曲线调整飞行姿态，确保百架规模下碰撞率降低37%以上。建立动态重规划触发机制，当检测到突发障碍物时，30秒内完成局部路径优化，保障运行安全。

（三）空域协同与管理适配方法

结合我国空域管理政策，构建“全局规划+区域调度+实时监控”的协同管理框架。全局层面遵循统筹规划原则，对接无人驾驶航空器一体化综合监管服务平台，基于城市总体发展规划与空中交通需求，划分不同功能的低空航路，如物流专用航路、应急救援航路等，实现空域资源的集约化利用。

区域层面建立多级起降场点与航路网络协同模型，参考“微小航路”概念，优化无人机起降衔接流程，提升空地协同效率。引入数字空域技术，实现航路信息的实时共享与动态调整，适配城市空中交通“手动无序—固化有序—柔性灵活—自主精密”的发展趋势，为不同阶段的路径规划提供管理支撑。

四、研究展望与未来方向

未来研究将聚焦三大方向，推动多无人机路径规划技术向更高水平发展：一是智能化升级，嵌入深度强化学习（DRL）构建在线学习机制，实现无人机对动态环境的自适应调整，提升路径规划的实时性与鲁棒性；二是集群化突破，开展多智能体协同研究，优化集群通信拓扑结构，实现任务分配与路径规划的联合求解，支撑百架级以上无人机的高密度协同运行。

三是全链路融合，融合BIM+GIS+气流场仿真技术构建高保真环境模型，结合空域数字化管理要求，实现路径规划、通信导航、监控调度的全链路协同。同时，加强政策标准适配研究，推动路径规划技术与低空飞行管理法规的协同衔接，为城市空中交通体系的规模化落地提供技术支撑与保障，助力低空经济成为城市高质量发展的新引擎。