针对复杂低空物流无人机路径规划问题,考虑空域环境、运输任务等内外限制,以飞行时间、能耗及危险度最小为目标函数,建立多限制条件物流无人机路径规划模型,设计启发算法以快速解算路径.采用栅格法对规划环境表征,引入物流无人机性能约束确保路径可飞.针对A*算法存在的问题及物流无人机航空运输特色,引入栅格危险度因子、货物质量惩罚系数,增加飞行时间、能耗等代价以提升避障能力、降低成本.为匹配所提启发算法解算效率与精度,采用动态加权法对函数赋权.为筛除冗余路径点及保证平稳飞行,采用双向交叉判断法等对原路径优化平滑.为验证所提路径规划模型及启发算法的有效性,对比4种算法规划结果,分析栅格粒度大小与代价权重值对结果的影响.在既定的运输环境及物流无人机性能约束下,研究结果表明:所提算法与A*算法相比,保证了物流无人机飞行安全、能耗少,将飞行时间由406 s降至386 s,降低了5％;飞行路径点数为129个、栅格危险度因子为11.69,降低了姿态改变次数,保证了运输安全;当栅格粒度大小为5m,代价权重值为0.4、0.1、0.5时,采用所提算法规划的路径最佳.
航空运输 路径规划 A*算法 物流无人机 复杂低空 栅格危险度 双向交叉判断法