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基于改进A*与DWA算法的无人机路径规划研究
作者及机构
本研究由Xiong Bai（北华大学机电工程学院）、Haikun Jiang（山东省产品质量检验研究院）、Junjie Cui、Kuan Lu、Pengyun Chen（北华大学机电工程学院）以及Ming Zhang（北华大学能源与动力工程学院）合作完成，通讯作者为Kuan Lu（elukuan@163.com）和Pengyun Chen（chenpengyun@nuc.edu.cn）。研究成果发表于2021年9月的《International Journal of Aerospace Engineering》，文章编号4511252，开放获取（Creative Commons许可）。
学术背景
研究领域与动机
无人机（UAV）路径规划是航空工程与人工智能交叉领域的核心问题。传统算法（如A*、DWA）在复杂环境中存在路径不平滑、易陷入局部最优、计算效率低等缺陷。本研究针对不规则障碍物环境下的无人机路径规划，提出了一种融合改进A*（A-star）算法与动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）的新方法，旨在实现全局路径最优性与局部避障实时性的平衡。
背景知识
- A*算法：全局路径规划算法，依赖启发式函数搜索最短路径，但传统A*存在转折点多、安全性不足的问题。
- DWA算法：局部路径规划算法，通过速度采样实现动态避障，但易受局部最优和未知障碍物干扰。
- 挑战：现有研究多假设障碍物为规则形状（如圆形、矩形），而实际环境中障碍物多为不规则几何体，需对地图预处理并优化算法适应性。
研究目标
1. 设计针对不规则障碍物的地图预处理方法（如弧形障碍网格化、凹多边形凸化）。
2. 改进A*算法的启发函数，引入障碍物权重系数和安全距离约束。
3. 优化DWA算法的评价函数，通过环境信息动态调整速度权重。
4. 融合全局与局部规划，以关键节点为子目标提升路径效率与安全性。
研究流程与方法
1. 环境建模与障碍物预处理
- 网格化处理：将三维空间简化为二维网格地图，标记起点、终点及障碍物位置。
- 弧形障碍处理：基于粗糙集理论，将弧形障碍外缘线段网格化后连接定位点，转化为多边形（图1）。
- 凹多边形凸化：识别凹点（内角>180°的顶点），连接凸点形成凸包（图2），避免路径陷入凹区域。
2. A*算法改进
- 启发函数优化：引入障碍物权重系数（k = 障碍网格数/总网格数），动态调整启发函数权重（公式2）。当k较小时增加启发函数权重以加速搜索；k较大时降低权重以扩展搜索空间。
- 安全距离设计：计算路径节点与障碍物的垂直距离d（公式6），若d小于安全阈值d，则舍弃该路径。
- 路径平滑：结合Floyd算法消除冗余节点，减少转折点（图4）。实验显示改进A*的路径长度缩短4.1%（图5）。
3. DWA算法改进
- 动态窗口调整：根据电机扭矩限制（公式10）和障碍物距离（公式9）约束速度采样空间（图6）。
- 自适应评价函数：基于最短障碍距离dmin动态调整速度权重βr（公式14）。当dmin超过安全阈值ds时，βr取最大值β0；否则按指数函数降低速度权重。
- 全局路径融合：将A*规划的全局关键节点作为DWA子目标，设计方位评价函数heading(v,w)，避免局部最优（公式15）。
4. 融合算法实现
- 流程（图8）：先通过改进A*生成全局路径，提取关键节点作为DWA子目标；局部规划时结合环境信息动态调整路径。
- 实验验证：在50km×50km网格地图中，对比标准A*、DWA及融合算法。已知障碍环境下，融合算法路径长度比标准DWA缩短2.8%，规划时间减少26.3%（表1）；未知障碍环境下，路径长度缩短2.4%，时间减少35.7%（表2）。
主要结果
1. 地图预处理有效性：弧形障碍网格化和凹多边形凸化显著提升了路径可行性（图1、图2）。
2. 改进A*性能：安全距离约束使路径与障碍物平均间距增加，Floyd平滑使路径长度优化至72.0735km（图5b）。
3. 改进DWA性能：自适应评价函数在密集障碍区域降低速度权重，避免碰撞（图11c）。
4. 融合算法优势：在复杂环境中，融合算法路径更接近全局最优，且实时性优于单独DWA（图10c、图11c）。
结论与价值
科学价值
- 提出了一种针对不规则障碍物的无人机路径规划框架，解决了传统算法在复杂环境中的局限性。
- 改进的A*与DWA算法通过数学建模（如障碍权重系数、安全阈值）和工程优化（如动态窗口调整）提升了性能。
应用价值
- 适用于物流、巡检等实际场景，尤其适合存在动态或未知障碍物的环境。
- 开源数据可供后续研究验证（需联系通讯作者获取）。
亮点
1. 创新方法：首次将A*的全局优化与DWA的局部避障通过关键节点融合，兼顾效率与安全性。
2. 工程实用性：地图预处理方法（如凹多边形凸化）可直接应用于其他机器人路径规划。
3. 实验验证充分：在不同规模地图（10×10至50×50）中验证了算法的普适性（图12、图13）。
其他价值
- 研究得到中国国家自然科学基金（51909245、51775518）等多项资助，体现了其学术认可度。
- 提出的安全距离模型（公式6）可为无人机避障标准提供理论参考。
（报告字数：约1800字）