小型直升机自动驾驶系统路径规划算法研究

一、引言

小型直升机具备垂直起降、低空稳定飞行及精准悬停等独特性能优势，能够有效满足复杂地形条件与狭小空间作业需求，在民用及工业领域展现出日益显著的应用价值。伴随自动驾驶技术的持续发展，小型直升机正逐步实现从人工操控向自主飞行的转变。路径规划算法作为自动驾驶系统的核心决策模块，承担着依据任务目标、环境感知信息及直升机自身约束条件，生成安全、高效、可行飞行路径的重要职责，是实现小型直升机自主飞行的关键技术支撑。相较于固定翼飞行器，小型直升机具有更为复杂的动力学特性，呈现出显著的非线性与强耦合特征。同时，其飞行环境多为城市建筑群、山地等非结构化场景，存在大量障碍物，这对路径规划算法的实时性、鲁棒性及灵活性提出了更高要求。传统路径规划算法在面对复杂动态环境时，暴露出规划效率低下、避障响应迟缓等问题，难以满足实际应用需求。因此，开展适配小型直升机特性的路径规划算法研究，对推动其自动驾驶技术的实际应用与产业化发展具有重要的现实意义。

二、小型直升机自动驾驶系统与路径规划基础

2.1 小型直升机自动驾驶系统构成

小型直升机自动驾驶系统由感知层、决策层、控制层及执行层构成，各层级协同运作以实现自主飞行功能。感知层通过激光雷达、视觉传感器、全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）等设备，实时采集飞行环境信息（如障碍物位置、地形高程数据）、直升机自身状态信息（如位置坐标、飞行速度、姿态参数）以及任务指令信息（如目标点坐标）。决策层作为系统核心，包含路径规划与任务调度两大模块，其中路径规划模块依据感知层获取的数据生成最优飞行路径，任务调度模块则负责动态调整飞行策略。控制层将规划路径转换为具体的控制指令，如旋翼转速调节指令、舵面角度控制指令等。执行层通过动力系统与操纵机构执行控制指令，实现直升机的姿态调整与轨迹控制。路径规划作为决策层的核心功能，在感知层与控制层之间发挥着关键的衔接作用。一方面，需根据感知数据动态更新飞行路径；另一方面，要生成符合直升机动力学约束条件的平滑路径，确保控制层能够稳定跟踪执行。

2.2 路径规划算法的核心需求

小型直升机路径规划需满足三项核心要求：其一为安全性，规划路径必须有效避开障碍物、禁飞区域及危险地形，同时避免因超出直升机自身机动能力限制（如最大爬升角度、最小转弯半径）而引发失稳风险；其二为高效性，在满足安全约束条件的前提下，应尽可能缩短飞行时间或降低能耗，以提升任务执行效率；其三为实时性，面对动态障碍物（如其他飞行器、突发出现的障碍物）时，能够快速重新规划路径，避免发生碰撞事故。此外，受限于小型直升机有限的载重能力与续航里程，路径规划还需着重考虑能耗优化问题，如减少频繁加减速操作、合理优化飞行高度等。

三、主流路径规划算法原理与应用

3.1 传统路径规划算法

传统路径规划算法主要包括几何规划算法与图搜索算法，在结构化环境中已得到较为成熟的应用。几何规划算法（如 A 算法、Dijkstra算法）通过构建环境地图（如栅格地图），采用 “节点搜索” 方式寻找从起点到终点的最优路径。A 算法引入启发函数（如曼哈顿距离、欧氏距离）引导搜索方向，相较于 Dijkstra 算法，其搜索效率更高，适用于静态障碍物场景。例如，在已知地形条件的航拍任务中，A * 算法可基于预设地图快速规划出最短路径，但在应对动态障碍物时响应能力较弱，需结合动态更新机制以适应环境变化。图搜索算法（如 RRT 算法、RRT 算法）通过随机采样构建 “搜索树” 对可行空间进行探索，无需预先构建完整地图，更适用于非结构化环境。RRT 算法通过随机生成节点并连接形成路径，具有较强的实时性，但生成的路径平滑度欠佳；改进后的 RRT 算法通过优化节点连接策略，能够生成更优路径（如路径更短、平滑度更高），在小型直升机避障场景中应用较为广泛。

3.2 智能优化算法

智能优化算法受生物群体行为或自然规律启发，通过迭代寻优方式生成近似最优路径，适用于多约束、多目标路径规划场景。粒子群优化（PSO）算法模拟鸟群觅食行为，将路径候选解视为 “粒子”，通过群体协作更新粒子位置，逐步逼近最优解。该算法具有原理简单、收敛速度快的优点，能够兼顾路径长度与能耗优化。例如，在物流运输任务中，PSO 算法可在满足载重约束条件的前提下，规划出能耗最低的飞行路径，但在高维复杂环境中容易陷入局部最优解。遗传算法（GA）借鉴生物进化理论，通过 “选择、交叉、变异” 等操作对路径种群进行迭代优化，具有较强的全局搜索能力。

3.3 深度学习与强化学习算法

随着人工智能技术的不断发展，深度学习与强化学习算法逐渐应用于路径规划领域，尤其在动态环境与复杂决策场景中表现出显著优势。深度学习算法通过神经网络对环境数据（如视觉图像、激光点云数据）进行特征提取与建模，直接输出路径规划结果。例如，基于卷积神经网络（CNN）的路径规划模型可从视觉传感器数据中识别障碍物与可通行区域，进而生成平滑路径，适用于无预设地图的未知环境。但该算法依赖大量标注数据进行训练，且对硬件计算能力要求较高。强化学习算法通过 “试错” 机制使智能体在与环境的交互过程中学习最优策略，无需预先进行环境建模。在动态障碍物规避场景中，强化学习模型可通过持续训练提高对突发障碍物的响应速度。例如，在无人机群协同飞行场景中，该算法能够实时调整飞行路径，有效避免碰撞事故发生。然而，在复杂环境下，强化学习算法的训练成本较高，且其泛化能力有待进一步提升。

结论

小型直升机自动驾驶路径规划算法的发展，需充分考虑环境适应性、实时性、动力学约束及多目标优化等多方面需求。目前，单一算法难以满足所有应用场景需求，未来发展趋势将是 “算法融合” 与 “技术协同”。随着无人机技术、人工智能及控制理论的不断进步，小型直升机路径规划算法将朝着更高自主性方向发展。通过数字孪生技术构建虚拟飞行环境，实现算法的离线训练与在线自适应调整；借助群体智能算法实现多机协同路径规划，提高任务执行效率。未来，还需进一步攻克动态障碍物实时预测、极端环境下的鲁棒性等技术难题，推动小型直升机自动驾驶技术在更复杂场景中的规模化应用。

参考文献

［1］陈圣斌，周晓光，黄建萍．人－机－环境系统工程技术与飞机/ 直升机驾驶舱设计［J］．飞机关键技术，2017，49

［2］王东勃，郭宁生，崔源潮．基于驾驶适应性的运输机驾驶舱CATIA 人因工程分析［J］．机械科学与技术，2019（3）：387 － 390

[3] 茅坪 ， 金晓明 ， 王春财等 . 反潜直升机任务系统训练模拟器的设计与实现 [J]. 系统仿真技术 ，2013，9（02）：161-166.