无人机复杂环境自主避障方法研究

引言：

随着无人机技术的不断成熟，其在军事、农业、物流等多个领域的应用逐渐深入。然而，复杂环境中的飞行挑战依然是技术发展中的瓶颈。如何使无人机在瞬息万变的环境中精准避障，确保飞行安全与任务的顺利完成，不仅需要对环境进行精准感知，还要求在有限的计算资源下，实时作出合理决策。在这些技术挑战面前，现有的理论与方法往往显得不够成熟，尚有许多未被解决的问题。因此，研究如何提升无人机在复杂环境中的自主避障能力，不仅是技术创新的要求，也是现实应用的迫切需求。

1. 无人机复杂环境自主避障方法概述

对于无人机在复杂场景下的自主避障技术研究是无人机安全、完成任务所必须的，随着无人机应用领域的多样化，无人机需要在未知、变化的多环境场景下进行自主飞行，对于这类技术的研究不能单纯地只考虑避障策略，还要围绕无人机感知系统的健全、决策过程的优化以及控制系统响应的优劣展开 [1]。这些目标要求相关跨学科技术的联合与创新，使无人机能够在复杂的环境中安全、稳定的飞行。

2. 无人机在复杂环境中的避障面临的挑战

2.1 多样化的障碍物类型与不确定性

由于复杂环境的障碍物类型多样、大小、运动速度不一等原因，都会使无人机的障碍物避险任务面临巨大困难，特别是当环境中有动障碍物存在时，避障策略不能仅依赖于一个预先确定好的静态模型[2]。由于环境是变化的，障碍物在空间分布不均，甚至在时间上出现变化，这就对无人机的障碍物避险提出了更高的要求，需要无人机有很强的实时环境感知能力及较强的即时判断能力，可以适应突发变化，避免相撞，安全飞行。

2.2 环境复杂性与感知问题

无人机的感知系统可以说是无人机自主避障中最为重要的，但是由于复杂环境会导致无人机感知上的挑战。其一，环境的照明、天气、地形等因素的变化会导致传感器中信息不准确或者缺乏。其二，阴影和反射会影响传感器提供信息的提取，感知带来的不确定会降低决策的准确性 [3]。尽管感知中目前针对多源数据的融合还没有做到十分完整，但是目前单一的传感器也很难解决复杂的多因素问题，如何提升感知的全面性与感知数据的准确性，提高感知的准确性对于解决这一难题显得尤为关键。

3. 无人机复杂环境自主避障方法

3.1 传感器与感知技术优化

无人机感知层是整个无人机自主避障的基础，其核心在于即使在复杂多变的环境中，也要能准确识别并及时做出相应动作。针对单传感器单一的特点，在复杂多变的天气条件下往往不能达到预期的效果，因此合理地设计无人机的感知系统主要运用多传感器融合的方式对无人机复杂环境下的障碍物进行全方位感知，并且多传感器之间可以相互弥补误差，提高精度 [4]。此外，在基于传感层融合信息的前提下，对无人机提供明确环境认知的算法设计，提升无人机对环境感知信息的接受与处理能力，使无人机从简单感知环境到复杂认知环境转变的这个过程更加容易，这也是后续可选的设计路线之一，而在整个处理过程中滤波算法及机器学习算法均发挥着重要作用。

3.2 路径规划与决策策略

路径规划在复杂环境中并不是找到一条有效的路径就行，真正的考验是如何处理未知和可变的环境和可移动的障碍物。无人机在飞行时，要实时判断发生的新状况并及时修正飞行路线。决策的灵活性和实时性对于飞行路径规划尤为重要。因此，将动态路径规划算法引入航路规划，并结合实时传感器数据，在飞行过程中灵活地调整航路动态调整，避免使用静态算法 [5]。强化学习可以为路径规划方法的决策开辟新的出路，在无人机的飞行中不断积累经验，改进其在飞行过程中相关的决策规则，使得其能够在不断“学习”的过程中使得避免障碍更高效安全。但是在实际任务决策的时候，不仅仅是考虑路径的最短或者最优，而且要考虑任务的优先级、飞行时间以及能源消耗等。

3.3 多源信息融合与协调控制

无人机在复杂场景下高效的避障往往依赖于多源信息的整合与协调控制。面对不同的传感器输入数据，需要获取系统最佳的数据进行加工，确保系统的判断和反应，提高自主的避障能力。信息融合不仅仅是数据相加的过程，还要学会消除数据融合带来的矛盾与冗余[6]。多传感器环境下，系统需要及时确定具有优先级的数据，给予相应权重，确保信息的质量，在此之上，协调控制策略能够将不同的控制模块间的任务决策合理链接起来，避免系统间出现决策矛盾和信息延迟。

结束语：

最后，复杂场景的避障是无人机实现自主的重要课题之一，从传感器到控制器、从感知到决策，从硬件到软件，系统内部的协调配合决定着无人机能否适应复杂场景的高低。无人机将来能够更加适应复杂的环境，更加智能化是研究者们的共同努力，在理论创新、技术革新上需要我们共同努力，将现有方法进行改进，发展更多先进技术，迈向无人机的无限明天。

参考文献：

[1] 刘艳 , 李文波 , 刘新彪 , 等 . 复杂环境下无人机三维航迹规划及避障算法 [J]. 电光与控制 ,2023,30(5):93-98.

[2] 张东旭 , 张晶 , 李娜 , 等 . 基于单目视觉的无人机避障方法研究综述 [J]. 战术导弹技术 ,2024(2):83-92.

[3] 张红蕾 , 盛志超 , 叶林 , 等 . 基于多传感器融合的无人机自主避障方法 [J]. 激光杂志 ,2024,45(1):229-235.

[4] 梁永勋 , 甄子洋 , 李苏宁 , 等 . 基于 Transformer 模块和 CNN的无人机避障方法研究 [J]. 机械与电子 ,2023,41(5):56-61.

[5] 焦卫东 , 刘爽 , 张思远 . 基于速度障碍 - 近端策略优化的无人机避障方法 [J]. 航空计算技术 ,2024,54(3):16-19.

[6] 陈凯 , 朱建军 , 李汶翰 , 等 . 基于无人机携带自主避障功能研究 [J]. 现代工业经济和信息化 ,2024,14(5):79-81.