基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究附Matlab代码

原创于 2025-12-11 20:36:41 发布 · 238 阅读

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#无人机 #算法 #matlab

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🔥 内容介绍

一、引言

随着无人机技术在城市物流配送、应急救援、交通监控、电力巡检等领域的广泛应用，密集型复杂城市场景下的无人机路径规划成为关键技术瓶颈。密集型复杂城市场景具有建筑密集且高低错落、电磁环境复杂、人流车流密集、动态障碍物（如飞鸟、其他无人机）多等特点，对无人机路径规划提出了极高要求：不仅需保证路径的安全性（避开静态建筑与动态障碍物）、经济性（路径长度最短、能耗最低），还需满足实时性（快速响应环境变化）与合规性（符合城市空域管理规定）。

传统无人机路径规划方法如 A * 算法、Dijkstra 算法等，虽在静态简单场景中表现良好，但在密集型复杂城市场景下，存在对动态障碍物适应性差、难以平衡多目标优化、实时性不足等问题。Q-learning 算法作为强化学习领域的经典无模型算法，具有无需预知环境模型、能通过与环境交互动态优化决策的优势，可有效应对城市场景的不确定性与复杂性。因此，开展基于 Q-learning 算法的密集型复杂城市场景下无人机三维路径规划研究，对推动无人机在城市复杂环境中的安全高效应用具有重要的理论意义与实际价值。

二、相关基础理论

（一）密集型复杂城市场景特征与路径规划需求

场景核心特征

静态环境复杂：城市中高楼大厦密集分布，建筑高度差异大（从低层居民楼到超高层写字楼，高度跨度可达数百米），道路网络纵横交错，还存在桥梁、高压线、广告牌等低矮障碍物，形成三维空间内的 “障碍集群”，大幅压缩无人机飞行空间。

动态干扰频繁：场景内存在大量动态障碍物，如低空飞行的飞鸟、其他作业无人机、起降的直升机，以及地面行驶的车辆（可能临时占用低空区域，如大型货车装卸作业），动态障碍物的运动轨迹随机性强，对无人机飞行安全构成直接威胁。

电磁与气象影响：城市中高楼对无线通信信号存在遮挡与反射，易导致无人机与地面控制站的通信中断或延迟；同时，城市 “热岛效应” 引发的局部气流紊乱（如高楼间的狭管风），会影响无人机的飞行稳定性，增加路径规划的难度。

空域管控严格：城市空域通常划分为禁飞区（如机场周边、政府机关上空）、限飞区（如人口密集的商业区、学校上空，限制飞行高度与速度）和适飞区，路径规划需严格遵守空域管理规定，避免违规飞行。

路径规划核心需求

安全性优先：路径需与静态障碍物保持足够安全距离（通常不小于 5-10 米），能实时规避动态障碍物，且避免进入禁飞区与限飞区；同时，路径需尽量平缓，减少无人机的剧烈姿态调整，降低失控风险。

多目标优化：在保证安全的前提下，需实现路径长度最短（降低能耗与飞行时间）、能耗最低（考虑无人机的爬升 / 下降能耗差异，爬升能耗通常是平飞的 2-3 倍）、飞行时间最短（满足物流配送、应急救援等场景的时效性要求）等多目标的平衡。

强实时性：面对动态障碍物的突发出现或环境变化（如临时交通管制导致部分空域不可用），路径规划算法需在毫秒级时间内完成路径重规划，确保无人机能快速响应，避免碰撞。

鲁棒性强：算法需能适应不同的城市子场景（如商业区、居民区、工业区），在通信延迟、传感器噪声（如 GPS 定位误差 ±1-3 米）等干扰下，仍能生成可靠的路径。

（四）收敛加速策略

针对传统 Q-learning 算法收敛慢的问题，结合密集型复杂城市场景特点，设计双重收敛加速策略：

经验回放（Experience Replay）

将无人机每次交互的 “状态 - 动作 - 奖励 - 新状态” 经验存储到经验池，每次更新 Q 值时，从经验池中随机采样一批经验（如 32 条）进行批量更新，避免因连续交互导致的样本相关性，提高 Q 值更新的稳定性与效率。同时，对经验池中的 “高价值经验”（如成功避障、接近目标点的经验）进行优先级标记，采样时给予更高的采样概率，加速算法对关键策略的学习。

分层学习（Hierarchical Learning）

将复杂的三维路径规划任务分解为 “全局路径引导 - 局部路径优化” 两层：

全局层：采用 A * 算法结合城市建筑地图，快速生成从起点到目标点的全局粗略路径（如按建筑街区划分的路径节点），为 Q-learning 算法提供方向引导，减少 Q-learning 的探索范围；

局部层：在全局路径的每个节点附近，采用改进的 Q-learning 算法进行局部路径优化，处理动态障碍物与局部复杂环境，实现 “全局引导 + 局部优化” 的高效学习，大幅减少迭代次数（实验表明可减少 40%-60% 的迭代次数）。

四、基于改进 Q-learning 算法的无人机三维路径规划模型

五、研究趋势与展望

（一）研究趋势

多无人机协同路径规划

未来城市无人机应用将以多机协同为主（如多无人机联合物流配送、应急救援），需将改进的 Q-learning 算法扩展至多智能体场景，设计 “集中式决策 - 分布式执行” 的协同机制，解决多无人机的冲突 avoidance（如路径交叉时的优先级分配）与任务分配问题，提高整体作业效率。

融合深度学习的环境感知与决策

当前算法的环境感知依赖传感器数据，对复杂场景的理解能力有限。未来可融合深度学习（如卷积神经网络 CNN 用于建筑与障碍物识别、长短期记忆网络 LSTM 用于动态障碍物轨迹预测），提高环境感知的精度与鲁棒性；同时，采用深度 Q 网络（DQN）替代传统 Q 表，处理连续状态空间，进一步解决 “维度灾难”，提升算法在超大规模城市场景下的性能。