【MATLAB】无人机全局路径与局部避障融合算法

【MATLAB】无人机全局路径与局部避障融合算法 一、引言 随着低空智能化作业技术的飞速发展，无人机已大规模应用于全域巡检、物资投送、灾害搜救、测绘勘探等复杂场景。实际飞行空域兼具已知静态障碍、未知动态障碍、空域约束混杂的特征，对无人机路径规划系统提出双重核心要求：既要依托全局环境信息规划出最短、最优、无静态障碍的基准航线，保障任务效率与全局收敛性；又需具备实时局部避障能力，快速响应突发动态障碍物，规避飞行碰撞风险。单一规划算法难以兼顾全局最优性与局部实时性，成为制约无人机自主飞行落地的关键瓶颈。 现阶段无人机路径规划算法分为全局规划与局部避障两大类，各存在显著短板。以A算法为代表的全局规划算法，依托栅格地图完成全局最优搜索，路径规整、无冗余、收敛性强，但仅适用于已知静态环境，无法响应未知动态障碍，实时重规划能力差，轨迹拐点多、平滑度不足，难以适配无人机机动特性。以动态窗口法（DWA）、人工势场法为核心的局部避障算法，贴合无人机运动学约束、决策实时性强、可实时规避突发障碍，但缺乏全局环境引导，易出现无效绕行、航向偏移、路径冗余、终点迷失等问题，复杂障碍场景下规划稳定性差。 针对单一算法无法兼顾全局最优与局部动态避障的行业痛点，本文提出一种改进A与自适应DWA融合的双层路径规划算法。构建“全局基准规划+局部动态修正”的分层架构，上层采用改进A算法完成静态环境全局最优路径规划，优化启发函数提升搜索效率、剔除冗余拐点，生成平滑基准航线；下层以全局路径为航向约束与引导目标，优化动态窗口评价函数，引入全局路径贴合权重，实现未知动态障碍的实时局部避障，规避局部算法航向偏移、无效绕行缺陷。基于MATLAB搭建多障碍混合仿真场景，对比单一A、单一DWA与融合算法的规划性能，从路径最优性、避障安全性、轨迹平滑性、实时稳