无人机路径规划的概述
1. 路径规划的概述
路径规划是指无人机在一定的环境下，给定无人机源点和目标点，通过一些算法、控制、优化方法等来寻找一条安全、动态可行、最优的路径，使无人机从源点飞向目标点。路径规划可以由4部分构成：①运动规划：运动规划与机器人学有关。此规划满足约束，如飞行路径，在路径规划运动中转动曲柄。它在短路径长度和最小转弯角方面优化了路径。②轨迹优化：轨迹优化是关于飞行时运动可行性的优化。它包含了无人机运动的速度、时间和运动学的路径规划。③导航：导航是运动规划、轨迹规划、避碰和定位的一部分。它是对无人机从一个地方到另一个地方的运动进行控制和监视的总称。④定位，了解无人机所处位置，以便于执行任务遇到未预测的障碍进行认为的规划。
2.无人机路径规划的动机
无人机被广泛用于分析风险和在不危及人类生命的障碍环境中的危险任务。无人机不需要人类的干预，所以如果它受到敌人的攻击，人类也不会有损失。但现在，许多无人机需要人类互动来监督、控制和监测各种操作。在人类操作者决策的参与下，无人机无法按预期执行目标任务。因此，要求无人机有能力自己做出安全路径的决定。为了进行自我决策，无人机需要参考路径规划技术。无人机在三维环境中的路径规划有许多问题和不确定因素。因此，要想为无人机获得一条现实的路径，所有的因素（路径长度、最优性和完整性）都应该被考虑到。通过使用路径规划技术，不仅可以发现一条最佳的、无碰撞的路径，而且还可以使路径长度、旅行时间和能源消耗最小化。
3.无人机规划的阶段
无人机运动规划大致可以分为三个阶段。第一阶段是预处理阶段：在这个阶段，在有障碍物′O′的工作空间′W′上画出节点（点）和边（线）。然后，应用配置空间（c-space）的概念来描述W上的U和O。其中配置空间是指将工作空间进行转换，将机器人转化为一个质点，同时将障碍物按照机器人的体积进行膨胀，这样的进行路径规划时，就可以将机器人当作一个质点来处理。第二阶段是查询阶段：从路径的起点到目标点进行节点的搜索，节点应该满足避开障碍物、路径长度小、时间上要短等，对于特定的约束，还需要满足约束的限制。这一阶段有很多路径规划的方法，如基于图搜索的Dijkstra、A*等，基于随机采样的RRT、RRT*及其变种方法都可以用于无人机寻找最优路径。第三个阶段就是轨迹优化：第二阶段得到路径存在不够平滑、靠近障碍物、能源消耗大等问题，进行二次的轨迹优化，可以使得到的路径适合无人机自主移动、远离障碍物、避免转弯时停下来、避免速度、高阶动力学状态的突变。轨迹优化的方法有Minimum Snap、B-spline、贝塞尔曲线、等式不等式约束、安全走廊约束等。三个阶段完成后，可以得到一条平滑、安全、动态可行的最优轨迹。
4.无人机路径规划中的挑战
①安全性：无人机在飞行过程中对障碍物的避开，以及对未知障碍物的闪避都具有非常大挑战性。
②最优性：生成的路径应该具有时间效率高、路径长度短、能源消耗少。
③在线生成轨迹的能力：面对复杂环境或者窄缝，要求无人机能够及时的更改路径来应对当前环境或者说应当动态障碍物能够及时避开。
④平滑性：这对于无人机动态可行是不可或缺的，这要求对于算法的近一步改进，生成更适合无人机飞行的平滑路径。
