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🔥 内容介绍
针对无人机三维动态避障中 “全局路径优化不足、局部避障实时性差、动态障碍物适应性弱” 的核心问题，提出一种山羊优化算法（GOA）与动态窗口法（DWA）融合的路径规划方法。首先构建三维动态环境模型（含静态障碍物与移动障碍物），采用八叉树结构实现环境信息的高效存储与检索；其次设计 “GOA 全局路径规划 + DWA 局部动态避障” 融合架构：通过 GOA 算法优化全局路径（考虑飞行距离、能耗、平滑度约束），生成初始路径作为 DWA 的引导基准；基于 DWA 算法在全局路径约束下，动态预测移动障碍物轨迹，实时调整无人机速度与航向，实现局部避障；最后通过路径平滑优化（B 样条插值）提升路径可飞性。实验以室内复杂动态环境（含 3 个静态障碍物、2 个移动障碍物）为场景，对比单一 GOA、单一 DWA、PSO-DWA 融合算法，结果表明：该方法的路径长度比单一 GOA 缩短 8.7%，避障响应时间≤0.12s，动态障碍物规避成功率达 100%，路径平滑度（曲率方差）降低 15.3%；在复杂动态场景下的综合性能（实时性、最优性、安全性）优于对比算法，为无人机自主导航、物流配送、应急救援等场景提供 “全局最优 - 局部实时 - 动态适配” 的一体化解决方案，符合《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》《控制理论与应用》等顶刊发表标准。
1 引言
1.1 研究背景与工程需求
无人机三维路径规划是自主导航系统的核心技术，需在复杂三维环境（含静态障碍物、移动障碍物）中，规划出一条满足 “距离最短、能耗最低、平滑可飞、实时避障” 的最优路径 [1]。随着无人机应用向 “高动态、复杂环境、自主化” 发展，动态避障成为关键挑战：① 动态障碍物（如其他飞行器、移动车辆）的位置与速度实时变化，需快速响应；② 三维空间（X-Y-Z 轴）的约束增加了路径规划复杂度，需兼顾全局最优与局部实时性；③ 无人机的动力学约束（最大速度、加速度、转弯半径）要求路径具备可飞性 [2]。
传统路径规划方法存在明显局限：① 单一全局算法（如 GOA、PSO）虽能优化全局路径，但对动态障碍物的实时响应不足，易导致碰撞；② 单一局部避障算法（如 DWA、APF）虽能快速规避局部障碍物，但缺乏全局引导，易陷入局部最优（如路径迂回、无法到达目标点）；③ 现有融合算法（如 PSO-DWA）的全局寻优能力与局部避障的协同性不足，动态障碍物轨迹预测精度低 [3]。因此，设计 “全局寻优算法 + 局部避障算法” 的深度融合方案，成为无人机三维动态避障的研究热点与难点。
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🔗 参考文献
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