系统工程与电子技术

作者：张森, 庞岩*, 周福亮

单位：1. 大连理工大学力学与航空航天学院工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室，辽宁 大连 116024；2. 大连理工大学辽宁省空天飞行器前沿技术重点实验室，辽宁 大连 116024；3. 南京航天国器智能装备有限公司，江苏 南京 210031

关键词：路径规划,无人机,Informed-RRT^*,动态人工势场

基金：国家自然科学基金（61973052）资助课题

为满足无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）的三维路径规划需求，针对基于启发信息的快速扩展随机树（informed rapidly-exploring random tree，Informed-RRT*）算法初始可行路径较长、优化效率低的问题，本文采用动态人工势场来引导树的生长，降低初始路径的长度；将采样区域限制在分层椭球中，根据障碍物疏密调整采样概率；使用前馈神经网络和遗传算法优化重连区域半径，以降低运行时间。仿真结果显示，在障碍物稀疏和密集环境中，改进算法得到的路径质量相较于Informed-RRT*算法以及A*算法更优，验证了本文算法在无人机三维路径规划中的实用性。

来源：2026年第2期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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