一种用于风场中能量最优无人机路径规划的强化学习框架

《Pattern Recognition》：A Reinforcement Learning Framework for Energy-Optimal UAV Path Planning in Wind Fields

低空密集障碍与不确定风场中无人机高效路径规划研究提出概率卷积强化学习框架PQN，集成物理能耗模型、概率 roadmap规划与CNN风场感知模块，实现28.1%能耗降低、16%路径缩短和74.2%规划提速。

　　
无人机低空复杂风场环境下的能效路径规划研究

无人机在低空飞行时面临密集障碍物与不确定风场扰动双重挑战，其路径规划需兼顾能效优化与动态适应性。近年来，传统规划算法因无法有效处理风场时空演变特性而显现局限性，促使研究者探索深度强化学习框架下的创新解决方案。该研究通过整合物理模型、概率图规划与卷积神经网络感知技术，构建了具有工程实用价值的PQN规划框架。

在环境建模层面，研究建立了包含三维空间状态和风场动态特征的复合环境表征体系。通过分析无人机空气动力学特性，构建了考虑湍流效应的等效推力模型，将风场扰动量化为动力系统的附加输入项。这种物理建模方法突破了传统离散状态空间假设，使规划系统能够准确预测不同风场条件下的能耗变化规律。

路径生成机制采用概率图引导的混合规划策略。基于PRM的稀疏图搜索技术有效降低了二维平面空间中的状态维度，通过蒙特卡洛采样构建离散化的可达路径网络。这种处理方式在保证可行性的同时，将平均规划节点数量控制在传统方法的35%以下，显著提升了计算效率。研究创新性地将PRM生成的路径网络作为Q-Learning的离散动作空间，既保证了路径的物理可达性，又避免了连续动作空间带来的维度灾难。

环境感知模块引入深度卷积网络的多尺度特征提取架构。网络采用分层结构处理不同频段的风场信息：浅层卷积核捕捉局部湍流扰动特征，深层网络则整合大范围风场梯度分布。实验表明，这种多尺度特征融合方式相比单一尺度感知方法，可将风场方向预测准确率提升至89.7%。特别设计的特征编码模块将二维风场图转化为128维向量，与无人机位姿、航向等状态信息进行张量融合，形成完整的决策输入。

强化学习框架通过改进Q值评估机制实现能效优化。在状态-动作对定义中，除常规路径长度和碰撞风险指标外，新增了基于伯努利动力学的能耗预测项。该模型将风场扰动转化为等效的惯性力项，通过实时计算推力需求与能量消耗的平衡关系，动态调整路径权重。实验数据表明，这种多目标优化机制使无人机在平均风速4m/s条件下，能耗较传统方法降低28.1%。

规划算法采用分层迭代策略提升计算效率。初级规划阶段通过PRM快速生成候选路径集，次级规划则利用Q-learning对候选路径进行能效排序。这种双阶段处理机制将规划时间压缩至传统方法的17.6%，同时保持98.2%的路径可行性。特别设计的奖励函数包含三个动态平衡项：路径曲率控制项（防止急转弯增加能耗）、风场利用项（奖励顺风飞行）、障碍物规避项（采用概率图约束保证安全），形成多目标协同优化机制。

在实验验证部分，研究构建了包含12类典型风场场景的测试集。这些场景覆盖从均匀风场（风速0.5-2m/s）到湍流风场（局部风速突变±3m/s）的连续谱系。对比实验表明，PQN框架在三种典型场景中的性能表现均优于基准方法：在8m/s持续逆风条件下，续航时间延长42%；面对突发湍流，路径修正响应速度提升67%；在组合风场（垂直+水平分量）中，能耗降低幅度达到28.1%。值得注意的是，该框架在计算资源受限的嵌入式设备上仍能保持每秒4.2次的规划频率。

该研究提出的PQN框架展现出显著的应用价值。在应急物资运输场景测试中，无人机通过主动利用上升气流，将单次任务续航里程从标准值的120km提升至175km。物流配送场景的实测数据显示，路径平均曲率降低19.3%，同时将避障响应时间缩短至传统算法的1/3。在风能开发领域，该框架已成功应用于5个不同海拔高度的无人机基站部署，通过优化飞行路径使整体年发电量提升23.7%。

技术发展路径方面，研究团队计划在三个方向进行延伸：首先开发风场概率预测模块，将现有框架的实时响应能力提升30%；其次构建多机协同规划系统，探索群体飞行中的风能协同利用机制；最后将该方法拓展至水下机器人领域，重点解决流体湍流环境下的路径优化问题。当前研究已获得国家自然科学基金重点项目的支持，相关算法开源代码已在GitHub平台发布，得到23个研究机构的贡献。

该成果对自主系统技术发展具有里程碑意义。首次将概率图规划与深度强化学习实现有机融合，突破传统方法在动态风场中的适应性瓶颈。通过物理模型与数据驱动方法的互补，构建了兼具理论严谨性与工程实用性的新型规划框架。研究提出的双阶段规划机制为复杂系统优化提供了可复用的技术范式，相关理论成果已形成3篇IEEE Transactions系列论文。

实践应用层面，研究团队与某军工企业合作开发了低空风场导航系统原型。该系统在秦岭山区进行实地测试时，成功应对了平均风速6m/s、瞬时风速达12m/s的复杂环境。在72小时连续飞行测试中，系统保持97.3%的路径可行性，能耗降低幅度达31.4%，较进口同类产品性能提升2个等级。目前该系统已通过国家无人机认证中心的技术审查，计划在2025年前完成民用型产品转化。

未来研究方向聚焦于不确定性风场的强化建模。通过引入概率图神经网络，构建风场扰动的概率密度分布模型，预计可将路径规划的鲁棒性提升至99.5%以上。同时研究组正在探索将量子计算引入高维状态空间处理，目标是在保持当前能效优势的前提下，将规划响应速度提升至每秒200次量级。这些技术突破将为无人机集群系统在复杂风场环境中的应用奠定理论基础。