文档介绍：专 业 学 位 硕 士 学 位 论 文
小型飞行器面向三维环境的自主路径规划
Autonomous Path Planning for Micro Aerial Vehicles
in 3D Environment
作 者 姓 名： 万 龙
工 程 领 域： 控制工程
学 号： 31509094
指 导 教 师： 于海晨
完 成 日 期： 2017-6-3
大连理工大学
Dalian University of Technology
大连理工大学专业学位硕士学位论文
摘 要
随着人工智能领域的快速发展，小型飞行器在生产和生活中得到进一步普及，但现
阶段绝大部分的飞行器都需要在空旷的环境下依赖人为操控才能进行飞行。如何通过搭
载传感器并进行算法设计，使小型飞行器具备在复杂环境中完成自主飞行任务的能力成
为了近年移动机器人领域的研究热点，其中的核心模块是飞行器的自主路径规划。
进行路径规划的环境可分为已知环境和未知环境，本论文针对这两种环境，分别提
出基于先验环境地图的路径规划方法和面向未知环境的三维路径规划方法。
基于先验环境地图的路径规划方法是在通过 Velodyne VLP-16 三维激光和 3D-NDT
算法获得先验地图的基础上，运用改进的 A*算法进行全局路径的寻优，结合对局部动
态环境的感知与规划，实现飞行器基于先验环境固定高度自主飞行任务。这其中，对于
传统 A*算法的改进主要包括优化评估函数、安全属性引入、路径的平滑以及算法的加
速，通过仿真实验进行了优化前后的对比。该路径规划方法中，对于局部动态环境的感
知与规划应用了二维激光传感器来获得局部地图，使用预设路径的策略对局部路径进行
二次判断及调整，最终实现了飞行器的全局路径规划。
针对未知环境的三维路径规划，本论文提出了一种基于双目视觉的三维路径规划算
法。该算法使用双目视觉传感器实时获取局部环境信息，在深度图像上分析环境中障碍
物的分布。通过借鉴动态窗口算法的思想，运用三维路径规划模型寻找局部最优路径，
将全局路径规划转化为局部路径规划的叠加。该方法通过使用双目视觉传感器获取飞行
器所处的环境信息，从二维的深度图像上提取环境的三维信息，利用预设路径模型策略
快速寻找到局部最优路径，最终实现了小型飞行器面向未知三维环境的自主路径规划。
关键字：三维路径规划；A*算法；双目立体视觉；动态窗口
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小型飞行器面向三维环境的自主路径规划
Autonomous Path Planning for Micro Aerial Vehicles in 3D Environment
Abstract
With the rapid development of artificial intelligence field, Micro Aerial Vehicle (MAV)
has been further popularized in human production and life, but most aircrafts at this stage can
only fly in open environments with human remote control. How to let the MAV equipped
with different sensors and algorithms have the a