现如今无人机的应用已经深入军事领域的方方面面，在生产生活各个方面的应用也日益广泛。无人机顾名思义就是无人驾驶的飞机。有人驾驶的飞机主要是通过人来实现对飞机的控制和飞行路线的掌握，而无人机则是通过自身的控制系统和信息处理实现对无人机的控制。这就带来了一系列问题，而这一系列问题中的一个关键问题如何实现对无人机的导航，为无人机设计一条安全、可靠、距离最短的飞行路线，所以需要研究一种快速、高效、可靠的路径规划算法。

    基于上述需求，各种路径规划算法应运而生，并且随着计算机技术、传感器技术、控制技术的不断发展，路径规划技术已经取得了相当丰硕的成果[2]。但是也面临着许多问题：算法耗时太长、内存消耗大以及难以实际实现等。

 本文针对以上问题，设计了一种改进三维A*算法得出初步规划路径，对初步路径直线化，再对直线化后的路径进行PH曲线插值优化，最终得到了满足各种约束条件下的无人机可飞行三维安全路径。

1。2 国内外研究现状

1。2。1 DEM地图数据生成方法研究现状

1。2。2 路径规划算法研究现状

1。3 论文主要研究内容与章节安排

    本文针对无人机在实际飞行时尤其是夜间或阴天等恶劣环境下如何有效规避三维障碍物并安全飞行的问题，在对国内外当前导航方法充分调研的基础上，主要研究了基于数字高程图的无人机三维导航与路径规划算法。针对A*算法在三维路径规划时算法计算量大耗时长、三维栅格内存消耗大这两个突出问题，从路径规划可靠性、实时性、减少资源消耗等方面入手，提出了一种基于DEM三维路径规划的改进A*算法，进行了建模并对算法进行了编程和实验仿真分析。论文的具体内容及编排如下：论文网

第一章为绪论，首先阐述了课题的研究背景与研究意义，介绍了DEM数据的相关基础理论，路径规划的主要方法及研究现状，分析了当前无人机路径规划中存在的难点问题。

第二章首先介绍了路径规划的相关基础理论，然后对基于DEM的三维A*算法原理进行了阐述，并对该算法得到的初步路径进行了直线化和PH曲线插值优化，最终得到了满足无人机各种约束条件的可飞行路径，为后文中三维环境下的路径导航仿真实验做了铺垫。

第三章对第二章中所建立的基于DEM的三维改进A*算法、直线化以及曲线插值进行了仿真试验，编程实现了模型实时规划的飞行路径，并对三维环境下的路径导航仿真试验的结果进行了分析。

第四章在三维场景开发软件Unity环境下实现了无人机飞行过程及状态的实时交互式仿真，通过航姿传感器实时控制无人机的当前飞行姿态，构建了一种无人机实时三维导航场景仿真系统，动态显示无人机三维空间导航和避障过程。

2 基于DEM的路径规划

    本章主要介绍了路径规划的相关基础知识，提出一种基于DEM三维路径规划的A*算法。再对基于DEM三维路径规划的A*算法得到的初步路径进行直线化和PH曲线插值之后，最终获得了满足无人机各种约束条件的可飞行路径。

2。1 路径规划基础知识

    所谓路径规划就是为无人机设计出一条安全可飞行的航线[22]。根据已知的地图数据和测量信息在无人机自身物理约束、环境约束以及其它一些不确定因素的条件下，得到一条起始位置姿态点到终止位置姿态点的可飞行安全路径[23]。无人机路径规划的具体过程可由下图2。1所示。