城市范围内低空城市空中交通：基于风险感知多尺度细胞分解的可扩展全局路径规划方法
机器人学
2026-04-21 v5 系统与控制
系统与控制
摘要
实现城市空中交通(Urban Air Mobility, UAM)的实现， necessitates 可扩展的全局路径规划算法，以确保在复杂城市环境中安全导航。本文提出了一种多尺度风险感知细胞分解方法，高效地将城市规模的空域划分为可变颗粒度的区域，为每个细胞分配基于障碍物接近性和预期风险的分析估计风险值。不同于统一网格方法或采样基方法，我们的方法通过马哈拉逐距离投影对细胞风险进行上界约束，消除了对整个场的穷尽性采样。针对五种多样化城市拓扑结构进行与经典A*、人工势场(APF)和受知RRT*的比较实验表明，我们的方法生成更安全的路径，累计风险更低，同时计算时间降低了数量级。提出的框架Larp Path Planner是开源的，可通过修改后的GeoJSON内部表示支持任何地图提供者，实验使用OpenStreetMap数据进行，以促进城市范围内空中导航的可重复科研。
引用
@article{arxiv.2408.02786,
title = {City-Wide Low-Altitude Urban Air Mobility: A Scalable Global Path Planning Approach via Risk-Aware Multi-Scale Cell Decomposition},
author = {Josue N. Rivera and Dengfeng Sun and Chen Lv},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.02786},
year = {2026}
}
备注
6 pages