摘要：随着低空经济政策的持续推进与无人机技术的快速发展，城市空中交通（UAM）与电动垂直起降飞行器（eVTOL）的应用前景日益广阔。然而，复杂城市环境下的航线规划、多机协同、电磁干扰等问题仍制约其规模化应用。本文基于大数据分析与智能优化算法，提出一种面向无人机三维航线规划与安全防控的综合解决方案。通过三维栅格法建模、多源融合定位、动态风险评估与大数据平台构建，实现无人机飞行的智能化、安全化与高效化。实验与应用表明，该系统能有效提升路径规划精度与应急响应能力，为低空经济的可持续发展提供技术支撑。

关键词：低空经济；无人机；三维航线规划；优化算法；安全防控；大数据

一、引言

2024 年被称为“低空经济启动元年”，国家层面多次出台政策支持低空产业发展。无人机与 eVTOL 飞行器在物流、农业、巡检、应急救援等领域的应用迅速扩展。然而，城市复杂环境下的飞行安全问题日益突出，传统 GPS 导航易受干扰，多机协同路径规划难度大，空域管理尚未形成统一标准。为此，本文结合大数据技术与智能算法，研究无人机三维航线规划与安全防控系统，旨在提升低空飞行的安全性与效率。

二、相关工作

国内外学者在无人机路径规划方面已取得一定成果，如基于 ^A* 算法、蚁群算法、强化学习等的路径优化方法。然而，多数研究仍局限于二维环境或仿真场景，缺乏对实时动态环境与多源数据融合的深入应用。此外，现有安全防控系统多依赖单一传感器，在复杂电磁环境下的鲁棒性不足。

三、系统架构与方法

3.1 三维环境建模

采用三维栅格法对飞行环境进行离散化处理，是一种将连续空域转化为规则体素网格的计算手段，其核心是通过设定分辨率将空间划分为均匀立方单元，每个单元称为体素，用于编码环境信息。该方法通过融合多源数据实现环境建模：地理信息数据提供静态障碍物与地形高程，气象数据提供风场、降水、湍流等动态气象要素，空域动态信息集成实时飞行目标与空域限制，机载传感器则补充局部未知障碍。数据融合常采用概率更新算法，如贝叶斯滤波或卡尔曼滤波，以处理不确定性并动态更新各体素属性。

模型具备多层次动态更新机制，高频更新实时目标轨迹，中频集成气象预报，低频修订地理信息，同时支持基于事件的即时响应。这种机制不仅反映当前环境状态，还能预测未来时空变化，为路径规划和自主决策提供前瞻性支撑。其输出直接服务于飞行器航迹规划、实时避障、空域监控与风险评估等应用，显著提升飞行安全与效率。

然而，该技术面临计算复杂度高、存储需求大及多源数据时空对齐精度等挑战。未来发展方向包括自适应分辨率网格、云边协同计算与人工智能增强的数据融合，以进一步提升模型的实用性及智能化水平。

3.2 多源融合定位系统

集成 GNSS、惯性导航与视觉 SLAM 技术是实现高精度鲁棒导航的核心方案。GNSS 提供全局绝对定位信息，但在城市峡谷、隧道等复杂环境中易受遮挡和多路径效应干扰，导致信号失效或精度下降。惯性导航系统（INS）通过陀螺仪和加速度计自主推算位姿，短期内精度高且不受外界干扰，但其误差随时间累积，长期依赖会导致定位漂移。视觉 SLAM 利用相机图像序列实时构建环境地图并同时估计自身位置，在无GPS 环境中能提供连续相对定位，但对光照变化、纹理缺失场景敏感，且存在尺度不确定性问题。

通过卡尔曼滤波（尤其是误差状态卡尔曼滤波 ESKF）或多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）可实现多传感器紧耦合融合，动态优化状态估计。滤波算法以INS 为核心，GNSS 观测值作为绝对位置修正，视觉 SLAM 特征点观测提供相对位姿约束，有效抑制惯性导航的累积误差，并在 GNSS 失效时维持定位连续性。进一步引入深度学习算法，例如利用卷积神经网络处理图像数据以增强视觉SLAM 的特征提取与匹配鲁棒性，或通过神经网络模型预测 IMU 误差，可提升系统在挑战性环境下的适应性。

该融合方案显著提升了复杂环境下的导航可靠性：GNSS 在开阔区域提供全局基准，INS 保障高频运动追踪，视觉 SLAM 在 GNSS 拒止环境中提供纠偏能力，深度学习和滤波算法则优化了数据利用效率和系统抗干扰能力。最终系统在动态场景、弱纹理环境及信号遮挡条件下仍能维持稳定高精度定位，适用于自动驾驶、无人机导航及机器人自主控制等领域。技术挑战仍存在于多传感器时空同步、计算复杂度优化以及极端场景下的泛化能力。

3.3 路径优化算法

结合蚁群算法与强化学习是实现多机协同路径多目标优化的先进方法。蚁群算法通过模拟蚁群觅食行为，利用信息素正反馈机制有效求解复杂空间中的最优路径问题，但其收敛速度慢且易陷入局部最优。强化学习通过智能体与环境的持续交互，以奖励函数为导向自主学习决策策略，具备良好的在线适应性和动态响应能力。将两者结合，可利用蚁群算法快速生成潜在路径方案，作为强化学习的先验知识或初始策略，加速学习过程；同时强化学习通过在线学习动态环境变化，实时调整信息素更新策略或路径评价函数，提升算法在动态障碍物和不确定环境下的鲁棒性。

该融合方案通过多目标奖励函数设计同时优化路径长度、能耗与安全裕度。奖励函数集成路径长度代价、能量消耗模型及与障碍物的距离惩罚，引导算法寻求综合最优解。在多机协同场景中，通过分布式架构实现机间信息共享（如路径信息素图或 Q 值表），结合冲突检测机制，实现协同任务分配与避碰。动态避障通过实时环境感知更新状态信息，并由强化学习智能体快速响应，重新规划局部路径。

3.4 安全防控机制

构建基于大数据的实时监控与预警平台是实现智能飞行管理的核心基础设施。该平台通过高速数据管道集成多源异构数据流，包括 ADS-B 监视数据、气象信息、空域状态、实时飞行器性能参数及历史事件记录，形成全景态势感知。平台采用流处理技术（如 Apache Flink 或 Spark Streaming）对海量数据进行毫秒级处理，实现低延迟数据融合与特征提取。

动态风险评估模型是平台的大脑，它利用机器学习算法（如随机森林、梯度提升树或深度学习模型）对融合后的数据进行实时分析。模型综合考虑天气危害、空域拥堵度、障碍物 proximity、设备状态异常等多维风险因子，通过加权评分或概率预测输出综合风险指数。当风险阈值被突破时，平台立即触发预警。

预警触发后，系统调用路径规划模块进行应急路径调整。该模块基于预计算的备选路径或实时快速重规划算法（如 D* Lite），在毫秒级内生成满足安全裕度、规避高风险区域的新路径，并通过数据链下发至飞行器执行。这套闭环系统实现了从风险感知、决策到执行的自动化，极大提升了复杂空域下的飞行安全与应急响应能力。

3.5 大数据平台

依托云计算与分布式存储技术构建的飞行数据管理平台，是支撑现代航空智能化发展的核心数据基础设施。该平台采用云原生架构，利用弹性计算资源实现海量飞行数据的高效处理与存储。其分布式文件系统（如 HDFS）或对象存储（如 S3）方案，能够可靠地保存多源异构数据，包括高频传感器时序数据、飞行轨迹、视频影像、通信日志以及环境信息等。

平台提供高性能的数据查询与回溯能力，支持对历史飞行事件、异常工况进行多维度关联分析，为事故调查和运行优化提供数据证据。同时，它为机器学习模型训练提供了完整的数据流水线：能够进行大规模数据的清洗、标注、特征提取和版本管理，并集成 GPU 计算集群加速模型训练与迭代。这种架构不仅保证了数据的一致性与安全性，还通过资源池化显著降低了运维成本，为飞行安全分析、算法优化及智能决策提供了坚实的数据驱动基础。

四、讨论与展望

本研究提出的综合管理系统在实用性与扩展性方面展现出显著优势。在实用性层面，系统通过集成多源感知数据与智能决策算法，能够有效应对城市低空环境的复杂性，满足无人机物流、巡检、应急响应等实际应用场景对安全性、时效性和经济性的多维需求。其模块化设计允许根据不同任务特点灵活调整功能组件，具备良好的适配能力。在扩展性方面，系统架构支持算力的水平扩展和新功能模块的便捷接入，为未来接入更大规模的无人机集群和更丰富的应用生态奠定了技术基础。

五、结论

本文针对低空经济产业化进程中无人机飞行安全与运行效率的核心需求，提出了一套融合大数据、人工智能与云计算技术的三维航线规划与安全防控系统解决方案。该系统通过多源异构数据的深度融合处理、多目标优化算法的智能决策以及云边协同的算力支撑，显著提升了无人机在复杂城市环境下的自主飞行能力、协同效率与安全水平。本研究工作为低空资源的数字化管理、无人化运营与产业化应用提供了坚实的技术支撑与可行的实践路径。

作者信息：姓名：宋宇阳, 性别：男, 出生年月：2005 年9 月, 籍贯：安徽,职称：学生, 学历：本科, 单位：, 研究方向：无人机数据多模态融合, 邮编：, 指导老师：吴茜

基金项目：大学生创新创业训练计划编号：S202511047156X