基于低差异序列的果蝇启发式无人机地下环境路径规划算法

针对无人机(UAV)在GPS缺失的地下环境中传统快速扩展随机树(RRT)算法存在的伪随机序列采样不均、计算成本高及路径冗余等问题，研究人员提出Halton聚类(HBC)-RRT算法。该算法采用低差异Halton序列替代伪随机采样，结合果蝇启发式引导机制优化双向树连接过程，显著降低路径长度(31.7%)和收敛时间(45.3%)，为复杂环境自主导航提供新范式。

　　

在人工智能与无人机技术迅猛发展的当下，自主导航系统面临的核心挑战在于复杂环境下的路径规划。特别是地下空间、隧道等GPS信号缺失场景，传统依赖卫星定位的导航方式完全失效。这类环境对无人机(UAV)的自主性提出更高要求，亟需发展不依赖外部信号的智能路径规划算法。尽管快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)算法因其在高维空间的适应性被广泛采用，但其固有的伪随机采样机制导致采样点分布不均——或过度聚集(over-sampling)造成资源浪费，或过于稀疏(under-sampling)导致路径缺失。更棘手的是，传统RRT在三维空间中还存在收敛速度慢、生成路径曲折冗余等问题，严重制约无人机在地下勘探、灾害救援等关键场景的应用效能。

针对这一技术瓶颈，大连理工大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新成果，提出基于低差异序列的Halton聚类(HBC)-RRT算法。该研究通过数学方法与生物启发式智能的深度融合，系统解决了传统RRT的三重缺陷：首先采用Halton序列替代伪随机数生成器，从数学本质上保证采样点的均匀分布；继而引入果蝇嗅觉-视觉协同导航机制，设计动态平衡的采样策略；最终通过路径重构技术显著提升路线平滑度。实验表明，该算法使路径长度平均减少31.7%，收敛时间缩短45.3%，在90.5×99×8 m³的实际地下空间中验证了其工程实用性。

关键技术方法包括：1) 基于Halton序列的低差异三维采样；2) 果蝇启发式概率引导机制动态选择最优采样候选点或虚拟子目标点；3) 双向树连接加速策略；4) 路径重构优化算法。研究采用MATLAB 2018a平台，在配备Intel i7-10875H处理器的实验系统上完成仿真验证，并利用搭载3D LiDAR的RTK350无人机进行实地测试。

Halton序列三维采样模块
通过将Halton序列映射到三维配置空间，从根本上解决伪随机采样导致的聚类现象。数学分析表明，该序列在[0,1]³区间内的差异度仅为O((logN)³/N)，远优于伪随机序列的O(1/√N)，确保采样点均匀覆盖障碍物间隙。

果蝇引导机制
模拟果蝇通过气味梯度定位食物的行为，设计概率权重函数动态切换两种采样模式：当环境复杂度低于阈值时采用全局最优候选策略，在三维空间执行系统搜索；当接近障碍密集区时则激活虚拟子目标点，像果蝇转向视觉线索般引导树快速连接。

虚拟子目标点生成
在双向RRT生长过程中，定期在障碍物表面法向量方向生成临时目标点。这些点如同"航路点"引导树木生长方向，使两树连接时间较传统方法减少62%。

路径重构优化
受果蝇迂回飞行路径启发，采用三次B样条曲线对原始路径平滑处理，剔除冗余节点。实测表明重构后的路径长度平均减少28.4%，更符合无人机动力学约束。

在三种典型测试场景中，HBC-RRT展现出显著优势：在随机复杂环境中，其路径长度较B-RRT缩短34.2%；在均匀复杂场景下，内存占用仅为ST-RRT?的76.8%；特别是在实际地下空间测试中，算法成功规划出避开通风管道、电缆桥架等复杂障碍的可行路径，验证了工程适用性。

该研究的突破性在于将数论中的低差异序列与仿生智能有机结合，从采样质量与引导策略两个维度重构RRT算法框架。Halton序列的引入不仅解决基础采样问题，其可并行计算特性还为算法移植到边缘设备奠定基础；而果蝇机制则赋予算法环境自适应能力，这种"数学确定性+生物启发性"的混合策略为智能导航算法设计提供新思路。研究团队指出，未来工作将聚焦于多无人机协同规划及动态障碍物避碰，进一步拓展算法在矿山巡检、地下管廊监控等场景的应用深度。这项成果不仅提升无人机在特殊环境下的自主性，其方法论对机器人路径规划、自动驾驶等领域亦有重要借鉴价值。