1. 本选题研究的目的及意义

随着无人机技术的快速发展，其在各个领域的应用日益广泛，包括航拍、物流、农业、搜救等。

为了实现无人机的自主飞行，避障路径规划成为了至关重要的研究课题。

研究无人机避障路径规划旨在赋予无人机自主感知和规避障碍物的能力，确保其在复杂环境中安全、高效地完成任务。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对无人机避障路径规划进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在无人机避障路径规划方面取得了一系列进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将深入研究a星算法和人工势场法的原理和特点，提出一种融合a星算法和人工势场法的无人机避障路径规划算法，并通过仿真实验验证算法的有效性。

1. 主要内容

1.研究无人机运动模型、飞行环境感知模型和障碍物模型，建立完整的无人机避障系统模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法。

首先，将进行文献调研，了解无人机避障路径规划领域的国内外研究现状，为本研究提供理论基础。

其次，将深入研究a星算法和人工势场法的原理和特点，并结合无人机运动模型和飞行环境模型，设计基于a星算法和人工势场法的无人机避障路径规划算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于提出了一种融合a星算法和人工势场法的无人机避障路径规划算法，该算法能够有效结合a星算法的全局搜索能力和人工势场法的局部避障能力，实现无人机在复杂环境下的高效路径规划。

具体而言，本研究的创新点包括：
1.提出一种新的融合算法框架，将a星算法和人工势场法有效结合，实现全局路径规划和局部避障的协同优化。

2.设计一种新的启发函数，用于引导a星算法的搜索方向，提高算法的搜索效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘阳,陈增强,朱华. 基于改进a*算法的无人机航迹规划[j]. 计算机工程与应用,2021,57(11):245-252.

[2] 张超,梁晓龙,党云峰,等. 基于改进a*算法和人工势场法的无人机路径规划[j]. 北京航空航天大学学报,2022,48(10):2017-2028.

[3] 李鹏,郭立,王刚. 基于改进a*算法的无人机三维路径规划[j]. 计算机工程,2020,46(01):294-300.