避障算法

避障算法迭代：低空经济落地的隐形密码

当城市低空物流无人机在楼宇间穿梭，当多旋翼植保机在林区自主绕开高压塔，当城市出行eVTOL（电动垂直起降飞行器）沿着航线避开突发闯入的热气球，所有低空空域场景的安全运行，核心都仰赖一套看不见的神经系统：避障算法。从早期单一静态环境下的路径规划，到如今多低空载具协同的动态避障，国内算法研发正在顺着产业落地的真实需求，向更低计算成本、更高场景适配性快速迭代，而这个赛道的突破，才是低空经济从概念走向规模化商用的核心前提。

作为国内最早应用于低空载具的避障算法之一，人工势场法一直是学界研发的热门方向。传统人工势场法的逻辑非常巧妙：将障碍物设定为排斥势场，目标点设定为吸引势场，飞行器就像放在斜面上的小球，顺着势场合力的方向就能自然生成避障路径，算法逻辑简单、实时性好，非常适合载荷算力有限的小型低空载具。但这套方法有一个天生的缺陷：容易陷入“局部极小值”——当吸引势场力和排斥势场力大小相等方向相反时，算法会判定飞行器受力为零，导致载具停在原地或者原地绕圈，无法继续前进。在北京理工大学2022年发布在《北京理工大学学报（自然科学版）》的研究中，翟丽团队针对无人车动态实时避障需求，已经通过改进势场环境和势场力计算方式，初步解决了传统势场法的局部极小值问题，这个改进方案很快被移植到低空小型无人机的避障系统中，成为很多消费级无人机厂商的技术选项。

但随着低空经济从单一载具作业向多载具编队场景拓展，人工势场法的新问题又暴露了出来：当数十架物流无人机组成编队在城市低空配送，单一载具的避障很容易打乱整个编队的队形，导致后续载具连续触发避障，最终整个编队偏离航线。针对这个痛点，西安邮电大学屈军锁团队联合国内科研机构，在西安市科技局2024年立项的协同创新专项计划（项目编号：24KGDW0022）支持下，提出了图拓扑和改进人工势场法结合的多机器人（多载具）编队避障算法，相关成果将于2026年7月在《西安邮电大学学报》正式刊发。这套新算法的核心思路，是先用图拓扑方法对编队队形和空域环境进行预建模：将整个编队的相对位置关系转化为拓扑图的节点连接结构，在遇到障碍物时，只需要调整局部节点的位置，就能保持整个编队拓扑结构不变，既完成了单载具的避障，又不会打乱整个编队的协同路线。再结合改进后的人工势场法计算具体避障路径，既保留了人工势场法实时性好的优势，又解决了多编队场景下的队形保持问题，这个方向刚好戳中了当前低空物流组网运营的核心需求——国内头部快递企业已经在多地测试数十架无人机的协同配送，多编队避障的稳定性直接决定了运营效率。

从学界研发走向产业落地，避障算法的进化始终跟着行业痛点走。公开专利信息显示，当前国内主流方案普遍面临“计算代价大、多车行驶控制能力弱”的瓶颈，难以满足城市低空商业化场景的实际需要——这是很多产业玩家的共同感受。以上海、深圳等地的低空出行试点来看，一架eVTOL要同时应对静态障碍物（楼宇、桥梁、输电塔）、动态障碍物（其他无人机、滑翔伞、鸟类），还要和空管系统实时交互调整航线，传统避障算法如果要处理多路传感器的信息，往往需要更高算力的芯片，不仅推高了载具的制造成本，还会增加能耗，缩短续航时间，而这对于续航本就敏感的电动低空载具来说，几乎是致命的问题。也正是因为这个痛点，业界已经形成共识：迫切需要智能、高效、安全、多车控制的局部避障路径规划算法，而降低计算负荷、提升路径规划效率已经成为当前行业研发的核心方向。已有国内创业团队拿到相关发明专利，新方法通过先接收路径规划请求后分层计算的逻辑，将全局路径规划和局部避障计算拆分，只在遇到障碍物时启动高精度避障计算，日常巡航沿用全局路径，能够把单次避障计算的负荷降低30%以上，这个优化对于量产低成本低空载具来说吸引力巨大。

值得注意的是，当前避障算法的研发，已经不再是学界单独的课题，而是产业和学界双向推着走。西安邮电大学这次立项的协同创新专项，本身就是针对西安当地无人机产业集群的需求设立的——西安已经聚集了超过400家无人机相关企业，年产占全国的三分之一左右，从消费级无人机到工业级植保、物流无人机都有布局，产业端对多编队避障的需求非常迫切，而西安市科技局的专项支持就是为了加速算法从实验室到产品的转化。这种产学研联动的模式，其实也反映了避障算法赛道的特点：没有通用的最优算法，只有适配不同场景的合适算法——针对植保无人机的低慢小场景，改进人工势场法就足够好用，成本还低；针对城市eVTOL的高密度低空场景，就需要结合多传感器融合、拓扑预规划、动态势场调整的复合算法；针对数百架无人机集群灯光秀的场景，还要加上集群协同的分布式避障逻辑，任何一个场景的细微差别，都可能需要算法做出针对性调整。

从行业发展的趋势来看，未来避障算法的突破，还会沿着两个方向走：一个是和硬件的深度耦合，随着激光雷达、视觉避障传感器的成本不断下降，算法可以获得更多维度的环境信息，如何在低算力硬件上整合多源信息完成实时避障，会是接下来的重要方向；另一个就是和低空空管系统的信息打通，未来低空空域开放后，所有低空载具的避障算法不再是单机自主决策，而是会结合空管系统推送的动态空域信息提前规划，也就是“预避障+实时避障”结合，这对算法的交互性和协同性提出了更高要求。现在国内已经有不少团队在做这两个方向的研发，比如屈军锁团队的图拓扑结合改进势场法，其实就是为未来多机协同和空管信息交互打下了基础。

很多人在谈低空经济的时候，都把目光放在载具制造、空域开放这些看得见的环节，却很少注意到避障算法这个隐形的门槛。实际上，过去十年低空载具的制造技术进步很快，动力电池、电机、通信的成本都在快速下降，但规模化商用始终没有起来，很大一部分原因就是复杂场景下的避障安全问题没有解决——2023年全国发生的十多起无人机安全事故，超过一半都是避障失效导致的。对于一个新行业来说，安全是规模化的前提，而避障算法就是安全的底线。从北京理工大学解决局部极小值问题，到西安邮电大学针对多编队场景的算法改良，再到产业界针对计算成本优化拿到专利，我们能看到一条非常清晰的产业进化路径：算法跟着需求走，需求推着产业走。随着这些算法突破逐步落地到产品中，低空经济的规模化商用，其实已经不远了。