与载人飞机相比,无人机(Unmanned Aerial Vehicles, UAV)具有体积小、造价低、使用方便、对飞行环境要求低等优点,如今它已经逐渐成为了国内外媒体争相关注的焦点,无论是军用还是民用均具有很大的应用前景。航路规划能力是无人机具有自主性的重要标志,随着无人机研究和使用的兴起,无人机应用范围的扩大,使得航路规划的内容逐渐丰富,这也对航路规划技术提出了许多新的要求。本文针对二维动态环境下无人机自主航路规划的问题开展研究,提出了一种新的分层规划方法：根据威胁和无人机的相对运动关系,给出了威胁距离判断依据；在无人机距离威胁较远时,结合自回归预测与包含相对角度信息的滚动窗口启发方向,使航路能够逐渐引向最终目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障；在无人机距离威胁较近时,将自回归预测结果作为Kalman预测初始值,采用Kalman方法提高预测精度,并切换基于滚动时域的变步长窗口进行航路规划。该方法能够完成未来战场态势推演与航路回溯,同时包含威胁信息的启发式函数能够提高航路搜索效率,不仅能够实现无人机自主躲避动态威胁和在线实时规划航路的目的,而且使在线航路规划的计算量得到优化,同时使无人机的自主航路规划具备“前瞻性”和“推理性”,对提高无人机的自主性与智能性有重要意义。在明确了无人机自主航路规划设计的基础上,通过对无人机周围环境及动态威胁的建模,构建了无人机自主航路规划仿真模型框架,在此模型框架基础上对动态威胁位置的预测以及无人机自主航路规划的过程进行了计算机仿真。仿真结果表明,在存在动态威胁的二维复杂环境中,本文设计的无人机自主航路规划方法切实可行,规划的航路和评价结果令人满意。