A Physics-Informed Neural Network Approach for UAV Path Planning in Dynamic Environments
本文提出了一种物理信息神经网络（PINN）框架，该框架将无人机动力学和环境约束直接嵌入到学习过程中，以在动态风场中生成安全、平滑且高效能的轨迹，在无需监督数据的情况下，其性能优于 A* 和 Kino-RRT* 等传统规划器。
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天空不再是空旷的了。随着无人机成为配送、检查和搜救的常用工具，它们面临着一个复杂的现实：空气本身就是一个移动且多变的障碍。与在平坦道路上行驶的汽车不同，无人机必须不断与可能使其偏离航线的阵风作斗争，同时还要避开树木、建筑物和其他飞行器。为了安全飞行，无人机需要一个计划。多年来，工程师们一直依赖数学地图和僵化的规则来生成这些飞行路径。这些传统方法通过将世界划分为网格或进行随机采样来寻找路径。然而，由于风向变化极快，且无人机自身的物理特性十分复杂，这些旧方法生成的路径往往显得颠簸、耗电过多，或者使无人机离障碍物过近，处于危险之中。它们难以将平滑的运动规律与混乱的天气本质融合在一起。
最近的研究中描述的一种新方法提供了一种解决此问题的不同途径。研究人员并没有依赖预制地图或随机猜测，而是构建了一个通过直接理解物理规则来学习飞行的计算机系统。他们创建了一种特殊的类人工智能，这种人工智能不需要通过成千上万次过往飞行的案例来进行教学。相反，该系统被赋予了支配无人机如何在空气中运动的基本定律，包括风如何推挤它，以及它必须如何转向以避免碰撞。随后，该系统通过不断将自己的计算结果与这些物理定律进行核对，从而找出最佳路径。如果一条提议的路径要求无人机做出违背物理定律或过于靠近墙壁的动作，系统会立即察觉并进行调整。这是一个持续修正的过程，计算机通过学习，在最小化飞行所需能量的同时，最大化与危险源的距离。
在计算机测试中，这种新方法与目前使用的标准规划工具进行了对比。结果显示，这种基于物理学的学习系统生成的路径比旧方法更平滑，且控制无人机时消耗的能量更少。它所找到的轨迹保持了更安全的障碍物距离，提供了更大的安全余量，且并未显著增加飞行时间。研究人员发现，通过将风力和无人机运动的物理规则直接嵌入到学习过程中，他们可以创建一个既高效又安全的系统。这项工作表明，将物理定律的确定性与机器学习的灵活性相结合，可以为无人机在不可预测且多变的现实世界中导航提供一种更可靠的方式。
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