无人机技术的发展极大地推动了无人机在各个领域的应用,人在地面实时操控无人机飞行这种方式已经不再适用于无人机越来越丰富的应用场景,自主飞行是无人机自主控制技术发展的必然走向。由于无人机体积设计较小,承载能力有限,其在空中的飞行时长有限,因此,在无人机执行任务时指定的飞行路径应较短。同时,有时候从特定的方向接近或远离目标可以给无人机提供更好的视野或遮蔽。因此,探索如何在带有方向的起始位置(起始位姿点)和带有方向的终止位置(终止位姿点)间寻找最短路径是很有意义的。Dubins路径是两位姿点间的最短路径,其符合无人机的飞行特性。将Dubins路径运用到无人机路径规划中可以极大地提升无人机路径规划的效率。针对以上情况,提出了基于A*算法和Dubins路径的航路规划算法。论文的主要内容如下:(1)求解Dubins路径。总结和提出了两种求解两位姿点间二维Dubins路径的方法,包括基于解析几何的求解方法和基于微分几何的求解方法,并将这两种方法扩展到三维平面。经过仿真验证,这两种方法都能准确规划出两位姿点间二维和三维Dubins路径。(2)基于A*算法的路径规划。介绍了A*算法的代价函数以及搜索避障路径的实现过程,并仿真验证了A*算法搜索二维和三维避障路径的效果。(3)将A*算法和Dubins路径进行结合。先用A*算法得到一条指定两点之间的避障路径,然后使用直线对避障路径进行压缩得到一组初始的避障航路点,再使用Dubins路径对初始的航路点集进行二次压缩得到最终的避障航路点集,最后将相邻航路点用Dubins路径连接起来构成最终的避障Dubins路径。经过仿真验证,结合算法可以成功计算出指定两位姿点之间的二维和三维避障Dubins路径。并将A*算法和RRT算法、PRM算法进行对比分析,结果证明,A*算法是搜索避障路径相对最好的选择。实验证明,算法能够在已知静态障碍物的环境中成功规划出两位姿点间的避障Dubins路径,得到的路径满足无人机的飞行约束,并且长度较短。