多绕三公里，城市无人机航路更安全吗

多绕三公里，城市无人机航路更安全吗

从麦德林案例看风险选线与真实运行之间距离

引言 / 从一条最短线说起

从麦德林奥维耶多购物中心到圣迭戈购物中心，直达路线约4公里。可是，把它放进真实城市，沿途既有居住区、医院，也有奥拉亚·埃雷拉机场的运行影响范围。无人机失控会影响地面人员；正常飞行时，又可能接近有人航空活动。发表于《Drones》的一项研究以这段模拟配送任务为例，把两类风险画进地图，再看路线会怎样改变。问题也随之变得具体：为了避开局部高风险，多飞三公里是否值得？

Part

先把城市读成风险地图

要知道直线穿过了什么，先看图1：机场及敏感设施周边呈现较高的地面风险值，外围则有明显梯度。

图1 麦德林地面风险分布图

图源：Lozano Tafur 等，Drones 2025，9(12):815，原图5，CC BY 4.0。底图数据：OpenStreetMap。

这张图从哪里来？研究先确定起终点、机型、速度和高度，再从开放地图、人口资料与官方航图中识别机场、医院、道路、住宅和公园。地点先被标出，风险值随后才赋予。这样一来，更换机型或更新资料时，规划者才有办法追查路线为什么改变。

图上的颜色并非准飞或禁飞指令。地面风险回答的是无人机失控后可能影响谁：人口集中处暴露更大，医院、加油站等设施即使占地不广，也不能只按面积轻描淡写。研究采用WorldPop人口网格并参照当地统计资料校准，再结合区域类型、机体尺寸和速度给网格赋值。同一条街，换成更大、更快的无人机，评价就可能改变。

只绕开地面高值区还不够，路线也可能靠近机场的起飞、进近保护面或直升机航路。研究借助官方航空资料，结合拟飞高度，把这些空中约束转成另一张风险图。保护面给出了可核对的空间边界，但不能告诉我们某一时刻究竟有哪些航空器经过；它服务于飞行前的战略规划，临场交通仍要另行核实。

两张图形成后，作者在地面与空中事件相互独立的假定下，将它们融合成逐网格的综合风险值。图2里，机场跑道及进近区域与城市设施周边的高值同时显现，原本分开的两种暴露有了共同的空间坐标。这里的数值用于比较同一模型条件下的相对风险，例如0.8不能直接解释为事故发生概率。

图2 麦德林地空融合风险的三维与二维视图

图源：Lozano Tafur 等，Drones 2025，9(12):815，原图8，CC BY 4.0。底图数据：OpenStreetMap等。

Part

多绕三公里，换来的是什么

风险地图有了，路线才开始搜索。研究把网格风险转成通行代价，让A*算法同时考虑暴露与航程，得到图3中的两条线。直达线长4045米，优化线长7170米，多绕约77%；按论文采用的20米/秒估算，飞行时间从3.37分钟增至5.98分钟。优化线向外弯曲，绕开了论文地图上机场附近的局部高值区。

图3 直达线与A*优化线的空间对比
图源：Lozano Tafur 等，Drones 2025，9(12):815，原图9，CC BY 4.0。地图数据见原论文；本图青色为优化路线。

绕行首先改变了风险出现的位置和强度。按论文表7，直达线有7.4%的路段落在极高风险区，优化线为0；沿程平均风险从0.71降到0.63，最大局部值从1.00降到0.77。图4的风险剖面把沿途峰值展开，比单独看一个平均数更容易发现需要重点核对的区段。不过，0.77在论文分级中仍属于高风险，路线优化并未消除所有风险。

图4 两条路线的沿程风险剖面
图源：Lozano Tafur 等，Drones 2025，9(12):815，原图10，CC BY 4.0。原图9与原图10的路线配色不同，请按各图图例辨认。

绕行还有另一笔账：沿线网格风险值之和，直达线是287.30，优化线却升至455.27。路程变长，累计经过的网格也更多；累计值与平均值、峰值回答的是不同问题。因此，这个案例能支持“避开极高风险路段、压低局部峰值”的判断，却不能写成“所有风险指标都下降”。评价一条走廊，航程、时间、风险峰值和极高风险段占比需要一起摆出来。

7.17公里仍在论文所用机型的标称航程内，但真实配送还要计算载荷、风雨、备选路线与电量余量。起降点如果位于高风险区，算法也无法靠中途绕行抹去这段暴露；靠近机场的区段还需核对当时的空域状态、运行时段和应急安排。图上可行的路线，距离实际获准飞行仍有一段工作。

结语 / 从候选线走向可运行走廊

麦德林案例的价值，是把“哪里风险高”推进到“这次任务怎样走”，并把绕行的收益与代价同时留在结果里。它目前主要使用静态图层，尚跟不上人流、有人航空活动和天气的时段变化。下一步需要为数据标注更新时间，用真实飞行与近失数据校准权重，并检验多机同时运行时走廊是否仍可用。只有风险地图能随条件更新，残余风险也有办法逐段核对，一条计算出的候选线才可能成为可靠的城市低空运行安排。

参考论文：Lozano Tafur 等，Risk-Based Design of Urban UAS Corridors，Drones，2025，9(12):815。DOI：10.3390/drones9120815。

互动问题：

1. 地面与空中风险按独立事件融合，会遗漏哪些相互关联的风险？

2. 路线增长77%、累计风险上升，但平均风险和峰值下降，安全收益该如何衡量？

3. 人口、天气和有人机流量不断变化，静态风险图如何支撑实际飞行决策？

☆ END ☆

监制/于浩轩

责编/韩欣芮

主编/于浩轩

编辑/ 杨云贺王佳颖郭雨薇韩欣芮

审核/韩欣芮