随着低空经济的快速发展和城市无人机应用场景的拓展，复杂城市环境下的飞行安全气象保障需求日益凸显。高密度城市中高耸建筑群与狭窄街道特征形成了独特的复杂风场环境，亟需实现精细化风场建模与智能路径规划的协同优化。本研究建立了一个框架，将基于雷诺平均纳维-斯托克斯方程（RANS）的计算流体动力学（CFD）模拟与多目标路径规划算法相结合，为无人机规划短距离且安全的飞行路径。
该框架评估了城市风场中多个关键影响因素，包括采样区域大小、风向、飞行高度及数据提取的网格分辨率，随后将CFD风场数据提取到飞行航点上，并采用改进的A*算法根据三个代价函数：选择最短飞行路径、避开危险风速、避开危险湍流强度，规划飞行路径。研究结果表明，风向对无人机飞行路径的影响取决于无人机相对于来风的方向（迎风、顺风或侧风）。总体而言，高空飞行路径相较于低空更偏离原始路径，这主要归因于强风区域及高湍流强度区域的存在，优化后的飞行路径在复杂城市风场中高效导航，实现了起点与终点之间最安全且最短的航线，未来研究可进一步结合风场预报与动态路径规划算法，为复杂风场环境下无人机自主导航的提供更为全面和高效的解决方案。
 

低空经济,城市气象模拟,大气边界层,路径规划