路径规划是人工智能领域的一个重要研究方向,一个好的路径规划算法需要满足两个基本的要素:第一,算法应规划出一条能在飞行过程中绕过障碍物的路径;第二,算法规划出的路径应该是最佳路径,并满足所涉及的各种约束。然而,传统的路径规划算法把所涉及的约束固化在程序中,不方便修改、添加新的约束,因此,本文采用XCSP3语言对路径规划过程中所涉及的约束进行表示,从而实现约束的可动态修改与删除。*算法是一种经典的启发式路径规划算法,具有结构简单、易扩展、适用性广等优点。XCSP3是一种全新的约束表示语言,具有通用、完整、易读、灵活等众多优点。XCSP3约束表示能力很强,几乎覆盖了当前主流约束求解器（如Choco和Gecode等）中涉及的约束,可以方便对各种问题进行建模。现实生活中的很多问题,如时间表问题、产品配置问题、航空调度问题、路径规划问题都可以建模为约束满足问题。约束满足问题（Constraint Satisfaction Problems,CSPs）可以定义为一个变量集合、变量对应的论域集合和一个约束集合。其中,每个约束都定义在变量集的某个子集上,并且约束了该子集中变量可以采用的值的组合,约束满足问题的目标是找到变量的一组赋值,使得满足所有的约束。本文采用XCSP3语言对无人机路径规划的复杂约束进行建模,提出了结合改进启发式的双向A*和A*+IDA*路径规划算法,对于转弯半径约束、出射入射速度方向约束等,采用Dubins曲线对规划路径进行平滑。改进启发式的主要思想是在保证算法采纳性的前提下尽量提高启发函数的精度,并且通过引入系数p来提高算法搜索效率,另外为了提高改进算法的健壮性,我们采用堆队列排序思想对Open表进行排序。我们采用路径规划基准测试数据集（https://www.movingai.com/benchmarks/）对算法进行测试,并将算法在无人机领域进行实验,实验结果表明,结合改进启发式的双向A*算法和A*+IDA*算法的性能都得到了有效提高,而且采用Dubins曲线进行平滑优化之后,所得到的路径更接近实际。此外,本文对双向A*算法在三维空间中进行了扩展,并采用三维Dubins曲线对规划路径进行平滑。实验结果表明,该三维路径规划算法能有效规划出一条规避障碍物,并满足无人机自身约束条件的三维空间路径。随着应用环境的复杂多变,路径规划算法也遇到了前所未有的挑战,其中主要面临的问题是仅依靠单一路径规划算法不足以快速规划出合适路径,因此,未来可以考虑把路径规划算法与预处理技术相结合以提高算法效率;此外,本文仅研究了静态环境中的路径规划算法,下一步将考虑动态环境下的路径规划,即进一步提升物体动态障碍规避能力,使之能根据实际情况去规避障碍,重新规划出一条满足新约束的路径。