将无人机（UAV）整合到城市空域需要一种风险意识的方法，以进行战略飞行规划和轨迹优化，尤其是在超视距操作时。现有的监管框架施加了严格的限制，并缺乏动态、基于轨迹的风险评估。本研究提出了一种计算高效UAV飞行路径的方法，该路径符合预定义的地面风险目标安全水平（TLS）。一种带有自适应风险加权成本函数的A*算法，通过平衡飞行效率和地面风险暴露来优化轨迹。风险模型综合了关键的城市因素，包括人口暴露、道路交通密度和流量、遮蔽效应、UAV特定参数和风况。该方法通过使用合成城市环境的大规模模拟研究进行了验证，系统分析了TLS合规性以及UAV参数对最优轨迹的影响。在一项使用开放城市GIS数据的现实案例研究中，该方法相比于直接路径实现了72.2%的诱发地面风险降低，同时仅将绕行系数增加到1.06，并保持完整的TLS合规性，展示了其在战略性风险意识UAV飞行规划中的实际相关性。
Braßel等人（周二）研究了这个问题。