基于网格编码的低空路径规划实践指南
1. 概述
无人机配送、设施巡检、应急运输等低空应用场景的快速发展，对三维空间路径规划提出了更高要求。飞行路径需要同时考虑建筑物避让、禁飞区域约束以及多机协同时的冲突检测，传统的二维路径规划难以满足低空场景下精细化的空间计算需求。
那么，有没有一种更简单的方法，让计算机也能高效地”看清”三维空间里的障碍，并快速找到安全的飞行路线呢？答案是：网格编码，它的核心思路是，把三维空间切分成无数个小方块，每个格子标记为”能飞”或”不能飞”。由此复杂的三维几何计算就简化成了”查格子”的问题，路径规划变成在棋盘上找路，碰撞检测变成看两架飞机是否占了同一个格子。
Yukon 空间数据库插件的 yukon_geogridcoder 扩展模块 提供了空间网格编码能力。它集成了多种网格编码标准，能够将三维建筑、二维禁飞区等各类空间对象统一转换为标准网格，并在网格空间中完成高效的路径搜索，从而保障低空飞行的安全。
本文以城市低空配送场景为例，介绍如何使用 Yukon 提供的网格函数，完成”障碍物底图构建 → 路径规划”的完整流程。
2. 为什么选择网格编码？
在深入了解具体操作之前，先花两分钟理解：为什么不用传统的几何计算，而要选择网格编码？
传统方法的痛点：
在三维空间里做路径规划，如果直接对建筑模型、禁飞区进行几何运算，计算机会面临很多难题：
计算复杂：判断无人机是否会撞上一栋形状不规则的建筑，本质上是在做三维空间求交运算，数学上非常复杂，数据量大时速度很慢。
异构数据难融合：低空飞行需要综合建筑、禁飞区、气象等多源数据，这些数据格式、坐标系和精度各异，需要大量的预处理工作。
多机协同难：多架无人机同时飞行时，需要实时检测它们的路径是否会冲突，如果每两架飞行器之间都做几何碰撞检测，计算量会随着飞行器数量急剧增长。
网格编码的优势：
网格编码把复杂的三维几何世界转换成了一张”棋盘”，让路径规划、障碍避让、冲突检测都变成在棋盘上走格子的高效运算。
将几何求交转为网格查询：传统方法需要做复杂的三维空间求交运算，网格编码只需判断目标网格是否被占用，计算逻辑大幅简化。
空间索引原生支持：网格编码可直接创建 GIN 索引，利用网格的层级结构实现快速空间过滤，海量数据下依然高效。
异构数据同源化：建筑模型、禁飞区、气象等多源数据，均可映射到同一套网格体系，无需为每种数据单独做格式转换和坐标对齐。
多机冲突并行检测：多架无人机的路径冲突检测，简化为检查路径网格集合是否重叠，天然支持并行计算和自动避让。
3. 功能介绍
本文涉及的三个核心函数由 Yukon 的 yukon_geogridcoder 扩展模块提供：
函数 |
功能简介 |
|---|---|
|
将空间几何对象（如建筑、禁飞区）转换为统一的网格编码，支持指定层级控制精度，用于构建网格化障碍物底图。 |
|
在网格空间中搜索三维安全路径，支持多组起终点、障碍避让、禁飞区绕行等，可自动检测并规避多机路径冲突。 |
|
将网格编码转换回空间几何对象，支持二维和三维网格，用于在地图或三维场景中可视化展示网格。 |
上述函数的完整语法与参数说明，请访问 接口参考。
4. 最佳实践
4.1. 环境要求
数据库
PostgreSQL 16，如使用 GaussDB，需确保内核版本兼容 PostgreSQL 16。
Yukon 2.2，已创建
yukon_geogridcoder扩展：CREATE EXTENSION yukon_geogridcoder;
数据库
search_path已包含 Yukon 插件所在的 schema：SHOW search_path; -- 查看当前 search_path SET search_path TO public, yukon; -- 设置 search_path
数据库连接客户端，例如 DBeaver、pgAdmin 或命令行 psql。
硬件配置建议
内存 16GB 及以上
CPU 4 核及以上
磁盘 SSD，预留 50GB 以上
4.2. 数据概况
三维建筑数据，作为底图数据生成网格，空间数据类型为 GeoModel。
4.3. 数据入库和处理
将三维建筑数据导入 Yukon 数据库，确保数据包含几何字段（GeoModel 类型）。示例数据中建筑表名为
Building，空间字段为smgeometry。为构建更精细的网格，建议使用工具对建筑数据进行预处理。这里使用 SuperMap iDesktopX 的骨架拆分功能将三维建筑数据
Building拆分，得到更细粒度的数据集building_split，作为下面构建网格的源数据。
4.4. 构建建筑物网格
此步骤是低空飞行的环境建模阶段，构建的建筑物网格将作为低空飞行的底图。
这里构建 24 层级 GeoSOT 网格，网格尺度约 3.9m × 3.9m × 3.9m（1/8″ 网格）。之所以选择 24 层级，是因为这个精度（约 4 米）既能保证无人机与建筑物之间有足够的安全距离，又不会因网格过细而导致数据量爆炸。
-- 创建网格编码表
CREATE TABLE building_grid24 (
id SERIAL,
grids geogridcode[]
);
-- 创建 GIN 索引，加速查询
CREATE INDEX building_grid24_gin
ON building_grid24
USING GIN (grids);
-- 插入网格数据
INSERT INTO building_grid24 (grids)
SELECT ST_AsGeoGridCode(
ST_Translate(
ST_SetSRID(ST_Boundary(smgeometry), 4490),
0, 0, -6378137
),
24, 'geosot'
)
FROM building_split; -- smgeometry 为表 building_split 的空间字段（GeoModel 类型）
函数说明：
ST_Boundary获取建筑对象的边界；ST_SetSRID设置坐标系为 EPSG 4490，ST_AsGeoGridCode当前仅支持 SRID=4490；ST_Translate将模型的高程原点从地心平移到地表，相当于把海拔基准面”拉”到地面上，便于后续以米为单位进行空间分析；
24 层级网格显示效果
4.5. 网格路径规划
构建好网格底图后，开始在网格空间中搜索安全路径。
4.5.1 基础路径规划
选择两个起止点，规划三维路径。
-- 创建路径结果表
CREATE TABLE result_path (
id SERIAL,
start_point geometry,
end_point geometry,
path geogridcode[]
);
-- 路径计算
WITH data AS (
SELECT (
ST_GridCodeFindMultiDronePath(
ARRAY [
ARRAY ['SRID=4490;POINTZ(116.374115 39.989219 34.615913)', 'SRID=4490;POINTZ(116.376302 39.990080 30.97979)']
]::geometry[],
'[
{
"schema_name": "public", -- 障碍物表所在的 schema
"table_name": "building_grid24", -- 障碍物数据表名
"column_name": "grids", -- 障碍物数据表存储网格编码的字段名
"is_2d": false, -- false 表示该表存储的是三维网格编码，true 表示该表存储的是二维网格编码
"min_level": 24, -- 障碍物网格的最小编码层级
"max_level": 24 -- 障碍物网格的最大编码层级
}
]'::JSONB,
24
)
).*
)
-- 将路径计算结果存入路径结果表
INSERT INTO result_path (start_point, end_point, path)
SELECT start_point, end_point, path FROM data;
关键参数设置说明：
本次路径规划场景的关键参数选择如下：
参数 |
取值 |
参数说明 |
|---|---|---|
geogrid_level |
24 |
与建筑物网格层级一致（约 3.9m 精度），确保路径与障碍物在同一精度级别上计算，避免偏差 |
path_pairs |
一组飞行起终点 |
用 |
obstacle_configs |
JSONB 格式字符串 |
配置障碍物数据源，以 JSONB 数组形式传入，每个元素描述一个障碍物表的空间字段、网格层级等信息。当前示例仅配置建筑物网格。 |
allow_diagonal_movement |
false（默认） |
低空飞行中不建议对角穿越网格，保持路径与网格方向一致，飞行更平稳 |
buffer_distance_meters |
0（默认） |
基础场景暂不设置缓冲区，后续章节单独演示 |
返回值： 一张包含多条路径的表，包含 start_point（起点）、end_point（终点）、path（起点到终点的最短路径网格编码数组，路径中的每个网格编码都是一个 geogridcode 类型的值，表示无人机飞行过程中经过的每个网格）。
路径可视化
-- 创建路径可视化结果表
CREATE TABLE result_path_vis (
id SERIAL PRIMARY KEY,
path_id INT,
geom geometry(MULTIPOLYGONZ, 4490)
);
-- 将最短路径网格编码转为空间对象，存入路径可视化结果表
INSERT INTO result_path_vis (path_id, geom)
SELECT id,
ST_GeomFromText(
REGEXP_REPLACE(
ST_AsText(ST_GeomFromGeoGridCode(UNNEST(path))),
'POLYHEDRALSURFACE',
'MULTIPOLYGON'
)
)
FROM result_path;
路径规划效果展示
在地图上，可以看到一条由小方块连成的飞行路线，路径会自动绕开建筑物网格，确保飞行安全。
4.5.2 增加禁飞区域
在上一步的基础上，只需向 obstacle_configs 中增加禁飞区配置，函数会自动将其识别为不可穿越区域并重新规划绕行路径，其余参数保持不变。
WITH data AS (
SELECT (
ST_GridCodeFindMultiDronePath(
ARRAY [
ARRAY ['SRID=4490;POINTZ(116.374115 39.989219 34.615913)', 'SRID=4490;POINTZ(116.376302 39.990080 30.97979)']
]::geometry[],
'[
{
"schema_name": "public",
"table_name": "building_grid24",
"column_name": "grids",
"is_2d": false,
"min_level": 24,
"max_level": 24
},
{
/* 新增：禁飞区配置 */
"schema_name": "public", -- 禁飞区表所在的 schema
"table_name": "no_fly_zone", -- 禁飞区数据表名
"column_name": "smgeometry", -- 禁飞区数据表存储空间对象的字段名
"is_2d": true -- 禁飞区数据表存储的是二维面数据
}
]'::JSONB,
24
)
).*
)
INSERT INTO result_path (start_point, end_point, path)
SELECT start_point, end_point, path FROM data;
与上一步相比，obstacle_configs 中新增了一条禁飞区配置，其中 is_2d: true 表示该表存储的是二维面数据（如行政禁飞区、临时管制区等），路径规划引擎会自动将其扩展为对应层级的三维不可穿越网格，无需手动转换。
路径规划效果对比
场景 |
路径规划效果 |
|---|---|
仅建筑物障碍 |
|
建筑物障碍 + 禁飞区 |
|
4.5.3 多机协同路径规划
设置多对起止点，当路径在网格层面发生重叠时，系统会自动调整，防止碰撞。只需修改 path_pairs 参数，障碍物配置可与上一步保持一致：
WITH data AS (
SELECT (
ST_GridCodeFindMultiDronePath(
ARRAY [
/* 第 1 组起终点 */
ARRAY ['SRID=4490;POINTZ(116.374115 39.989219 34.615913)', 'SRID=4490;POINTZ(116.376302 39.990080 30.97979)'],
/* 第 2 组起终点 */
ARRAY ['SRID=4490;POINTZ(116.375608 39.988837 32.483978)', 'SRID=4490;POINTZ(116.374601 39.989809 26.852046)']
]::geometry[],
'[
{
"schema_name": "public",
"table_name": "building_grid24",
"column_name": "grids",
"is_2d": false,
"min_level": 24,
"max_level": 24
},
{
"schema_name": "public",
"table_name": "no_fly_zone",
"column_name": "smgeometry",
"is_2d": true
}
]'::JSONB,
24
)
).*
)
INSERT INTO result_path (start_point, end_point, path)
SELECT start_point, end_point, path FROM data;
ST_GridCodeFindMultiDronePath函数接收多组起终点数组，在网格空间中同时计算所有路径。当多条路径存在重叠网格时，函数会自动调整其中一条或多条路径，避免碰撞。