把噪声与安全风险写进目标函数：FORTUNE 低空多机三维路径规划框架解读

低空经济的讨论正在从「能不能飞」转向「凭什么让城市接受你飞」。2026 年 8 月 4 日提交至 arXiv 的预印本 Flying over The Uncertain Nature (FORTUNE): Intelligent and Humanistic 3D Path Planning for Low-Altitude Collaboration（arXiv:2608.03408，cs.RO/cs.DC），由 Minghui Liwang、Wenhan Jia、Xinlei Yi、Wenbo Zhu、Yuhan Su、Xianbin Wang 六位作者完成，给出了一个值得产业界注意的技术取向——把噪声暴露和公共安全风险直接写进多机路径规划的目标函数，而不是等飞完了再去处理投诉。

它解决的到底是什么问题

城市低空协同感知任务里，无人机要去若干地面兴趣点（PoI）执行采集。绝大多数已有研究有一个隐含的强假设：这些 PoI 是静态的、且事先完全已知。现实显然不是这样——早晚高峰的路口、定时开市的集贸区、突发的交通事故现场，三者的时间特性完全不同。

论文把地面需求拆成三类统一建模：持续存在型、时间上可预测型、以及事先无法预知的突发型。这个拆法看起来朴素，但它决定了后面算法架构必须是分层的——可预测的部分可以提前规划，不可预测的部分只能留在线上响应。

更关键的是第二层建模：论文引入了与飞行高度相关的社会与环境成本，明确点名噪声暴露与公共安全风险。飞得低，感知分辨率高、任务效果好，但地面居民听到的噪声更大、坠落伤人的风险窗口也更短；飞得高则反之。这本质上是把一个纯粹的工程优化问题，改造成了工程指标与社会可接受度之间的权衡问题。

方法亮点：分层离线-在线框架

上述建模的直接后果是一个大规模混合整数非线性规划（MINLP）问题，规模一大就没法直接求解。FORTUNE 的应对是分两层：

层级	处理对象	核心技术	要解决的痛点
离线层	时间可预测型需求	Transformer 预测其激活时间窗	提前知道「什么时候该去」，避免无效盘旋
离线层	协同飞行计划生成	增强型麻雀搜索算法（优先级感知解码 + 危险感知进化）	大规模组合优化的可解性
在线层	突发型需求	轻量化精化模块	响应突发点的同时不打乱全局任务一致性

值得留意的是「危险感知进化」这个设计。传统启发式搜索只在解空间里找目标函数更优的点，而这里把安全风险作为进化算子的一部分——高风险的候选解在迭代过程中就被抑制，而不是最后靠约束条件一刀切掉。对于需要向监管机构解释「你的算法为什么安全」的场景，这种把安全内嵌进搜索过程的做法，比事后加约束更容易讲清楚。

作者在真实交通数据与合成场景上做了实验，报告称 FORTUNE 在有效性、可扩展性与实用性三个维度上持续优于当前先进方法。

对低空经济产业意味着什么

第一，社会成本内化正在从政策口号变成算法参数。国内多个城市在推进城市空中交通航路规划时，噪声与地面风险已经是绕不开的审批要件。过去这些约束多以「禁飞区」「限高层」这类硬边界形式出现，粒度粗、灵活性差。FORTUNE 这类工作展示了另一条路——把它们做成连续的代价项，让规划器自己去权衡，从而在同等社会成本下换取更高的任务效率。

第二，三类需求的分层建模对物流与巡检运营商有直接参考价值。常态化配送航线属于持续型，早晚高峰的补货波峰属于可预测型，应急调度属于突发型。运力规划如果不区分这三类，要么按峰值配运力导致闲置，要么按均值配导致突发时无机可调。

第三，算力门槛的现实性。离线层跑 Transformer 与进化算法可以放在地面站，在线层只需轻量精化——这个切分意味着机载端不需要昂贵算力，符合当前多数工业无人机的硬件条件。

局限与必须说清楚的边界

需要如实指出几点。其一，这是预印本，尚未经过同行评审，结论有待验证。其二，摘要中只声明了相对于现有方法的优势，未公开具体的数值增益幅度，因此无法判断改进是显著还是边际。其三，麻雀搜索算法属于元启发式方法，不提供最优性保证，其性能对参数设置较为敏感，工程复现时可能出现波动。

其四，也是最根本的一点：社会成本的权重系数如何标定，本质上不是算法问题而是政策问题。噪声代价和任务收益之间的兑换比率，取决于当地居民的容忍度、投诉机制和监管尺度。算法能保证在给定权重下求出好解，但给不出权重本身。这意味着这类框架落地时，真正的难点会出现在与地方监管部门共同确定参数的环节，而不是代码实现。

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