摘要

针对复杂山地救援中路径规划实时性不足、环境动态适应能力弱的问题，提出动态环境建模与混合启发式算法协同优化框架。通过构建时空概率图模型（ST-PGM），融合卫星遥感、无人机LiDAR及地面传感器等多源异构数据，实现环境风险的分钟级动态更新；设计多约束混合启发式路径规划算法（MHPA*），结合自适应代价函数与双向并行搜索机制，同步优化救援时间窗、体能消耗及路径风险概率约束。实验表明，该方法显著提升路径规划的时效性与适应性，突破传统静态地图与单目标算法的局限性，为复杂山地救援提供实时智能决策支持，有效提升被困人员生还率。

关键词