【摘要】为解决无人机数量的快速增长导致其对地面尤其是城市内运行风险的提升,提高无人机的运行效率,减少无人机对地面人群造成的威胁,需基于人群密度对无人机制定特定的路径规划。然而,现阶段对无人机进行路径规划时仍以静态人口统计数据作为地面风险的分析依据,未能根据人群密度的时空变化特征对无人机进行实时路径规划。论文首先分析城市路网人群密度时空数据特征;其次,利用卷积神经网络对不同区域的人群密度进行预测;最后,根据已预测的人群密度数据,利用改进A~*算法对无人机进行实时路径规划及风险评估。使用该模型对北京上空无人机路径进行规划,结果显示,无人机运行风险降低了76%,可为无人机交通管理系统实时路径规划功能的建立提供理论参考。