無人機（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是無人駕駛飛行器的簡稱。憑借其體積小巧、操作簡便、生存能力強等諸多優(yōu)勢，無人機在軍事、電力巡檢、航空航天與科學研究等諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在執(zhí)行任務(wù)時，無人機可搭載多種傳感器設(shè)備，實時監(jiān)測環(huán)境、確定自身位置、調(diào)整飛行姿態(tài)并規(guī)避障礙物，從而高效完成任務(wù)。而規(guī)劃出一條無碰撞且距離最短的路徑，對于無人機順利完成任務(wù)至關(guān)重要。然而，現(xiàn)實環(huán)境中的不確定性、可變性與動態(tài)性，使得無人機在執(zhí)行飛行任務(wù)時面臨諸多不可控因素，這也凸顯了無人機路徑規(guī)劃算法研究的重要性。

無人機路徑規(guī)劃是在綜合考量能耗、碰撞風險、路徑長度等諸多因素后，為無人機設(shè)計出一條從起點到任務(wù)點的無碰撞路徑，且該路徑的能耗應(yīng)盡可能低。這一規(guī)劃過程對于無人機能否順利完成任務(wù)至關(guān)重要，而路徑規(guī)劃算法的選擇則是設(shè)計出優(yōu)質(zhì)路徑的關(guān)鍵所在。一個出色的路徑規(guī)劃算法，不僅能確保路徑在全局范圍內(nèi)的最優(yōu)性，還能夠使無人機實時避開動態(tài)障礙物，進而顯著提升無人機的整體飛行效率。
但仍存在一些亟待解決的問題，主要包括以下三個方面：
一是環(huán)境建模問題。在路徑規(guī)劃研究中，現(xiàn)有文獻多將無人機簡化為質(zhì)點，將任務(wù)空間抽象為理想化、便于求解的模型，未充分考慮無人機的實際尺寸以及復雜環(huán)境的影響，導致實際路徑規(guī)劃效果欠佳。
二是多無人機協(xié)同路徑規(guī)劃問題。當前研究多聚焦于單無人機路徑規(guī)劃，而對多無人機路徑規(guī)劃的探索相對較少。相較于單無人機，多無人機協(xié)同路徑規(guī)劃涉及更多約束條件，對協(xié)同性要求更高，計算復雜度和實現(xiàn)難度也更大。
三是動態(tài)路徑重規(guī)劃問題?，F(xiàn)有路徑規(guī)劃模型大多基于已知的目標狀態(tài)和位置，但實際任務(wù)環(huán)境存在諸多不確定性，任務(wù)空間也更為復雜。這使得無人機在面對突發(fā)情況時，路徑動態(tài)重規(guī)劃能力不足，自適應(yīng)性較差，因此提升算法的動態(tài)適應(yīng)性顯得尤為關(guān)鍵。
erial Vehicle, UAV)路徑規(guī)劃)]
針對上述問題，未來無人機路徑規(guī)劃的研究可從以下幾方面著手改進：
在環(huán)境建模方面，需提升環(huán)境的復雜度與動態(tài)性，引入更多飛行約束條件，并充分考慮無人機自身的性能與特點，使仿真環(huán)境更加貼近實際應(yīng)用場景。
在多無人機路徑規(guī)劃方面，可采用傳統(tǒng)算法與群智能算法相結(jié)合的方法，以增強多無人機路徑規(guī)劃的協(xié)同性。同時，算法設(shè)計應(yīng)更加注重多無人機整體與局部的協(xié)調(diào)關(guān)系，以提高整體路徑規(guī)劃效率。
在動態(tài)路徑規(guī)劃方面，應(yīng)增強環(huán)境的動態(tài)性，并運用群智能融合算法，充分發(fā)揮各算法的優(yōu)勢，彌補單一算法的不足，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，從而達到更優(yōu)的動態(tài)規(guī)劃效果。

參考文獻：
[1]李保勝,李士心,劉曉倩,等.三維環(huán)境下無人機路徑規(guī)劃算法研究綜述[J].計算機科學與應(yīng)用, 2022, 12(5):8.DOI:10.12677/CSA.2022.125135.