《Methods》：“An In-Depth Analysis of UAV Path Planning, Including Procedures, Algorithms, Optimization Models, and Emerging Challenges”
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本篇综述系统性回顾了无人机（UAV）路径规划领域的研究进展。文章通过分类综述、算法比较、问题模型梳理及应用领域映射，全面阐述了传统启发式、元启发式及人工智能驱动等技术的应用与局限性。同时，文章深入探讨了实时处理、多机协同、能量限制及环境适应性等新兴挑战，为研究者与从业者设计鲁棒、可扩展且适应特定任务的路径规划系统提供了宝贵参考。
背景
无人机（UAV）已在现代监视、环境监测、灾难响应及物流配送等领域成为不可或缺的资产。其自主性的核心在于有效的路径规划，即在复杂、动态的环境中提供安全、节能且目标导向的导航。随着无人机应用领域的扩展与任务复杂度的提升，对更为精密、灵活且可扩展的路径规划算法的需求日益增长。
方法
本文构建了一个结构化的研究框架，围绕五个核心研究问题展开：
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RQ-1：无人机路径规划已使用了哪些技术？
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RQ-2：哪些算法被应用于无人机路径规划？
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RQ-3：无人机路径规划解决了哪些问题模型（如避障、能效、多目标规划等）？
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RQ-4：无人机路径规划面临哪些新出现的挑战？
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RQ-5：路径规划算法与问题模型如何有效应对操作挑战并适应特定任务环境？
路径规划技术分类与算法谱系
无人机路径规划技术可依据策略、环境认知度及目标数量进行多维度分类。
从策略上，主要分为全局路径规划、局部路径规划和混合路径规划。全局规划在已知的静态环境中预先计算完整路线，代表性算法包括经典的图搜索算法（如Dijkstra、A*），以及能在复杂高维空间寻优的元启发式与群智能算法（如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、人工蜂群算法（ABC）等）。
局部规划则专注于在动态环境中进行实时避障和航向调整，要求算法具备快速反应能力，常见于采用势场法（APF）及其改进版本，或与动态窗口法（DWA）等结合。混合规划则融合了全局与局部方法的优势，例如使用A*进行全局规划，再结合DWA进行实时局部避障，以同时保证路径的最优性和环境适应性。
从环境特性看，规划可分为静态环境规划、动态环境规划及未知环境规划。现有研究显示，约77%的研究集中在静态环境，因其计算复杂度较低。动态环境规划更具挑战性，需处理移动障碍物和变化的任务参数，常借助强化学习（如Q-Learning）与优化算法（如GA、PSO）的混合模型来实现自适应决策。未知环境规划则对算法的在线学习和探索能力提出了最高要求，深度强化学习（如高级深度双决斗Q网络（AD3QN））等新兴技术在此展现出潜力。
此外，根据优化目标数量，还可分为单目标规划（如最短路径、最低能耗）和多目标规划（需平衡时间、能量、安全、风险等多个相互冲突的目标）。根据无人机数量，又可分为单机规划与多机协同规划，后者需解决机群间的防撞、通信与任务协调问题。
问题模型与挑战
无人机路径规划需解决一系列具体的问题模型，主要包括：
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障碍物规避：确保飞行路径不与静态或动态障碍物发生碰撞，是路径安全的基本要求。
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能量效率优化：在电池容量有限的前提下，规划能耗最低的路径以延长任务时间。
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多目标优化：同时优化多个相互竞争的目标，例如在最短路径与最低风险之间取得平衡。
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地形感知导航：在非结构化或复杂地形（如山区、城市峡谷）中规划可行的三维路径。
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实时重规划：当环境发生意外变化或任务目标更新时，能够快速生成新的可行路径。
尽管算法与技术不断发展，该领域仍面临诸多新兴挑战：
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实时处理与计算效率：在动态复杂环境中，算法必须在严格的时间限制内完成计算，这对算法的计算复杂度提出了苛刻要求。
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多无人机（UAV）协调：大规模无人机群的路径规划需要高效的协同机制、可靠的防撞算法以及稳健的通信协议。
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能源限制与可持续性：有限的机载能源是制约无人机航程与任务时长的关键瓶颈，开发节能的路径规划和动力管理策略至关重要。
- 4.
环境不确定性与鲁棒性：面对天气变化、传感器噪声、通信中断等不确定因素，规划算法必须具备足够的鲁棒性和容错能力。
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机器学习集成与自适应规划：如何有效将机器学习（尤其是深度强化学习）整合到规划框架中，使无人机能从经验中学习并适应未知或演化的环境，仍是一个开放的研究方向。
- 6.
标准化基准与评估框架：缺乏公认的、涵盖各种场景和性能指标的基准测试集，阻碍了不同算法之间的公平比较与技术进展的客观评估。
主要贡献与未来方向
本综述的主要贡献在于为无人机路径规划研究提供了一个全面而结构化的概览：建立了技术分类体系，回顾了各类算法的能力与应用场景，系统梳理了不同的问题模型，并跨越工业、农业、监视、搜救、环境监测等多个应用领域进行了映射分析。
展望未来，研究方向应着重于开发能够同时处理动态障碍、能量约束和通信限制的混合智能算法。深度强化学习与元启发式算法的更深层次结合有望催生更强大的自适应规划器。此外，构建公开、标准的基准测试平台，以及设计面向大规模无人机群、支持实时、安全、可靠协同的规划框架，将是推动该领域从理论走向广泛实际应用的关键。
