三维环境下无人机路径规划算法研究综述

随着无人机技术的发展，无人机已被广泛应用于军事、娱乐、农业、救援、航空航天、电力巡检等领域。其中，无人机路径规划算法研究是保证无人机能否顺利完成任务的关键。目前，无人机路径规划算法主要分为传统的路径规划优化算法、启发式路径优化算法和群智能仿生路径优化算法等三类。详细阐述了三种算法的分类，深入介绍了各种算法的基本原理、代表性研究及其优缺点，并针对后续研究进行了展望。

无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)是无人驾驶飞行器的简称。因其具有体积小、操作简单、生存能力强等优点，被广泛应用于军事、电力巡检、航空航天与科学研究等领域。在执行任务的过程中， 无人机由于其特有的技术特点，可以搭载多种传感器设备，能够实时地监测当前的环境，确定自身所处的位置， 实时地调整自身飞行姿态， 规避各种障碍物， 从而可以很好地完成既定的任务。

在这个过程中， 规划一条无碰撞、距离最短的路径是无人机能否顺利完成任务的前提和保障。在现实环境中，由于不确定的因素以及环境的可变性与动态性，无人机在执行飞行任务中会出现许多不可控的因素，因此，无人机路径规划算法的研究显得非常重要。

本文对目前主要使用的无人机路径规划算法进行综述，着重介绍了每种路径规划算法的基本原理、使用方法、代表性研究及其优缺点。同时，对后续的研究方向进行展望。

2. 无人机路径规划算法分类 Figure 1. Classification of UAV path planning algorithms 图1. 无人机路径规划算法分类