引言：无人机与路径规划算法
在科技飞速发展的今天，无人机已深度融入生活的方方面面。从影视拍摄中捕捉独特视角，到农业领域助力精准作业，再到应急救援、物流配送和电力巡检，无人机都展现出无可替代的优势。
然而，要在复杂多样的场景中高效、安全地完成任务，路径规划算法起着举足轻重的作用。它如同无人机的'智慧大脑'，综合考虑自身性能、环境约束（如障碍物分布、禁飞区）及任务要求，规划出最优或次优的飞行路径。这条路径不仅要确保安全抵达，还要尽可能提高效率、降低能耗。
路径规划算法基础
定义与重要性
简单来说，无人机路径规划就是在给定环境下，寻找从起点到目标点的最佳飞行路径的计算方法。'最佳'可定义为最短、最快、最节能或综合最优。
这对安全性和效率至关重要。安全性上，它能有效避开静态（高楼、山脉）和动态（其他飞行器、鸟类）障碍物。效率上，优秀的规划能大幅减少飞行时间和能耗。在物流配送中，优化路径能让无人机在最短时间内完成多点配送；在测绘巡检中，则确保全面覆盖无遗漏。
规划目标与约束条件
主要目标：
- 寻找最短路径：适用于对时间能耗敏感的任务，如紧急救援物资配送。
- 避开障碍物：保障飞行安全的基本要求。
- 最小化飞行时间：针对时效性强的任务，如新闻现场采集。
- 降低能量消耗：延长工作时间，适应长距离测绘等任务。
实际约束：
- 电量限制：消费级续航约 20-30 分钟，需考虑返航或充电节点。
- 飞行高度限制：城市通常限高 120 米，机场附近更严。
- 速度限制：受设计上限及天气影响，需保证稳定性。
- 地理边界和禁飞区：军事基地、政府机关等区域严禁进入。
- 自身性能限制：包括转弯半径、载重能力等惯性因素。
常见路径规划算法详解
A* 算法
A*是一种启发式搜索算法，核心在于评价函数 $F(n) = G(n) + H(n)$。其中 $G(n)$ 是起点到当前节点的实际代价，$H(n)$ 是当前节点到目标点的估计代价（启发函数）。常见的启发函数有曼哈顿距离、欧几里得距离和对角距离。
算法维护开放列表（Open List）和封闭列表（Closed List）。每次从开放列表中选择 $F$ 值最小的节点扩展，检查邻居节点并更新代价。当找到目标点时，回溯父节点即可得到最优路径。
优势与局限： 在静态环境中表现出色，能快速找到最优解，广泛应用于地图导航和游戏开发。但在大规模复杂环境中计算量显著增大，且对启发函数设计依赖较高，若设计不当可能导致性能下降。
Dijkstra 算法
Dijkstra 是基于贪心思想的单源最短路径算法。核心思想是从起点向外层层扩展，每次选择距离起点最近且未访问的节点，更新其邻居节点的距离。
优势与局限： 能准确找到全局最优解，适用于对准确性要求极高的场景，如通信网络传输路径计算。但其计算复杂度较高（通常为 $O(V^2)$），遍历大量节点导致搜索速度较慢，不适合实时性要求高的动态环境，且无法处理负权边。
RRT（快速扩展随机树）算法
RRT 是一种基于采样的路径规划算法，适用于高维空间和复杂环境。基本思想是从初始点开始，在自由空间随机采样，将采样点与树状结构中最近节点相连，逐步扩展直到接近目标点。
优势与局限： 在复杂动态环境下能快速找到可行路径，不受机器人类型和自由度约束。但找到的路径不一定是最优的，可能陷入局部最优，且性能依赖于采样次数和步长的选择。
蚁群算法
蚁群算法模拟自然界蚂蚁觅食行为，利用信息素特性进行决策。蚂蚁在路径上释放信息素，浓度越高被选择的概率越大，形成正反馈机制。同时信息素会挥发，避免陷入局部最优。
优势与局限： 具有分布式、自组织特性，适合多无人机协同路径规划。但对环境适应性虽强，初期搜索速度慢，容易陷入局部最优，通常需要引入自适应策略或精英策略改进。
