摘要
无人机以其机动灵活、成本低廉等优势，在环境监测领域展现出巨大潜力。
路径规划作为无人机环境监测任务的核心，直接影响着监测效率和数据质量。
本文首先阐述了无人机路径规划和环境监测的相关概念，并概述了无人机路径规划技术的发展历程，重点分析了传统算法如A算法、人工势场法，以及智能优化算法如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等在路径规划中的应用。
此外，还归纳了无人机路径规划在环境监测中的典型应用场景，如大气污染监测、水质监测、森林火灾监测等，并探讨了不同场景下的路径规划需求和挑战。
最后，展望了无人机路径规划技术在环境监测领域的未来发展趋势，指出智能化、自主化、协同化将是未来研究的重点方向。
关键词：无人机；路径规划；环境监测；智能优化算法；应用
无人机，也称为无人驾驶飞行器，近年来在技术和应用领域都取得了显著的进步。
无人机凭借其机动性强、成本低、易于部署等优势，在环境监测、灾害救援、农业植保、城市规划等领域展现出巨大的应用潜力。
路径规划是无人机实现自主飞行的关键技术之一，其目标是在满足特定约束条件下，寻找一条从起点到终点的最优飞行路径。
在环境监测领域，无人机路径规划需要考虑监测区域的复杂地形、气象条件、传感器感知范围等因素，以实现高效、精准的环境数据采集。
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