​​无人机轨迹规划是无人机自主飞行的核心技术，通过算法生成安全、高效的飞行路径，广泛应用于物流、农业、测绘等领域。其核心在于​​平衡路径最优性、实时避障与能耗控制​​，需结合环境感知、动态调整与多机协同等关键技术。​​

无人机轨迹规划首先依赖​​环境感知技术​​，通过激光雷达、视觉传感器等实时采集地形与障碍物数据，构建三维地图。例如，物流无人机需识别电线、建筑等静态障碍，而农业无人机则需根据作物高度动态调整飞行高度。​​高精度定位（如GPS差分定位）与惯性导航的融合​​，能确保厘米级定位误差，为路径生成提供基础。

​​算法选择直接影响路径质量​​。传统A*、Dijkstra算法适合静态环境，而动态场景需采用RRT*（快速扩展随机树）或模型预测控制（MPC）。例如，集群无人机表演通过MPC实时调整轨迹，避免碰撞；而复杂山地测绘中，RRT*能快速生成绕过陡崖的路径。​​深度学习（如DRL）​​正成为新趋势，通过历史数据训练模型，提升复杂环境下的规划效率。

​​能耗优化是商业落地的关键​​。通过调整飞行速度、高度与转弯角度，可延长续航20%以上。例如，顺丰无人机在配送中采用“分段加速”策略，减少逆风能耗；大疆农业无人机通过“蛇形路径”减少重复飞行，提升喷洒效率。​​多机协同算法​​（如Voronoi图分割）还能实现任务分配与冲突消解，提升集群作业效率。

未来，​​5G边缘计算与数字孪生技术​​将推动轨迹规划迈向实时仿真与远程控制。例如，城市空中交通（UAM）通过数字孪生预演紧急避障方案，而灾区救援无人机可借助边缘服务器快速重规划路径。​​始终以安全为底线，兼顾效率与适应性​​，是技术发展的核心原则。