‌无人机路径规划方法的核心是通过算法确定飞行器从起点到目标点的最优航线，需兼顾效率、避障与能耗等要素。‌ 关键亮点包括：‌动态避障技术‌实时应对突发障碍物，‌全局优化算法‌（如A*、Dijkstra）确保路径最短，‌仿生算法‌（蚁群、遗传算法）适应复杂环境，以及‌强化学习‌让无人机自主优化飞行策略。

1. ‌基于图搜索的经典方法‌
   采用A*、Dijkstra等算法，将环境建模为网格或图结构，计算最短路径，适合静态已知环境，但计算量大且难以应对动态变化。

2. ‌仿生智能优化算法‌
   蚁群算法模拟蚂蚁觅食行为，遗传算法通过“进化”筛选最优解，适用于多目标、非线性规划，但可能陷入局部最优。

3. ‌实时避障与局部规划‌
   结合传感器（激光雷达、视觉）数据，使用动态窗口法（DWA）或人工势场法实时调整路径，应对移动障碍物，但对算力要求较高。

4. ‌强化学习与端到端规划‌
   通过深度强化学习（如DQN、PPO）让无人机自主学习环境特征，减少人工规则依赖，但需大量训练数据和计算资源。

‌总结‌：选择路径规划方法需权衡环境复杂度、实时性需求与硬件条件，未来趋势是多种算法融合（如全局规划+局部避障）与AI技术的深度集成。