文献综述（或调研报告）：
路径规划广泛应用于机械臂移动，道路网规划，机器导航等领域，适用于无人飞行器的路径规划即三维环境内为无人机寻找从起始点到目标点可避开威胁的最优路径。早期的飞行器路径规划研究起源于战斗机的任务规划系统，而室内微型无人机的避障路径规划仍处于研究过程中[1]。路径规划分为全局路径规划与局部路径规划，已知全部的环境信息，在离线情况下完成的路径规划为全局路径规划，而环境信息不完全，在运动过程中根据实时获取到的信息进行规划称为局部路径规划。路径规划一般包括对路径和环境建模，选择算法搜索路径，确定代价函数并优化三个步骤。
环境建模是将物理环境抽象为计算机可以处理的数据结构，从而便于算法处理。对环境信息建模的质量将极大地影响路径规划算法的效率。
对无人机飞行环境的建模常用栅格法，即采用平面直角坐标系和一定的分辨率对空间进行离散化。栅格法的优势在于直观，在二维，三维，甚至加入时间维度时建模都比较简单。对于三维空间，将三维空间均匀分解成若干个栅格，每个栅格为一个立方体，如果栅格内部包含障碍物则认定该栅格为障碍栅格。栅格大小直接影响信息的存储量的大小和规划时间的长短[2]，其中离散化时分辨率越高，对环境的描述越真实，但随之占用的内存增大，计算耗时也增多。胡中华等指出[2]，根据障碍物等威胁密度较大区域采用精细栅格，而威胁较少区域采用放大栅格，并在环境变化时更新局部栅格可以一定程度上兼顾结果质量与算法效率。但这也导致判断邻接关系较为复杂，在障碍物的边缘处往往需要耗费大量的时间。
另外较为常见的建模方法还有Voronoi图法，Voronoi图是由图中各个相邻点连线的中垂线组成的连续多边形组成，多边形的每条边上的点到相对应的两个点等距离，因此边上的点是到威胁点的最远点，因此无人机沿Voronoi边飞行可以获得较高的安全系数[2]。该方法在场景简单时精度较高，但忽视了障碍物的形状，大小，难以在复杂环境或三维空间使用。此外还有精度高，效率高的矢量法等，但一般储存结构相对复杂[3]。
对于飞行器路径的表示方法，Capozzi[4]总结有随时间变化的位置序列，方向和航速序列，机动动作序列，以及高级抽象航线等。一般采用直观的空间位置序列表示，便于判断结果是否可行以及与各种算法结果进行对比[1]。
常见的路径搜索算法有深度/广度搜索，A*算法，Dijkstra算法，快速搜索随机树法、进化算法，人工势场法等。其中，广度优先算法在给定环境中存在可行路径时一定可以求出最优解，但其耗时较长，且在有限内存下可能算法无法执行。深度优先内存一般不会超出限制，但不能保证是最优解。
A*算法是建立在Dijkstra算法基础上的一种启发式搜索算法，根据一定的启发函数，求解最优路径。其启发函数为f=g h，每次尝试当前代价和预期代价之和最小点作为下一探访点，该方案较之Dijkstra增加了预期函数h，每次搜索时要在当前访问边界的所有点进行尝试，占用内存较高，搜索速度慢。文章[5]介绍了双向A*算法，分别从起点和目标点出发，沿正反两个方向交替搜索，寻找出合适的路径。这在一定程度上提高了搜索速度。文章[6]提出了改进的双向A*算法，利用基于碰撞检测的变步长思想，先用较大步长对节点进行扩展，连接当前节点与扩展点，如果连线与障碍物或威胁区发生碰撞，则该扩展点改为较小步长扩展的节点。
人工势场法核心在于对障碍物和目标点建立吸引和排斥力，然后依照梯度下降法选取路径。该方法难点在于势能函数的选取，一般斥力仅考虑周围最近若干点的影响以减少运算量。该方法容易陷入局部极小值导致无法到达最终目标，传统势场算法很难避免“死点”问题[7]，一般还要增加随机扰动跳出局部最优[8]。文章[9]实现了加入选择策略的路径规划算法，使运载体在每步的动作之前对下一步动作做出预判，以提高算法效率。人工势场法实时性较好，产生的轨迹平滑安全，且允许运动体在连续变化的环境中自由移动[10]，缺点主要在于该方法是一种局部寻优方法，性能不稳定，且预处理内容较多。
快速搜索随机生成树（RRT）算法也基于碰撞检测，RRT算法是一种基于随机采样的树结构搜索算法，类似于树不断生长、向四周扩散的过程[11]。以状态空间中给定的起点出发，通过在状态空间中随机采样引导搜索树生长。当树的节点进入目标区域时算法结束，然后回溯到根节点即可得到所规划航路。随机树扩散规模类似Voronoi图，初期尽量偏向环境四周，将环境分成较大的空闲区域再进行细分，对不同区域的随机采样点，总有树中的最近节点与之对应。RRT适用范围广，节点随机性使算法在复杂环境中具有灵活的搜索能力。算法结构简单，容易添加非完整约束条件，可作为路径规划模块整合到各种规划系统中。如文[12]设计了以RTT算法为基础的局部航路动态优化策略来提高算法效率。此外，算法具备概率完备性，在时间允许条件下，总能找到从起点到目标区域的可行路径，但也有节点利用率低、路径不稳定等劣势。
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