在工业应用中，无人机承担着从电网巡检到危险环境侦察的多种任务，为了提升其作业效率和安全性，计算数学在无人机路径规划中扮演着至关重要的角色，问题在于，如何在复杂多变的工业环境中，为无人机设计出既高效又避障的最佳飞行路径？
答案在于结合计算几何、图论和优化算法的强大力量，利用计算几何对工业环境进行精确建模，将三维空间中的障碍物和目标点抽象为数学模型，借助图论构建无人机飞行路径的拓扑结构，将问题转化为在图中寻找最短路径或最优路径的问题，运用优化算法如遗传算法、模拟退火或粒子群优化等，在满足各种约束条件（如飞行时间、高度限制、电池寿命等）下，寻找最优的飞行路径。
通过这样的计算数学方法，无人机能够在工业巡检中实现高效、安全、自主的飞行，极大地提高了工作效率和降低了人工成本，同时也为复杂环境下的智能决策提供了有力支持。
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