如何优化无人机在街道电力巡检中的路径规划？

在街道密集、环境复杂的城市中，无人机电力巡检不仅要求高精度的数据采集，还需考虑飞行安全与效率，一个亟待解决的问题是：如何在保证不干扰居民生活的同时，高效地规划无人机的巡检路径？

需利用高精度地图与实时交通数据，构建街道的三维模型，并考虑街道的宽度、车辆流量及行人密度等因素，采用先进的路径规划算法，如A*算法或RRT*（Rapidly-exploring Random Trees），这些算法能根据当前街道的实际情况，动态调整飞行路径，避免低空穿越居民区或在高流量时段飞行，引入机器学习技术，让无人机能“学习”历史巡检数据中的最优路径模式，进一步提升未来任务的执行效率。

为确保安全，可实施“避障优先”策略，当检测到前方有障碍物或突发情况时，无人机能立即调整飞行高度或方向，避免碰撞，通过这些技术手段的优化，我们能在保证安全与效率的同时，使无人机在街道电力巡检中发挥更大作用。