在电力巡检的场景中，无人机需要高效、准确地完成对输电线路、变电站等设施的监测任务，而路径规划作为无人机执行任务前的关键环节，其效率与准确性直接影响到整个巡检过程的效果。
利用机器学习技术，我们可以构建一个基于历史数据和实时环境信息的智能路径规划系统，该系统首先通过机器学习算法对历史巡检数据进行学习，识别出最优的飞行路径和避障策略，在执行任务时，系统会结合实时的天气、地形等环境信息，运用机器学习模型进行动态调整，确保无人机能够避开障碍物，选择最优路径进行巡检。
通过不断收集新的巡检数据并反馈给系统进行学习，可以进一步提升路径规划的准确性和效率，使无人机在电力巡检中更加智能、灵活，这种基于机器学习的路径规划技术，不仅提高了巡检效率，还降低了人工干预的需求，为电力巡检带来了新的变革。
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利用机器学习算法，可优化无人机电力巡检路径规划的效率与准确性。
通过机器学习算法，可分析历史数据预测最优路径规划策略以减少无人机电力巡检的飞行时间和能耗。
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