在无人机电力巡检的领域中，计算机图形学不仅在数据可视化方面发挥着重要作用，还在路径规划上展现出其独特的优势，一个关键问题是：如何利用计算机图形学技术，提高无人机在复杂电网环境中的自主导航与路径规划能力？
通过构建高精度的三维电网模型，并利用计算机图形学的算法，如路径搜索算法（如A*算法）和视觉处理技术（如SLAM），无人机可以实时生成最优的巡检路径，这种路径规划不仅考虑了电网的物理结构，还融入了环境因素，如天气、地形等，确保无人机在执行任务时的安全性和效率，利用计算机图形学进行模拟仿真，可以提前预测并规避潜在的风险区域，如高风险输电塔、易受风力影响的区域等，从而进一步提升电力巡检的准确性和安全性。
计算机图形学在无人机电力巡检中的应用，不仅提升了任务执行的智能化水平，还为电力巡检工作提供了更为可靠的技术支持。
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