在无人机运维管理中，路径规划是确保任务高效执行的关键环节，面对复杂地形和动态环境，如何利用计算机图形学技术优化路径规划，提升无人机自主导航的准确性和效率，成为亟待解决的问题。
通过集成计算机图形学中的“环境建模”与“路径搜索”技术，可以构建高精度的三维环境模型，并利用图搜索算法（如A*、Dijkstra等）在模型中寻找最优路径，结合机器学习技术，可以动态调整模型参数，以适应不同环境和任务需求，提高路径规划的灵活性和鲁棒性。
利用计算机图形学的“视觉处理”技术，可以实时分析无人机传回的图像数据，进行障碍物检测和避障决策，确保无人机在复杂环境中的安全飞行。
通过将计算机图形学与无人机运维管理相结合，可以显著提升路径规划的智能化和自主化水平，为无人机在复杂环境下的高效、安全运行提供有力支持。
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利用计算机图形学，可优化无人机运维管理中的路径规划算法精度与效率。
利用计算机图形学优化无人机路径规划，可实现更精准、高效的运维管理。
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