在计算机科学的广阔领域中，无人机的高效路径规划与避障技术是提升其智能化水平的关键，这一过程涉及复杂的算法设计与优化，路径规划算法需在复杂环境中快速找到最优或次优路径，而避障算法则需实时感知并避开障碍物。
为实现高效路径规划，计算机科学家们常采用A*、RRT*等经典算法，并结合机器学习技术，如深度学习中的神经网络模型，以提升算法的适应性和鲁棒性，在避障方面，利用计算机视觉和传感器融合技术，结合SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，使无人机能够实时构建环境地图并做出决策。
边缘计算和云计算的融合也为无人机提供了更强大的数据处理和决策支持能力，使得路径规划和避障更加精准、迅速。
计算机科学在无人机路径规划与避障中扮演着至关重要的角色，其发展将不断推动无人机技术的智能化和自主化进程。
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