在无人机激光测绘领域，路径规划的效率与准确性直接影响到整个测绘任务的成败，如何利用数理逻辑优化无人机飞行路径，以实现高效、精确的测绘，是当前亟待解决的问题之一。
问题提出： 在复杂地形和障碍物密集的环境中，如何通过数理逻辑模型，如动态规划、图论算法等，对无人机的飞行路径进行智能优化？
回答： 针对上述问题，我们可以采用一种结合了A*算法与RRT*（Rapidly-exploring Random Trees）的混合路径规划策略，A*算法能够提供全局最优路径，而RRT*则擅长处理局部动态障碍和复杂环境，通过将两者结合，并引入数理逻辑中的决策树模型，我们可以对无人机在飞行过程中的每一个决策点进行逻辑判断和路径选择优化。
具体实施时，首先利用A*算法生成初始路径，然后使用RRT*在飞行过程中不断调整和优化路径，以适应环境变化，通过决策树模型对不同路径选择进行概率评估和风险分析，确保无人机在复杂环境中也能安全、高效地完成测绘任务，这种结合数理逻辑的路径规划方法，不仅提高了无人机的自主性和智能化水平，也显著提升了测绘作业的效率和精度。
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在无人机激光测绘中，通过数理逻辑优化路径规划可有效减少重复覆盖与遗漏区域，
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