在无人机激光测绘的复杂任务中，如何高效且精确地规划飞行路径，是决定测绘效率与精度的关键，组合数学，作为一门研究离散对象排列、组合及结构特性的数学分支，为解决这一问题提供了新的视角。
具体而言，无人机在执行大规模测绘任务时，需从众多可能的起点和终点组合中，选择出最优的飞行路径，这实质上是一个典型的组合优化问题，其中涉及到大量路径的生成、评估与选择，通过运用组合数学中的图论、优化算法等理论，可以设计出高效的算法来搜索和评估这些路径，利用“旅行商问题”（TSP）的变体，可以构建出考虑地形、障碍物、光线反射等因素的复杂路径规划模型。
组合数学中的“背包问题”思想也被用于在给定时间内选择最优的测绘点集，以平衡飞行时间和数据采集质量，通过这些方法，无人机激光测绘的路径规划变得更加智能和高效，不仅提高了测绘的准确性，还显著降低了能耗和成本。
组合数学在无人机激光测绘路径规划中的应用，为解决复杂测绘任务提供了强有力的数学工具和理论支持。
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利用组合数学优化无人机激光测绘路径，可高效减少重复覆盖与遗漏区域。
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