摘要
无人机航迹规划是保证无人机安全、高效执行任务的关键技术之一。
蚁群算法作为一种模拟自然界蚁群觅食行为的启发式优化算法，近年来在无人机航迹规划领域得到了广泛应用。
本文首先介绍了无人机航迹规划和蚁群算法的相关概念，然后综述了国内外基于蚁群算法的无人机航迹规划研究现状，分析了不同改进策略的优缺点，并对现有研究方法进行了分类和比较。
此外，本文还讨论了仿真平台构建、仿真环境设置、仿真结果可视化等方面的内容。
最后，总结了基于蚁群算法的无人机航迹规划研究面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：无人机；航迹规划；蚁群算法；仿真平台；文献综述
无人机（UnmannedAerialVehicle，UAV）作为一种新兴的航空器，具有机动灵活、成本低廉、操作简便等优点，近年来在军事侦察、环境监测、灾难救援、物流运输等领域得到了广泛应用[1-3]。
航迹规划是无人机执行任务的关键技术之一，其目的是在满足各种约束条件（如飞行时间、航程、避障等）的前提下，找到一条从起点到终点的最优或次优航迹[4]。
蚁群算法（AntColonyOptimization，ACO）是一种模拟自然界蚁群觅食行为的启发式优化算法[5]。
蚁群在觅食过程中会在经过的路径上释放一种挥发性信息素，后续的蚂蚁会根据信息素浓度选择路径，从而逐渐形成一条从蚁巢到食物源的最短路径。
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