复杂环境下无人机无人车联合作业路径规划研究文献综述示例文字稿

针对复杂环境下无人机和无人车联合作业路径规划的研究，已经有不少相关的文献发表。本文将对其中一些文献进行综述，以便读者更好地了解该领域的研究进展和现状。

首先，值得一提的是《IEEE Transactions on Robotics》杂志上发表的一篇综述文章，题为"A review of multi-robot coordination"。该综述介绍了多机器人协作的基本概念、分类、应用领域，以及各种协作策略的优缺点。其中，路径规划作为多机器人协作中的关键问题之一，得到了重点讨论。文章指出，路径规划算法应该考虑到机器人的动态性、环境的障碍物和不确定性等因素，以实现高效、安全、鲁棒的路径规划。

其次，Autonomous Robots杂志上发表的一篇综述文章，题为"Multi-robot systems: a survey from a machine learning perspective"，从机器学习的角度出发，介绍了多机器人系统中的任务分配、路径规划、避障等问题，并讨论了机器学习在这些问题中的应用。文章指出，机器学习可以帮助机器人从经验中学习路径规划策略，提高路径规划的效率和鲁棒性。同时，机器学习还可以用于路径规划中的预测和决策，以适应环境的变化和机器人的需求。

另外，Robotics and Autonomous Systems杂志上发表的一篇综述文章，题为"A survey of path planning algorithms for autonomous vehicles and robots"，系统地介绍了路径规划的各种算法，包括基于搜索、基于采样、基于优化等方法，并讨论了这些算法在不同应用场景中的优缺点。文章指出，路径规划算法应该综合考虑机器人的动态性、环境的不确定性以及任务的要求，以实现高效、安全、合理的路径规划。

此外，Transportation Research Part C: Emerging Technologies杂志上发表的一篇综述文章，题为"A review of unmanned aerial vehicle traffic management: concepts, methodologies, and applications"，介绍了无人机交通管理的基本概念、关键技术和相关政策，以及各种路径规划算法在无人机交通管理中的应用。文章指出，无人机交通管理需要考虑到空域的安全、容量和效率等方面，路径规划算法应该综合考虑无人机的动态性、空域的限制以及交通流量的变化，以实现安全、高效的路径规划。

最后，Artificial Intelligence Review杂志上发表的一篇综述文章，题为"A survey of cooperative pathfinding"，介绍了协作路径规划的基本概念、分类、应用场景以及各种协作策略的优缺点，并讨论了协作路径规划在多机器人系统中的应用。文章指出，协作路径规划需要考虑到机器人之间的通信、协作和竞争等因素，以实现高效、安全、协调的路径规划。

综上所述，目前已经有不少文献对复杂环境下无人机和无人车联合作业路径规划进行了研究，并取得了一些进展。这些文献提供了很多有价值的思路和方法，可以为该领域的研究和实践提供参考。