在无人机（UAV）环境监测中，路线规划方法需要在处理能源限制、操作约束和几何复杂性时最大化覆盖区域。本文报告了关于自主无人机路线规划以覆盖为导向的环境监测的系统文献综述（SLR）的协议和初步结果。该综述遵循PRISMA 2020框架，并在Scopus和Web of Science中搜索2015至2026年间发表的研究。
协议聚焦于路径规划、覆盖路径规划和信息路径规划，强调算法家族、覆盖和能量指标、障碍物处理、几何环境表示及环境约束。在当前阶段，已识别出562条记录，剔除161条重复记录，筛选出401条唯一记录，依据标题、摘要和关键词进行筛选。从中，247项研究被保留以进行全文资格评估（235项符合条件，12项边缘记录将在全文审查中解决）。
对保留研究的初步分析表明，研究集中于覆盖导向的公式、多无人机协调及能量感知优化，而较少研究明确涉及天气、不确定性或障碍物丰富的环境。大多数研究依赖于基于模拟的验证，突显了潜在的模拟与现实之间的差距，最近的出版物显示出对强化学习、混合优化和几何感知规划的兴趣日益增加。这些早期发现表明，研究领域活跃但分散，支持需要进行结构化综合以识别成熟技术和未解决的差距，以实现现实环境监测任务。
博主点评： 本文为无人机在环境监测中的应用提供了深入的文献综述，突出了当前研究的热点与不足，特别是在多无人机协调及能量优化方面。未来的研究应关注如何缩小模拟与现实之间的差距，以提升无人机的实际应用效果。