在无人机航拍领域，如何高效且智能地规划飞行路径，以覆盖最广的拍摄区域同时避免障碍物，是组合数学大展身手的地方，一个核心问题是：在给定的飞行区域内，如何选择最优的航点组合，使得无人机能够以最少的飞行时间和最高的效率完成拍摄任务？
回答： 这个问题实质上是一个典型的组合优化问题，其中涉及到对飞行区域进行网格划分、计算各网格间的可见性和可达性，并利用组合数学中的“旅行商问题”（TSP）或“集合覆盖问题”（SCP）等模型进行求解，通过这些模型，我们可以计算出在满足所有拍摄要求的前提下，无人机访问各航点的最小总距离或最少航点数。
实际应用中，我们还会结合启发式算法如遗传算法、模拟退火等，以在计算复杂度和求解质量之间取得平衡，这些算法能够有效地在庞大的解空间中搜索，找到近似最优或满意的航点组合，这些基于组合数学的理论和技术，为无人机航拍提供了科学、高效的路径规划方案，推动了该领域的技术进步和应用拓展。
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无人机航拍路径规划中的最优解探索，组合数学提供高效算法基础。
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