在医疗领域，无人机技术正逐步应用于疾病监测与救援中，尤其是对于慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者而言，定期的肺部功能监测至关重要，在为COPD患者设计无人机监测任务时，路径规划面临一系列挑战。
患者居住环境复杂多样，包括城市公寓、乡村小屋等，如何确保无人机在狭窄或复杂地形中安全、高效地飞行？COPD患者通常行动不便，如何精准定位并降落在患者住所附近而不打扰其生活？考虑到COPD患者可能对飞行噪音敏感，如何优化无人机飞行模式以减少噪音污染？
针对这些问题，我们提出一种基于机器学习的动态路径规划算法，该算法能根据实时地图数据、天气状况及患者居住环境特点，自动规划出最优飞行路径，结合患者健康数据和居住习惯，调整飞行模式以最小化对患者的干扰，我们还开发了降噪技术，确保无人机在执行任务时保持低噪音水平。
通过这些技术手段，无人机在COPD监测中的应用将更加安全、高效、人性化，为患者提供更加便捷的医疗服务。
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无人机在慢性阻塞性肺疾病监测中，路径规划需兼顾复杂地形与患者隐私保护。
无人机在慢性阻塞性肺疾病监测中，路径规划需兼顾复杂地形与患者隐私保护。
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