1.2.3 传统航迹规划算法存在的问题
尽管目前国内外学者在路径规划方面已作了大量的研究工作，并取得了显著成果，但大部工作都是针对移动机器人和机械手的避障路径规划，对于UAV的航迹规划则少有涉及[70]。从有关文献来看，利用现有的规划方法进行UAV航迹规划，还存在一些关键问题有待解决，主要表现在以下几个方面：
1．规划环境表示方法
传统用于UAV的全局规划算法一般都是采用概略图或单元分解的方法[71，72]，它们在进行航迹搜索之前均必须先生成完整的C空间。1979年Reif已证明一般的航迹规划是一个PSPACE难度问题[73]。对于只包含多边形障碍的二维空间，存在构造C空间的多项式算法。对于高维空间来说，其构造算法则复杂得多。因此现有的许多全局规划算法均假定在进行航迹规划之前C空间已经生成。构建搜索图（C空间）和在搜索图上进行航迹搜索是这类算法消耗时间最主要的两个方面。全局的规划算法一般都是完全的，也就是说，只要规划空间存在，航迹就一定可以找到[19，74，75]。然而，由于构造完全的C空间非常耗时，其计算复杂性随UAV的自由度呈指数增长[3，17，76]。而且由于战区环境总是不断变化的，当规划系统每次得到有关战区的新信息时，都必须更新搜索图以适应变化后的环境。因此，这类算法难以满足实时应用的要求。尽管人工势场域等局部规划方法计算效率较高[38，77]，但如果不附加一些其他机制，它们通常容易陷入局部最小。
2．航迹约束条件的处理
传统的绝大多数规划算法都是基于某一预先确定的代价函数生成一条具有最小代价的航迹。然而，在许多应用中，这样得到的最小代价航迹不一定能满足实际要求[71]。在实际应用中，航迹规划需要综合考虑UAV机动性能、突防概率、碰地概率和飞行时间等多种约束因素。2000年，Szczerba等采用一种改进的A*算法将约束条件结合到航迹搜索过程中，使生成的航迹不但可以满足某些航迹约束，同时加速了航迹搜索过程[71]。然而，该算法将规划环境表示成一个二维的C空间，因此，不能满足所有的航迹约束条件，如最低飞行高度、最小爬升/俯冲角等。尽管他们声称该算法可以推广到更高维空间，但此时其计算时间将不能满足实时应用的要求。
3．航迹的隐蔽性
由于UAV航迹规划的规划区域非常广阔，形成一个巨大的搜索空间，通常的搜索算法获得一条最优航迹需要很长的收敛时间和极大的内存空间，这对于实际应用是不现实的。为了加速搜索进程和减少内存需求，传统的方法是将战区环境信息投影到一个二维的C空间中。而二维的C空间不能完全包括战区的所有信息（如地形、障碍、威胁的三维信息），这种方法生成的航迹不可能很好地进行威胁回避。尽管文献[69]等对已知的威胁在特定的飞行高度上进行了通视性分析，但这种方法不可能对预先未知的威胁进行处理。虽然文献[68，69]和[78]等分别给出了不同的三维空间表示方法，但这些方法生成的航迹不能满足各种约束条件。
4．实时性
Szczerba等[71]指出在已有的航迹规划方法中，没有一种方法能够在30 秒内生成能够满足各种约束条件的航迹。作为空军任务支持系统（Air Force Mission Support System，AFMSS）的一部分，通用低可观测性自动航迹规划器（Common Low Observable Auto-Router，CLOAR）是美国目前正在使用的一种规划系统，用于为F-117A、B-2 以及联合空地防区外发射导弹（Joint Air-Surface Stand off Missile，JASSM）等低可观测性飞行器进行航迹规划，它生成一条航迹也需要若干小时，因此，不可能用于实时规划。自动航迹规划与维护系统（Automated Routing and Maintenance System，ARMS）是美国另一种目前正在使用的系统，也不能满足实时应用的要求。Szczerba等提出的稀疏A*搜索（Sparse A* Search，SAS）算法在预先已生成搜索图的条件下，可在一分钟之内生成一条二维航迹。但是如果生成三维航迹，其时间将显著增加。
5．缺乏可替换航迹
传统的规划方法主要基于给定的代价函数，利用优化算法生成一条具有最小代价的飞行航迹[71]。然而，在实际航迹规划过程中，往往需要综合考虑UAV机动性能、地形高程、障碍、威胁及飞行任务等多种因素，而要建立一种能够包含所有这些因素的代价函数是很困难的。同时，对航迹的评价会随具体的飞行任务而改变，更增加了确定代价函数的困难。另外，对于巡航导弹等UAV，由于负荷的限制不可能在机上进行实时航迹重新规划，而障碍、威胁等环境因素会随时间发生变化，预先规划好的最优航迹在任务执行时可能因为环境的变化不再适用。要解决这些问题，一种有效途径是预先规划出多条航迹，在任务执行时可以根据不同需要临时决定选择合适的飞行航迹。目前绝大多数搜索算法都是从一个初始状态开始不断迭代，最后一般得到一个全局或者局部最优解，因此难以生成多条可供替换的航迹。
6．多UAV协调规划问题
目前大部分的研究都局限于单一UAV的航迹规划问题。在未来的军事应用中，通常需要同时使用多个UAV从不同方向对同一具有防空设施的目标进行攻击。为了使摧毁目标的概率最大，要求所有UAV同时到达。这时，如何为每一UAV生成有效的航迹，并协调各UAV的到达时间是完成攻击任务的前提条件之一。最近McLain等给出了一种基于Voronoi图的多UAV协调航迹规划方法[70，79～83]。但它们生成的都是二维航迹，不能满足实时应用的要求。