Modeling Methodologies for Unmanned Aerial Vehicle Path Planning in Emergency Rescue: A Comprehensive Review and Prospect

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.250037

Abstract

Abstract:

With the rise of the low-altitude economy, the application scenarios of unmanned aerial vehicle (UAV) continue to expand, particularly playing a significant role in emergency response. Leveraging advantages such as high mobility and remote control, UAV has proven to be powerful tools in disaster monitoring, communication restoration, personnel search and rescue, material delivery, and post-disaster assessment during emergencies such as natural and human-made disasters. This paper aims to provoide a comprehensive review of modeling methods and the latest research progress in UAV path planning for emergency rescue, offering thorough theoretical references and technical guidance for researchers in related fields. It begins by outlining typical emergency rescue scenarios such as earthquakes, fires, and floods, summarizing the application requirements of UAV in different contexts. Then it systematically reviews UAV path planning modeling methods, including dynamic models and task models, with task models further categorized into hierarchical, collaborative, fault-tolerant, real-time, and adaptative dimensions. Subsequently, it comprehensively analyzes path planning optimization algorithms based on three core elements: constraints, optimization objectives, and solution algorithms. Finally, the paper discusses the challenges and opportunities of UAV path planning in emergency rescue, highlighting that technological development, multi-UAV collaboration, and interdisciplinary integration represent future development opportunities. This study provides theoretical support and practical reference for the further development and application of UAV path planning modeling.

Key words: unmanned aerial vehicle, emergency rescue, path planning, optimization model

CLC Number:

U491

PEI Mingyang, SHAO Kangshun, LI Linqing, XU Fengjuan. Modeling Methodologies for Unmanned Aerial Vehicle Path Planning in Emergency Rescue: A Comprehensive Review and Prospect[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2025, 53(12): 17-33.

Figures/Tables 7

Fig.1

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[85]	王翼虎，王思明．基于改进粒子群算法的无人机路径规划［J］．计算机工程与科学，2020，42（9）：1690-1696.
	WANG Yi-hu， WANG Si-ming ．UAV path planning based on improved particle swarm optimization［J］．Computer Engineering & Science，2020，42（9）：1690-1696.
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[87]	周成，雍鹏程，刘宁，等．基于模拟退火的多无人机路网巡边路径规划［J］．火力与指挥控制，2024，49（7）：24-29.
	ZHOU Cheng， YONG Pengcheng， LIU Ning，et al ．Path planning based on simulated annealing for multi-UAVs road network patrol［J］．Fire Control & Comma-nd Control，2024，49（7）：24-29.
[88]	LIU Q， ZHANG Y， LI M，et al ．Multi-UAV path planning based on fusion of sparrow search algorithm and improved bioinspired neural network［J］．IEEE Access，2021，9：124670-124681.
[89]	KONG F， WANG Q， GAO S，et al ．B-APFDQN：a UAV path planning algorithm based on deep Q-network and artificial potential field［J］．IEEE Access，2023，11：44051-44064.
[90]	吕超，李慕宸，欧家骏．基于分层深度强化学习的无人机混合路径规划［J］．北京航空航天大学学报，2025，51（10）：3451-3459.
	Chao LYU， LI Muchen， Jiajun OU ．UAV hybrid path planning based on hierarchical deep reinforcement learning［J］．Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics，2025，51（10）：3451-3459.
[91]	付澍，杨祥月，张海君，等．物联网数据收集中无人机路径智能规划［J］．通信学报，2021，42（2）：124-133.
	FU Shu， YANG Xiangyue， ZHANG Haijun，et al ．UAV path intelligent planning in IoT data collection［J］．Journal on Communications，2021，42（2）：124-133.
[92]	ZHANG Z， WANG S， CHEN J，et al ．A bionic dynamic path planning algorithm of the micro UAV based on the fusion of deep neural network optimization/filte-ring and hawk-eye vision［J］．IEEE Transactions on Systems，Man，and Cybernetics：Systems，2023，53（6）：3728-3740.

年份	国家	无人机应急救援应用
1996	以色列	火鸟无人机探测监测火情^［12］
2006	美国	RQ-1捕食者无人机参与卡特琳娜飓风的搜索救援行动^［12］
2008	中国	在汶川大地震期间利用无人机的遥感航拍技术获取灾情信息，深入灾区搜寻幸存者，对灾区的受灾情况进行初步的评价^［13］
2011	日本	RQ-4全球鹰无人机和微型无人机分别从高空和低近侦察日本核电站核反应堆及核心辐射水平^［12］
2017	中国	无人机深入九寨沟地震灾区，获取高分辨率原始影像，对灾区开展喷洒消毒工作^［15］
2023	中国	使用无人机将牵引滑轮和防坠护具、修理工具等送到被困人员处引导救援^［14］
2025	中国	翼龙-2H应急救灾型无人机直达西藏定日县震中，侦察到多处关键灾情信息^［16］

灾害类型	灾害描述	灾害特点	可采用救援方式
水旱灾害^［21］	洪涝、干旱等	不可预测性、影响范围广、破坏力大	地面设备+无人机
气象灾害^［9］	台风、冰雹、低温冷冻等		地面设备+无人机
地震灾害^［7］	地震引起的灾害		地面设备+无人机
海洋灾害^［22］	风暴潮、海浪、海啸等		海面设备+无人机

灾害类型	灾害描述	灾害特点	可采用救援方式
交通事故^［23］	涉及运输工具的意外事件	突发性、高危害性、可预防性	地面设备+无人机
火灾^［24］	由火源失控引起的灾害		地面设备+无人机
化学泄露与爆炸^［25］	化学品泄漏或爆炸、工业排放等		地面设备+无人机
工程事故^［14］	设计缺陷、施工错误或管理不善		地面设备+无人机

救援场景	无人机的应用需求	文献
地震	人员搜救、临时基站、灾情评估	［27-29］
火灾	火情监测、高层灭火、火情预警	［30-31］
洪灾	灾情评估、洪水监测、人员搜寻	［32］
爆炸	实时监控、人员搜救、辅助决策	［25］

文献	最小化能耗	最大化任务完成率	最大化经济性	最大化安全性	最小化任务时间
［68］	√			√
［50］	√	√			√
［49］	√	√
［69］	√	√			√
［6］			√		√
［70］				√	√
［71］	√		√
［65］	√		√
［67］	√	√
［72］	√		√		√
［73］				√	√
［74］				√	√