1.一种基于模糊综合评判的供电式无人机最优路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：建立三维空间模型，并获取非均匀分布的节点获得对应坐标信息；

步骤2：对非均匀无线传感器网络节点进行离群因子分析，对非离群的节点进行粗分簇，根据离群点的特征，获得稳定簇群并标记簇头信息；

步骤3：利用步骤1和步骤2所准备的簇群信息和节点信息，确定紧急充电节点，规划无人机当前位置到紧急充电节点间的路径；

步骤4：利用步骤2和步骤3获得的节点信息和路径信息，采用模糊综合评判的方法在可视区域内确定自适应充电集合，局部动态规划充电路径；包括如下步骤：步骤4.1：在bestpath(Pstart,Pend)三维点集合路径可视区域内遍历节点，其中，可视区域坐标为 搜索可视区间内所有节点信息；

步骤4.2：对遍历的节点依据权重进行模糊综合评判，具体判断参数如下：根据步骤2遍历可视区域内节点相关信息：节点的电量、节点耗电量、邻近节点数、邻近节点剩余电量、是否为簇头、是否为离群点，根据步骤3获得最优路径bestpath(Pstart,Pend)的长度、Pend剩余电量、紧急充电集合S中节点数量，无人机剩余电量确定因素集合：U＝[u1,u2,…un]；

归一化第i个节点的第m个指标

确定评价指标体系因素集合U上的指标权重：

其中，指标比重 获得模糊综合评判值

若 则加入自适应充电集合S′；

若未创建自适应充电集合S′，则无人机按照步骤3.3获得的最优路径bestpath(Pstart,Pend) 执行充电任务；

步骤4.3：依据步骤4.2中自适应充电集合S′动态更新充电路径，具体步骤如下三步：步骤4.3.1：遍历自适应充电集合S′，依据步骤3.3规划点到点的三维路径：(a)若新增待充电节点仅为一个，最佳路径为：

bestpath(Pstart,Pnew)+bestpath(Pnew,Pend)；

(b)若新增节点超过一个，则通过改良圈迭代优化充电顺序，满足：bestpath(Pi,Pj)+bestpath(Pi+1,Pj+1)＜bestpath(Pi,Pi+1)+bestpath(Pj,Pj+1)，则替换有效；

步骤4.3.2：若无新增充电节点，执行充电任务；若有新增充电节点，根据新充电路径执行充电任务，直至Pend节点充电完成；

步骤4.3.3：若无人机电量未为低电返航电量，则继续循环执行步骤3.1；

若无人机电量仅为低电返航电量，则无人机返航充电。

2.根据权利要求1所述的基于模糊综合评判的供电式无人机最优路径规划方法，其特征在于，所述步骤1中，搭建三维环境采用等分法沿x,y,z轴将三维地图离散化为一个三维点集合，集合中任意一点对应着两个坐标，即位置序号和位置坐标；在三维点集合中获得节点的序号Pi，坐标P(x,y,z)，这也关系到步骤2非均匀无线传感器网络节点的分簇及节点电量E＝{e1,e2,…,ei}的消耗。

3.根据权利要求1或2所述的基于模糊综合评判的供电式无人机最优路径规划方法，其特征在于，所述步骤2按以下步骤实施：步骤2.1：在三维坐标系中，根据步骤1获得的节点信息，采用离群因子分析的方式，依据节点间的欧式距离 比较离群因子与平均值和标准差之间的大小确定离群点；

步骤2.2：对于非离群点进行聚类，随机选择节点作为初始聚类中心，迭代重定位形成k个簇，直到质心不发生变化，质心即为簇头；

步骤2.3：计算离群点至最邻近节点的距离Ndi及平均值 若 且最邻近节点为非离群点则该离群点加入该簇群；反之，该离群点为独立成簇，离群点即为簇头。

4.根据权利要求1或2所述的基于模糊综合评判的供电式无人机最优路径规划方法，其特征在于，所述步骤3中，设置报警阈值，利用步骤1和步骤2所准备的分簇信息和节点信息，确定紧急充电节点S0，规划无人机当前位置到充电锚点间的路径，步骤如下：步骤3.1：设置报警阈值M1，低于报警阈值的节点自动加入紧急充电集合S；

步骤3.2：获得低电量节点的位置信息，无人机查询并更新紧急充电集合S排序，获取紧急充电节点S0的信息；

步骤3.3：在三维点集合中，设置A*算法搜索参数，规划点到点的最优路径bestpath(Pstart,Pend)。