当前，低空经济已成为国家战略性新兴产业的重要赛道，无人机路径规划与目标识别能力直接决定了产业发展的质量与安全。我校《四川轻化工大学学报（自然科学版）》聚焦该领域推出《无人机路径规划与轨迹优化方法综述》《基于YOLOv8n-ByteTrack的无人机检测与跟踪方法》《基于YOLO-GELAN的无人机航拍图像目标检测方法研究》《一种改进YOLOv8的无人机航拍图像小目标识别算法》《四旋翼无人机反步超螺旋滑模姿态控制器设计》《基于扩张状态观测器的异构多智能体编队控制》等研究成果。该系列研究具有以下重要意义：（1）服务国家战略需求，筑牢低空安全防线。学报涉及的无人机检测与跟踪、小目标识别研究，直击低空安全的核心痛点。当前研究突破在于：针对“低慢小”目标难以探测的行业瓶颈，多维特征融合技术显著提升了复杂环境下的识别准确率。（2）驱动产业升级，赋能千行百业。 路径规划与轨迹优化是实现低空经济规模化应用的基础。研究成果中涉及的复杂环境下航路智能规划、四维航迹优化等方法，正推动无人机在物流配送、城市治理、应急救援等场景中飞得更稳、更准。这些创新为低空物流网络的构建、城市空中交通的管理奠定了理论基础。（3）引领技术前沿，夯实自主可控能力。异构多智能体编队控制是当前国际学术竞争的前沿高地。学报关注这一方向，体现了服务国家创新驱动发展战略的自觉。从“单机作业”到“集群智能”的跨越，可有效推动无人机系统在灾害搜救、边境巡逻等重大场景中实现效能倍增，为我国低空经济的高质量发展与国防现代化提供有力的智力支撑。
（拟稿：于永启 万东升 审核：范光杰）
