1.无人机山地优先救援路径规划方法，其包括：

获取需救援的目标位置，将目标位置范围基于障碍点生成泰森多边形的线段作为初始飞行路径可行解；

构建路径安全度约束条件，对可行解筛选出满足安全度约束条件的泰森多边形的边Lij，边Lij为泰森多边形相邻顶点i和j之间的边，i和j分别为两个位置点；

其特征在于，还包括：

获取需救援的紧急情况类型，所述紧急情况类型包括目标救援点的人数g和目标救援点的山体危险程度h；

构建与威胁度un相关的目标优先系数T，在边Lij上，以目标优先系数T最高的目标点为起始点，将起始点作为蚁群的起点，通过改进的蚁群算法求解下一个目标优先系数T最高的第二目标点的移动路径，然后将第二目标点作为新的起始点，重复运行改进的蚁群算法求解下一个目标优先系数T最高的第三目标点的移动路径，直至经历所有目标点，得到总的移动路径为优先救援路径；

其中，威胁度un与目标救援点的人数g和目标救援点的山体危险程度h相关，威胁度un表示目标点n的威胁度，威胁度un取值为正数，目标救援点的人数g取值为大于或等于0的整数，山体危险程度h的取值在0到1之间。

2.如权利要求1所述的无人机山地优先救援路径规划方法，其特征在于，构建目标优先系数为：T＝Wg×g+Wh×h；

所述威胁度un与目标优先系数T的关系函数构建为：

F(un)＝un2[(Wg+Wh)|T-1|q]2/q+(1-un)2[(Wg+Wh)Tq]2/q在 时，

其中，Wg表示与待选择的可行点的避障距离的比重，Wh表示达到待选择可行点的所需能力的比重，q为距离参数，取值为正数，Wg的取值在0到1之间，Wh的取值在0到1之间。

3.如权利要求1或2所述的无人机山地优先救援路径规划方法，其特征在于，还包括：获取灾害m对目标点n的杀伤概率pmn，灾害m对目标点n造成伤害的参数xmn，以及目标点n的威胁度un；

构建目标点范围内的综合指标smn为：

smn＝unpmnxmn；

目标范围内的最优综合指标为：

其中，smn是目标点n在灾害m与无人机当前态势得出的综合指标；目标点n和灾害m为一一对应，r、b的取值不代表目标点n和灾害m的大小，只代表一个标号，m、n分别从1开始取值，r、b为m、n的最终取值，pmn、xmn取值均在0到1之间；

在改进的蚁群算法中，获取在时刻t时位置点i到位置点j的距离之间的一个最优综合指标Sij，用于将在时刻t从位置点i转移到位置点j的概率与当前最优综合指标Sij相关，以及蚁群中第k只蚂蚁在搜索时留在边Lij上的信息素浓度与当前最优综合指标Sij呈正相关。

4.如权利要求3所述的无人机山地优先救援路径规划方法，其特征在于，在时刻t从位置点i点转移到位置点j的概率为：其中，α为信息启发式因子，表示信息素的重要程度；τij(t)为t时刻时边Lij的信息素浓度，β为期望启发式因子，表示能见的重要程度，ηij为能见度的启发函数，用来表示路径(i，j)的能见度，ηij＝1/dij，其中dij为点i到点j的距离；

随着时刻t的推移，边Lij上的信息素为：

τij(t+1)＝(1-ρ)τij(t)+Δτij

其中，t+1表示时间向下一次跌代推进，时刻t+1的物理量表示为时刻t加上前一次迭代消耗的时间；ρ为信息素浓度的蒸发系数，ρ的取值区间为：ρ∈(0，1)；1-ρ为信息素浓度残留系数；Δτij为信息素浓度的增量，其计算公式为：k

其中，K为蚂蚁数量，Δτij为第k只蚂蚁在搜索时留在边Lij上的信息素浓度，计算方式为：其中，lkm标为蚂蚁k在第m次迭代的搜索中所行驶的路径长度。