1.一种无人机隐蔽贴地飞行路径规划方法，其特征在于，包括：在三维空间上对无人机飞行区域进行网格化处理形成若干体素；根据无人机飞行环境中的风速特征、地形特征以及威胁源数据，计算每个体素的混合黎曼张量；

根据混合黎曼张量计算每个体素的节点代价标量值，由节点代价标量值确定体素的采样概率密度；将无人机飞行的起始位置作为搜索节点，根据搜索节点、无人机飞行的目标位置和搜索半径确定采样区域，在采样区域内按照采样概率对体素进行采样获得采样候选点；根据混合黎曼张量计算搜索节点与采样候选点的黎曼几何距离，将黎曼几何距离最小的n个采样候选点作为下一个搜索节点，重复采样直至到达无人机飞行的目标位置获得搜索树；

计算搜索树中每条搜索飞行路径的路径代价标量值；所述搜索飞行路径为从无人机飞行的起始位置开始，经过相互连接的搜索节点到达无人机飞行的目标位置的路径；根据路径代价标量值从搜索树的所有搜索飞行路径中筛选出飞行理论路径，对飞行理论路径进行插值平滑获得最终的飞行执行路径。

2.根据权利要求1所述的无人机隐蔽贴地飞行路径规划方法，其特征在于，根据无人机飞行环境中的风速特征、地形特征以及威胁源数据，计算每个体素的混合黎曼张量，具体包括：根据无人机飞行环境中的风速特征、地形特征以及威胁源数据，计算无人机飞行区域的风速波动系数 、地形起伏系数 和暴露度系数  ；

根据风速特征、地形特征以及威胁源数据的相对侧重程度构建分析判断矩阵，求解分析判断矩阵的最大特征值对应的特征向量 ；对特征向量 进行归一化运算获得基础权重向量；由基础权重向量、风速波动系数 、地形起伏系数 和暴露度系数  计算获得路径规划权重；

利用张量映射函数将每个体素中的风速特征、地形特征以及威胁源数据转化为暴露度张量、坡度张量和风力张量；通过路径规划权重将暴露度张量、坡度张量和风力张量拟合为混合黎曼张量。

3.根据权利要求2所述的无人机隐蔽贴地飞行路径规划方法，其特征在于，根据无人机飞行环境中的风速特征、地形特征以及威胁源数据，计算无人机飞行区域的风速波动系数、地形起伏系数 和暴露度系数  ；具体包括：由无人机飞行环境中的风速特征提取每个体素中心点的风速矢量，根据风速矢量计算风速波动系数 ，表达公式为：；

公式中， 为无人机飞行区域中体素总数量， 为第 个体素中心点的风速矢量，为无人机飞行区域的风速平均值；

由无人机飞行环境中的地形特征提取每个体素的海拔高程，根据每个体素的海拔高程计算地形起伏系数 ，表达公式为：；

；

公式中， 为第 个体素中地表与水平面的坡度夹角， 为无人机飞行区域中所有体素的平均坡度； 为第 个体素的位置坐标，为海拔高程；

由无人机飞行环境中的威胁源数据提取威胁源的位置坐标和发射功率，根据威胁源的位置坐标计算威胁源和第 个体素之间的三维空间距离；基于威胁源和第 个体素之间的三维空间距离以及威胁源的发射功率计算暴露度数值，表达公式为：；

公式中， 为第 个体素的暴露度数值， 为第k个威胁源的发射功率， 为第k个威胁源发射天线在无人机所在方向的增益， 为第k个威胁源的工作波长， 为无人机的雷达反射截面积， 为圆周率， 为第k个威胁源和第 个体素之间的三维空间距离， 为第k个威胁源的系统损耗因子，K为无人机飞行环境中威胁源的总数量，k 为无人机飞行环境中威胁源的序号索引；

将第 个体素的暴露度数值与暴露度阈值进行对比判断体素是否属于危险体素，将危险体素数量与无人机飞行区域中体素总数量的比值作为暴露度系数  。

4.根据权利要求2所述的无人机隐蔽贴地飞行路径规划方法，其特征在于，根据风速特征、地形特征以及威胁源数据的相对侧重程度构建分析判断矩阵，具体包括：；

公式中，为分析判断矩阵， 为风速特征相对地形特征的重要程度设定值， 为风速特征相对威胁源数据的重要程度设定值， 为地形特征相对威胁源数据的重要程度设定值。

5.根据权利要求2所述的无人机隐蔽贴地飞行路径规划方法，其特征在于，由基础权重向量、风速波动系数 、地形起伏系数 和暴露度系数  计算获得路径规划权重，具体包括：；

；

， ， ；

公式中， 为路径规划权重， 为风力权重， 为坡度权重， 为暴露度权重，为归一化操作， 为基础权重向量， 为风力基础权重，为坡度基础权重， 为暴露度基础权重； 、 和 为耦合因子； 为基础权重与耦合因子逐元素相乘后的求和值。

6.根据权利要求1所述的无人机隐蔽贴地飞行路径规划方法，其特征在于，根据混合黎曼张量计算每个体素的节点代价标量值，由节点代价标量值确定体素的采样概率密度；表达公式为：；

公式中， 为节点代价标量值， 为采样概率密度， 为自然指数函数； 为混合黎曼张量。

7.根据权利要求1所述的无人机隐蔽贴地飞行路径规划方法，其特征在于，根据混合黎曼张量计算搜索节点与采样候选点的黎曼几何距离，具体包括：；

公式中， 为搜索节点与采样候选点的黎曼几何距离，为搜索节点的坐标向量， 为采样候选点的坐标向量， 为搜索节点与采样候选点之间中点的混合黎曼张量， 为矩阵转置。

8.根据权利要求1所述的无人机隐蔽贴地飞行路径规划方法，其特征在于，对飞行理论路径进行插值平滑获得最终的飞行执行路径，具体包括：；

；

公式中， 为飞行执行路径的轨迹点， 为飞行理论路径上的离散路径点，J为飞行理论路径上的离散路径点总数， 为第 j 个离散路径点的 b次B样条基函数； 为B样条曲线位置的归一化参数， 、 、 和 为参数 的区间划分点，为第   个离散路径点的 次B样条基函数， 为第   个离散路径点的 次B样条基函数。

9.一种无人机隐蔽贴地飞行路径规划系统，其特征在于，包括：数据获取模块，在三维空间上对无人机飞行区域进行网格化处理形成若干体素；根据无人机飞行环境中的风速特征、地形特征以及威胁源数据，计算每个体素的混合黎曼张量；

路径搜索模块，根据混合黎曼张量计算每个体素的节点代价标量值，由节点代价标量值确定体素的采样概率密度；将无人机飞行的起始位置作为搜索节点，根据搜索节点、无人机飞行的目标位置和搜索半径确定采样区域，在采样区域内按照采样概率对体素进行采样获得采样候选点；根据混合黎曼张量计算搜索节点与采样候选点的黎曼几何距离，将黎曼几何距离最小的n个采样候选点作为下一个搜索节点，重复采样直至到达无人机飞行的目标位置获得搜索树；

路径选择模块，计算搜索树中每条搜索飞行路径的路径代价标量值；所述搜索飞行路径为从无人机飞行的起始位置开始，经过相互连接的搜索节点到达无人机飞行的目标位置的路径；根据路径代价标量值从搜索树的所有搜索飞行路径中筛选出飞行理论路径，对飞行理论路径进行插值平滑获得最终的飞行执行路径。

10.一种电子终端，其特征在于，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行权利要求1至8任一项所述无人机隐蔽贴地飞行路径规划方法的步骤。