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针对城市及限飞区域对无人机导航日益增长的需求，实时路径规划需兼具安全性与可扩展性。传统方法在避障、禁飞区等动态约束下的高维优化计算中常不堪重负。该研究团队提出QUAV——基于量子近似优化算法（QAOA）的量子辅助无人机路径规划框架，据我们所知，这是QAOA在无人机航迹优化中的首批应用之一。该框架将寻路问题建模为量子优化任务，通过UTM坐标转换整合障碍约束与地理空间精度，实现对多路径的高效探索。理论分析表明，在固定优化参数下，QUAV的电路深度相对于边数呈线性增长。基于IBM“基辅”量子处理器的仿真实验与硬件实测验证了其在噪声环境下的性能与鲁棒性。尽管存在硬件限制，实验结果证明QUAV能生成可行的高效航迹，展现了量子方法在未来无人机导航系统中的应用潜力。