1.一种基于改进RRT的高动态固定翼无人机航迹规划方法，其特征在于，包括：
获取无人机的起始点、终止点、威胁区域；根据起始点、终止点、威胁区域设定无人机航迹的规划空间；
将无人机的起始点、终止点作为随机生成树的起点和终点；将随机生成树内的点Pn，s赋予四种状态属性：{Pn，κ|κ＝0，1，2，3}；其中n表示点的编号，κ表示点的四种状态：κ＝0时，表示此点处于方向末端，没有从此点继续延伸，称此点为末端点；κ＝1时，表示此点沿着向终点的方向生长出了下一个点，称此点为定向点；κ＝2时，表示此点只能沿着随机方向生长出下一个点，称此点为随机点；κ＝3时，表示此点已经尝试生长了过多次，需要放弃从此点生长，称此点为放弃点；
采用启发机制的待生长点选取方法对随机生成树进行待生长点Pcurrent选择；
对待生长点Pcurrent进行属性判断，根据属性进行生长方向选择；直至生长点Pcurrent接近终点，随机生成树上所有保留的点构成无人机的航迹；
对航迹进行裁剪修建冗余节点，使得航迹更加平滑。
2.根据权利要求1所述一种基于改进RRT的高动态固定翼无人机航迹规划方法，其特征在于，所述采用启发机制的待生长点选取方法对随机生成数进行待生长点选择，具体为：
每次选取待生长点Pcurrent前，首先在规划空间内随机生成随机点Prand，计算当前随机生成树内所有点到Prand的距离，将此距离记为drand；同时计算当前随机生成树内所有点到终点Pend的距离，将此距离记为dend；计算规划空间内起点Pstart到终点Pend的距离，记为dse；对每个点计算其相对启发值fn：
选择树内相对启发值fn最低的点作为生长点：
fn(i)＝min{fn(1)…fn(N)}
式中，i表示被选中的点的序号，N表示树内点的总数；同时，选择树内生长点时，若被选中的点为放弃点(Pi，s|s＝3)，则回溯到此点的父节点。
3.根据权利要求1所述一种基于改进RRT的高动态固定翼无人机航迹规划方法，其特征在于，所述对待生长点Pcurrent进行属性判断，根据属性进行生长方向选择，具体为：
当Pcurrent(i)定向生长时，Pcurrent(i)向着终点Pend(i)方向生长；当Pcurrent(i)随机生长时，会朝向Prand方向点生长；
若生长的航迹经过了威胁区域，则标记此点为随机点，并尝试向随机方向生长，直至此点生长出一个符合要求的子节点Pnew；若此点已被标记过不适合向终点生长，就转向可行的随机方向生长，直至此点生长出一个符合要求的子节点Pnew；Pcurrent点在每次尝试生长时，会记忆一次生长次数；若此Pcurrent点生长次数大于设定次数则放弃此点，并标记其为放弃点。
4.根据权利要求3所述一种基于改进RRT的高动态固定翼无人机航迹规划方法，其特征在于，所述待生长点Pcurrent的生长方向Anglei(χi，γi)需满足飞行器飞行性能约束，其中，i表示Pcurrent序号；若某次生长方向在无人机的性能约束范围之外，则沿着最靠近随机方向的边界范围生长，如下式：
其中，χleft表示左边界，χleft表示右边界，γpitch表示向下俯角，γclimb表示向上仰角。
5.根据权利要求1所述一种基于改进RRT的高动态固定翼无人机航迹规划方法，其特征在于，所述对航迹进行裁剪修建冗余节点，使得航迹更加平滑，具体为：
路径经过裁剪保留下的点应同时满足下式：
3
其中，B 表示包含障碍威胁的空间的集合，n,m表示航路点的序号，N表示生成的路径内包含航路点的总个数，PnPm表示直接连接Pn、Pm生成的线段；遍历路径内所有的点，直至所有的点均不可被剔除。
6.一种计算机系统，其特征在于包括：一个或多个处理器，计算机可读存储介质，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1‑5任一项所述的方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1‑5任一项所述的方法。