随着无人车、无人机等无人设备的发展以及人工智能的演进,无人设备在物流运输等领域发挥着越来越重要的作用,然而,无人设备面临着续航里程短的现状,这也给无人设备持续执行任务带来了考验,同时,无人设备在执行任务时多数存在路径规划的需求,而如何在有能量约束的情况下完成具有一定目标的路径规划任务是现阶段的难题与挑战。因此,在本文中研究了无人设备如何能够持续地在给定目标节点顺序的场景中进行路径规划且满足目标函数最优的问题。在参考现有研究资料的前提下,通过构建有能量约束的无人设备在线规划的场景模型,设计带有滑动窗口的在线算法求解模型,复现已有算法与本文提出的算法进行比较三种方法对该问题进行了研究。在本文中,首先针对具有能量约束的无人设备在存在充能站点的场景中在线执行目标节点有序的巡航任务场景建立起数学模型。其次通过推导充能站点与无人设备满能量时能够移动的最大距离之间的关系,证明了为使所提出问题可解,场景内充能站点所需要满足的必要条件,并推导出特殊区域下使此类问题可解的充分条件。再次,本文定义了无人设备的能量损耗、时间开销以及联合优化目标等目标函数,并将目标函数简化为仅与距离和场景内节点相关的函数。之后,本文提出了一种无人设备可以持续进行路径规划任务的滑动窗口算法FWOA(Forwad-looking Window Online Algorithm),该算法通过计算子窗口内最优路径并比较得出最优路径之后更新能量约束条件的方式,对本文所提出的问题进行求解。最后,本文在无人机与无人车的应用场景中分别进行了仿真,其中无人车考虑了交通状况的影响,仿真中将FWOA算法与已有算法在能量损耗,时间开销等方面进行对比及分析,仿真结果表明本文所提出的FWOA算法不仅具有路径优化的优势,同时计算复杂度较低,具有更广的适用范围。