MATLAB
实现基于深度强化学习（
DRL）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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随着无人机技术的迅速发展，无人机在军事侦察、物流配送、农业监测、环境保护等领域的应用日益广泛。其中，三维路径规划作为无人机自主飞行的重要基础，直接决定了无人机的飞行效率、安全性和任务完成质量。传统的路径规划方法多依赖于静态环境下的预设路径或基于规则的搜索算法，难以适应复杂多变的三维环境，尤其在动态障碍物和不确定环境中表现不足。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）技术因其在复杂决策问题上的卓越表现，成为无人机三维路径规划研究的热点。DRL通过深度神经网络从高维感知数据中学习状态表示，并结合强化学习的探索机制，能够实现自主、智能、实时的路径优化，极大地提升了无人机的环境适应能力和任务执行效率。
三维路径规划涉及无人机在空间中多自由度的运动控制，需要综合考虑环境障碍物、飞行动态约束、能耗限制和任务需求等多维因素。无人机在三维空间内自由穿梭，面对的 ...