MATLAB
实现基于遗传算法（
GA）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、环境监测、灾害救援、物流运输、农业巡检等领域的应用日益广泛。无人机路径规划作为其自主飞行能力的核心问题，直接影响到任务执行的效率与安全性。三维路径规划相比二维路径规划更具挑战性，因为需要同时考虑空间中复杂的障碍物分布、高度限制及飞行安全约束，尤其在复杂环境下，传统路径规划方法往往难以满足实时性与全局最优的需求。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种基于自然选择和遗传机制的优化方法，具有全局搜索能力强、适应性好等优势，非常适合解决复杂多目标、多约束的路径规划问题。通过模拟自然界的遗传、变异、选择过程，遗传算法能够在搜索空间中快速找到近似最优的路径，提升无人机自主飞行的智能化水平。
当前无人机三维路径规划面临诸多挑战，如障碍物的非规则形状、动态环境变化、路径安全性与飞行时间之间的权衡等。传统的基于图搜索的算法，如A*和Dijkstr ...