MATLAB
实现基于
DQN-APF
深度Q网络（DQN）结合斥力
-引力势场法（
APF）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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无人机（UAV）技术近年来迅猛发展，广泛应用于军事侦察、环境监测、农业喷洒、快递物流等多个领域。无人机在复杂环境中自主飞行和路径规划的能力，是实现智能化作业的核心环节。传统路径规划方法如A*算法、Dijkstra算法等，在静态环境下表现较好，但面对动态、复杂的三维空间环境时，往往计算开销大且缺乏灵活性。此外，随着深度学习技术的兴起，基于深度强化学习的路径规划方法逐渐成为研究热点，因为它们能够通过与环境的交互自动学习最优策略，适应性强且效果显著。
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是深度强化学习中的经典算法，结合卷积神经网络有效地解决了传统Q学习在大状态空间中的维度灾难问题，使得智能体可以在连续复杂环境中通过试错学习得到最优决策策略。而斥力-引力势场法（Artificial Potential Field，APF）则是一种基于物 ...