MATLAB
实现基于
DQN-MLP
深度Q网络（DQN）结合多层感知机（
MLP）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着智能化技术的快速发展，无人机在城市管理、灾害救援、环境监测、物流运输等多个领域展现出了巨大的应用价值。然而，无人机在复杂城市环境和野外区域执行任务时，面临着高风险、高动态、多约束的三维空间路径规划挑战。传统的路径规划方法通常依赖于人工设计算法或基于经验的启发式算法，虽然在某些场景中表现良好，但在遇到动态障碍物、高维度环境信息、实时性和最优性要求较高的任务中，传统算法的适应能力和通用性受到诸多限制。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）利用神经网络强大的特征提取与泛化能力，为无人机三维路径规划带来新的突破，尤其是深度Q网络（Deep Q Network, DQN）在不断迭代、试错和奖励驱动下自动学习最优路径策略，实现路径的自主优化。结合多层感知机（MLP）的DQN模型 ...