MATLAB
实现基于
LSTM-Q-learning
长短期记忆网络（
LSTM
）结合Q学习算法（
Q-learning
）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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无人机三维路径规划作为智慧交通、环境监测、应急救援、物流配送等众多领域的关键技术，近年来一直受到高度关注。随着城市化进程加快，低空空域资源变得日益紧张，无人机需要高效、安全、智能地在复杂三维环境中完成既定任务。而传统的二维路径规划无法充分应对实际应用中地形地貌复杂、障碍物多样、位置动态变化等挑战。如何在保证全局最优、避障安全、能耗最小化及任务高效完成等多目标下，实现无人机智能自适应路径规划，推动无人机智能化水平进一步提升，成为亟待解决的难题。
三维空间的环境建模与感知难度显著高于二维。地形高度、障碍物运动与环境感知的不确定性，使得路径决策问题更加复杂。传统A*、Dijkstra算法固然具备较优的搜索能力，但在动态或大规模环境下，受限于高昂的计算复杂度与局部最优困境，难以满足实时 ...