MATLAB
实现基于
RRT-Q-learning
快速扩展随机树（
RRT）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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在低空空域持续开放、智能化装备不断普及的趋势下，多旋翼和固定翼无人机在物流配送、应急救援、环境监测以及安防巡检等场景中的应用密度不断提高。传统人工规划或者简单规则驱动的路径规划模式，在二维平面任务中尚能勉强应对，但面对复杂的三维城市峡谷、山区地形、风场扰动与动态禁飞区环境时，路径安全性、可靠性与任务完成效率便会受到明显制约。为了在保证飞行安全与能源经济性的前提下实现自主飞行，路径规划算法必须能够充分利用环境信息、快速响应环境变化，并且具备一定的自学习与自适应能力。
快速扩展随机树算法是一类基于采样的路径规划方法，通过在状态空间内不断随机采样，并自根节点向外扩展树结构，从而逼近从起点到终点的可行路径。其优势在于对高维空间具有较好的扩展能力，对复杂障碍几何形状不敏感，能够自然地处理三维空 ...