MATLAB
实现基于
ACO-DNN-RNN
蚁群算法（
ACO）结合深度神经网络（
DNN）与循环神经网络（
RNN）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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在低空空域逐步开放和智能化装备快速发展的推动下，多旋翼与固定翼无人机已经从军事侦察与打击领域扩展到物流配送、应急救援、城市巡检、环境监测、农业植保等众多场景。随着无人机数量和飞行密度持续增加，如何在复杂三维环境中实现安全、高效、智能的路径规划，已经成为关键基础技术之一。路径规划的核心任务是为无人机在起点与终点之间生成一条满足多重约束的三维航迹，该航迹不仅要尽量缩短飞行距离、降低能耗，还要规避建筑物、地形障碍、禁飞区以及动态飞行目标，同时满足飞行器姿态与动力学约束、通信约束和任务时间窗要求。
传统路径规划方法包括基于图搜索的A
、Dijkstra，基于采样的RRT、RRT
，基于势场的人工势场法，以及基于启发式智能优化的遗传算法、粒子群、蚁群算法等。这些方法在二维环境和规则障碍场景中已 ...