MATLAB实现基于RRT-DRL-Q-learning 快速扩展随机树（RRT）结合深度强化学习（DRL）与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是空中自主系统中的核心问题之一，尤其在复杂城市环境、山地地形、灾害搜救、低空物流以及边境巡逻等任务中，路径是否安全、平滑、实时、可达，直接决定任务执行效果。传统二维规划方法已难以满足真实飞行场景对高度维度、动态障碍、能量约束、通信限制和气象扰动的综合要求。三维空间中，障碍物分布更复杂，飞行器姿态控制与航迹控制耦合更强，规划结果不仅要避障，还要兼顾飞行效率、转弯半径、爬升下降代价以及任务时限。仅依赖经典最短路径算法，往往容易陷入局部最优，或因环境连续性与非线性导致搜索效率不足。
快速扩展随机树 RRT 因为适合高维连续空间探索，在无人机路径规划中应用广泛。RRT 的优势在于能够快速向未知区域扩展，在存在复杂障碍时仍可较快找到可行路径。然而，标准 R ...