MATLAB实现基于LSTM-RRT-DNN 长短期记忆网络（LSTM）结合快速扩展随机树（RRT）与深度神经网络（DNN）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智能空中系统中的关键基础能力，直接决定任务执行的安全性、效率与稳定性。随着城市低空经济、应急救援、海上巡检、森林监测、物流配送与战术侦察等场景的持续扩展，无人机不再只是简单执行预设航线，而是需要在复杂三维环境中实时感知障碍物、动态目标、风场扰动、电量约束、通信遮挡与禁飞区域，并在多约束条件下生成可飞、可控、可优化的轨迹。传统方法如A*、Dijkstra、人工势场、采样类RRT与改进RRT，虽然具有一定实用性，但在三维高维空间中常面临搜索效率不足、路径抖动明显、对动态环境适应性弱、局部最优与碰撞风险高等问题。单纯依赖启发式规则的路径规划方式，往往难以同时兼顾实时性、全局性与轨迹平滑性，也难以充分利用历史任务经验。
LSTM、RRT与DNN的融合思路，正是为解决这类复 ...