MATLAB
实现基于
RRT-Q-learning-DRL
快速扩展随机树(
RRT)结合Q学习算法(
Q-learning
)与深度强化学习(
DRL)进行无人机三维路径规划的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解)
无人机在三维空间中的智能路径规划已经成为智能交通、物流配送、应急救援、测绘巡检等领域的关键技术之一。三维环境与二维环境相比具有更高的自由度和更复杂的环境约束:不仅存在建筑物、山体等静态障碍物,还会受到禁飞区、风场扰动、通信遮挡和能源约束等多种因素影响。传统的路径规划方法例如基于栅格地图的A*、Dijkstra,或者基于势场的人工势场法,在规则环境和较小规模地图中可以获得较好效果,但在高维连续空间、环境复杂且约束条件多变的场景中容易面临状态空间维度爆炸、搜索效率低、局部最优困境以及对环境建模依赖性强等突出问题。
快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)在连续空间路径规划中具有明显优势。RRT通过在状态空间中随 ...
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