MATLAB
实现基于
GA-DNN-RNN
遗传算法（
GA）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
项目背景介绍
面向城市低空物流、应急救援与巡检等任务，无人机三维路径规划已经从概念研究走向工程落地。在复杂的三维空间中，无人机不仅要在起点与终点之间找到一条可行路径，更要在多维约束下实现能量消耗最小、飞行时间最短、安全裕度最大等多目标综合优化。传统路径规划方法，如三维栅格搜索、改进A
算法、Dijkstra算法、RRT/RRT
等，在规则环境与约束相对简单的场景中表现良好，但在高动态、高不确定性的真实应用环境中，往往存在搜索空间爆炸、计算时间过长、对环境变化适应能力差等问题。尤其在城市峡谷、山地峡谷、复杂障碍群的背景下，单纯依靠几何搜索或局部优化，难以兼顾全局最优性与实时性。
随着深度学习技术以及元启发式优化算法的发展，将智能优化算法与深度神经网络结合，引入强化的学习和记忆能力，为无人机三维路径规划提供了新的解决思路。深度神经网络可以在大量历史数据与仿真数据中学习复杂环境下的隐含规律，而循环神经网络擅长处理时序信息与状态序列，能够对 ...