MATLAB实现基于LSTM-DRL-CNN 长短期记忆网络（LSTM）结合深度强化学习（DRL）与卷积神经网络（CNN）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属于智能飞行控制中的核心问题之一，其目标是在复杂空间环境中为飞行器寻找一条安全、平滑、可执行、能耗可控且尽量高效的飞行轨迹。伴随低空经济、应急救援、城市巡检、边境监测、物流配送与农业植保等场景持续扩展，无人机已经不再局限于简单的定点悬停或人工遥控，而是逐步转向具备自主决策能力的智能平台。在这种趋势下，路径规划不仅需要处理静态障碍，还要面对动态障碍、通信干扰、风场扰动、地形起伏、禁飞区约束以及任务时效等多重限制。三维环境比二维环境更复杂，因为无人机必须同时在平面位置和高度维度上进行联合决策，高度变化与速度变化又会进一步影响动力学稳定性、视野覆盖与能耗消耗，因此路径规划的难度显著高于传统机器人导航问题。
传统方法通常依赖 A 星、Dijkstra、RRT、RRT*、人工势 ...