MATLAB
实现基于
RRT-DRL-CNN
快速扩展随机树（
RRT）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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低空空域精细化管理与智能化利用已经成为当前无人机技术发展与应用落地的重要方向之一。三维环境中，无人机执行巡检、灾害评估、物流运输、环境监测等任务时，必须在复杂多变的城市建筑群、山地地形、动态障碍物和禁飞区之间穿行，对路径规划算法提出了远高于传统二维路径规划的要求。三维路径规划不只是多了一个高度维度，而是带来了更复杂的可行飞行空间约束、姿态变化、爬升与下降性能限制，以及安全间隔、通信覆盖、能耗控制等多重约束的综合问题，因此需要更加智能、可学习、可泛化的规划策略。
经典的路径规划算法中，基于栅格的A*、Dijkstra等方法在规则环境中仍然有效，但在三维连续空间中会面临维度灾难问题，栅格分辨率越高，状态空间呈指数级膨胀，导致运算时间和内存消耗难以接受。采样类方法中，快速扩展随机树（ ...