MATLAB
实现基于
ACO-RNN-CNN
蚁群算法（
ACO）结合循环神经网络（
RNN）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已经成为智能装备、军事 reconnaissance、应急救援与城市低空交通中极其关键的基础技术。飞行平台在复杂三维环境中执行任务时，需要在有限能量、有限时间以及多种安全约束之下，从起点飞往终点，并同时规避静态与动态障碍物、保持通信链路稳定、尽量减少能耗与飞行风险。在过去较长一段时间，三维路径规划更多依赖传统的图搜索算法与启发式规划方法，例如A
、D搜索、势场法、RRT及其改进版本。这些方法在结构相对简单、障碍物较少、代价函数较单一的场景中能够获得较为可靠的路径，但在场景维度逐渐增大、约束条件互相耦合、环境具有高度不确定性的背景下，这类算法在计算效率、全局最优性以及鲁棒性等方面逐渐暴露出明显不足。
智能算法的引入为三维路径规划打开了新的思路。其中蚁群算法通过模拟真实 ...