MATLAB
实现基于
PSO-DNN-CNN
粒子群优化算法（
PSO）结合深度神经网络（
DNN）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的核心任务，是在复杂空间中为飞行器寻找一条从起点通向终点的安全、平滑、能耗较低且可执行的轨迹。与二维平面路径规划相比，三维场景不仅存在平面障碍，还存在高度变化、空域限高、地形起伏、风场扰动、传感误差和动态目标等因素，路径评价维度显著增加。传统方法通常依赖人工构造代价函数，再使用A*、Dijkstra、RRT、人工势场或蚁群等算法进行搜索。这类方法在静态、规则、低维问题中具有较好表现，但当环境呈现非线性、高维、强耦合特征时，代价函数很难完整描述真实飞行风险，算法也容易出现路径冗长、转角过急、贴近障碍、局部最优停滞等问题。特别是在城市低空、山地峡谷、林区穿越和灾害现场等应用场景中，障碍形态复杂、飞行空间狭窄、可通行区域分散，单纯依赖几何搜索往往难以兼顾安全性与实时 ...