Python
实现基于深度强化学习（
DRL）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是智能飞行、低空物流、应急救援、森林巡检、城市测绘和复杂空域管理中的关键技术。与二维移动机器人相比，无人机需要同时处理经度、纬度和高度三个方向的运动约束，还要面对建筑物、山体、通信塔、树木、桥梁、临时禁飞区以及动态飞行器等多种障碍。路径规划结果不仅要保证起点和终点之间连通，还要兼顾飞行距离、能耗、时间、转弯平滑性、安全间距、爬升速率和控制稳定性。传统的栅格搜索算法能够在静态地图中获得可行路线，但在地图规模较大、障碍物数量较多或环境实时变化时，搜索空间会迅速膨胀，计算时间难以满足实时飞行要求。传统人工势场方法具有实现简单的特点，却容易出现局部极小值、目标不可达和障碍物附近振荡等问题。群智能优化方法可以处理复杂目标函数，但通常需要较多迭代次数，并且规划效率会受到参数设置影响。
深度强化学习把路径规划过程描述为连续决策问题。无人机在当前三维环境状 ...