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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-RNN
粒子群优化算法（
PSO）结合循环神经网络（
RNN）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处在智能体导航、空域管理和自主控制的交叉地带，既要兼顾飞行器动力学与能耗，也要面对复杂环境中的障碍物、禁飞区、风场扰动、通信盲区等不确定因素。传统的确定性图搜索方法在规则栅格和静态障碍物环境中表现稳定，但在高维连续空间、非凸约束和强随机扰动场景里往往容易陷入组合爆炸或出现过度光滑化导致的安全余度不足。启发式与智能优化方法因具备强大的全局搜索能力而被频繁采用，其中粒子群优化更以实现简洁、参数少、收敛速度快见长。不过，单纯的群体智能优化对环境先验的利用率不高，容易在粗糙代价函数或稀疏奖励下出现早熟收敛。循环神经网络能够从历史轨迹、局部代价图和传感序列中提炼时序相关性，适合对动态环境的代价分布与可行走廊进行预测，从而把“经验”注入到搜索与优化里。将粒子群与循环网络耦合，能够把“基于经验的预测能力”和“基于群体的探索能力”叠加起来， ...
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