项目介绍 MATLAB实现基于ACO-DRL 蚁群算法（ACO）结合深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划

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MATLAB
实现基于
ACO-DRL
蚁群算法（
ACO）结合深度强化学习（
DRL）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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随着低空经济和智能物流的迅猛发展，多旋翼与固定翼无人机在搜救巡检、城市应急投送、山区测绘与电力巡检等任务中对路径规划的依赖愈发突出。三维环境中的路径规划不仅需要考虑地形起伏、建筑群体、自适应禁飞区、临时动态障碍（如吊塔升降、临时禁航走廊）、多源气象扰动（侧风、上升/下沉气流）、通信遮挡与续航限制，还要兼顾规划时间、全局最优质量与在线重规划鲁棒性。传统基于图搜索的A*、D
在状态离散程度较高、启发式函数设计优秀的场景中表现稳定，但在强非凸障碍和大尺度连续空间里会出现扩展代价过大、搜索时间上升快的问题；基于采样的RRT
能在连续空间提供渐近最优收敛，但其在复杂约束下的采样效率与路径平滑质量仍需大量后处理。蚁群算法以“信息素—启发因子—群体协同”为核心，对组合优化与全局搜索具有天然优势，尤以多峰函数与稀疏可行域场景见长，但在超大规模三维栅格或混合连续空间 ...

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