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雷达卡
MATLAB
实现基于
ACO-LSTM
蚁群优化算法（
ACO）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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随着科技的不断进步和人工智能技术的日益成熟，无人机在各个领域的应用变得越来越广泛。近年来，无人机被广泛应用于军事侦查、灾害监测、物流运输、环境检测、精细农业、巡检巡查等众多场景。在这些应用场景中，无人机通常需要自主地在三维空间内进行路径规划，以避开障碍物、躲避风险、节约能源，并实现高效任务执行。三维路径规划作为无人机智能决策与自主导航的核心问题之一，其目标是根据复杂环境、任务需求和约束条件，生成一条从起点到终点的最优安全路径。
传统路径规划算法主要有A*、Dijkstra、RRT、DWA等，这些方法在静态、简单环境下表现良好，但在大规模、高维度、复杂动态环境中，往往存在计算量大、寻优能力有限、局部最优等问题。随着群体智能优化算法的发展，蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）因其优秀的全局寻优能力和自适应性， ...
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