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雷达卡
MATLAB
实现基于
RRT-LSTM
快速扩展随机树（
RRT）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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无人机在复杂三维环境中的路径规划，面对的不仅是几何意义上的障碍物绕行，更是动态风险、传感器噪声、风场扰动、通信延迟等多重不确定因素的叠加。传统采样式规划器（如RRT、RRT*）以其对高维空间的天然适配，已经在静态或弱动态环境中展现了优秀的可扩展性与完备性趋势。然而，单纯依赖随机采样的树扩展，会在障碍密集或窄通道场景中频繁遭遇采样低效、收敛缓慢、易陷入“无效探索”的问题。另一方面，数据驱动的深度学习模型（如LSTM）在处理轨迹、航迹、时序传感数据方面具有优势，能够从历史路径、局部地图和飞行状态中抽取具有预测价值的模式，但如果让纯学习模型独立完成路径生成，又容易受限于训练分布、泛化到极端形态场景的稳定性，以及对安全约束的明确表达能力。本项目把两者结合：RRT负责探索的骨架与可行性的硬约束，LSTM提供先验引导与局部建议，二者分工明确、紧密 ...
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