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雷达卡
MATLAB
实现基于
BFOA-CNN
细菌觅食优化算法（
BFOA
）结合卷积神经网络（
CNN）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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在复杂低空空域中，固定翼或多旋翼无人机需要在三维空间内从起点飞至终点，同时规避动态与静态障碍、满足能耗约束、保持通信链路稳定，并在有限计算资源与有限反应时间内完成路径搜索与评估。这一问题兼具连续空间优化与组合决策属性，传统启发式或规则集方法容易陷入局部最优，且难以兼顾路径平滑度、飞行时间、能耗、风险等多目标需求。细菌觅食优化算法（Bacterial Foraging Optimization Algorithm, BFOA）通过模拟大肠杆菌的趋化、聚群、繁殖与消散漂移过程，在高维非凸空间中展现出良好的全局搜索与跳出局部极值的能力，特别适合处理含障碍约束、非光滑代价函数的路径规划任务。与此同时，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）近年来在高维结构化数据建模上表现突出，可作为快速的代价近似器或 ...
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