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雷达卡
MATLAB
实现基于
LSTM-ACO
长短期记忆网络（
LSTM
）结合蚁群算法（
ACO）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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随着人工智能和自主导航技术的飞速发展，无人机（UAV）在军事侦察、环境监测、物流配送和灾害救援等领域展现出巨大的应用前景。三维空间中的路径规划作为无人机自主飞行的核心技术之一，直接决定着无人机的安全性、效率和智能化水平。在复杂多变的三维环境下，障碍物分布复杂且动态变化，传统的二维路径规划方法无法满足无人机实际作业对灵活性和安全性的高要求。三维路径规划要求不仅能高效地避开多种类型的障碍物，还要在有限的能量和时间约束下完成任务，这对算法的全局搜索能力、收敛速度和路径平滑性提出了更高的挑战。
近年来，深度学习技术与群体智能算法的结合成为智能路径规划的重要研究方向。长短期记忆网络（LSTM）因其优异的时序信息学习能力，在处理复杂轨迹数据、预测无人机运动趋势等任务中表现突出。与此同时，蚁群算法（ACO）以其自适应全局优化能力，能够高效地搜索到最优或近 ...
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