[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于DQN-RRT 深度Q网络（DQN）结合快速扩展随机树（RRT）进行无人机三维路径规划 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 13 小时前 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
DQN-RRT
深度Q网络（DQN）结合快速扩展随机树（
RRT）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
无人机三维路径规划在现代科技应用中具有极其重要的意义，随着航空航天、物流运输、应急救援等领域的不断发展，针对复杂环境下无人机高效、安全、智能的路径规划需求日益增加。在城市空中交通、灾害现场勘测、农田监控、快递派送等实际任务中，无人机通常面临多障碍物、动态变化、空间受限等三维复杂环境。因此，传统的二维路径规划方法已难以满足现实需求，急需发展更加智能化、适应性更强的三维路径规划技术。
近年来，深度强化学习和采样类路径规划算法的结合，为无人机智能三维路径规划带来了新的发展契机。深度Q网络（DQN）具备自学习、自适应的特性，能够在不断与环境交互中优化决策策略；而快速扩展随机树（RRT）作为一种高效的采样型算法，能够迅速生成可行路径并具备良好的全局搜索能力。将二者融合，不仅可以提升路径规划的搜索效率，还能增强算法面对复杂障碍环境的适应性与鲁棒性。这种深度学 ...