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雷达卡
MATLAB实现基于GA-DQN-DRL 遗传算法（GA）结合深度Q网络（DQN）与深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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无人机三维路径规划是智能空中系统中的关键任务之一，直接决定飞行器在复杂环境中的安全性、实时性与任务完成质量。随着低空经济、城市空中交通、应急救援、森林巡检、边境监控、物流投送等场景持续扩展，无人机不再只承担简单的定点飞行任务，而是需要在三维空间内穿越障碍物、规避危险区域、兼顾能耗约束、通信链路约束以及任务时限约束，完成高可靠、高效率的自主飞行。传统路径规划方法通常建立在静态地图、规则代价函数或启发式搜索基础之上，例如 A*、Dijkstra、RRT、人工势场等方法在规则场景中能够得到可行解，但在高维、动态、非线性、强不确定的环境里，经常面临搜索空间爆炸、局部最优、路径不平滑、实时性不足、对环境变化适应性弱等问题。尤其在三维复杂环境中，障碍物不仅存在平面分布，还会在高度方向形成遮挡、通道、悬空禁飞层与多 ...
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