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MATLAB
实现基于
RRT-Q-learning-DRL
快速扩展随机树（
RRT）结合Q学习算法（
Q-learning
）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
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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）
无人机在三维空间中的智能路径规划已经成为智能交通、物流配送、应急救援、测绘巡检等领域的关键技术之一。三维环境与二维环境相比具有更高的自由度和更复杂的环境约束：不仅存在建筑物、山体等静态障碍物，还会受到禁飞区、风场扰动、通信遮挡和能源约束等多种因素影响。传统的路径规划方法例如基于栅格地图的A*、Dijkstra，或者基于势场的人工势场法，在规则环境和较小规模地图中可以获得较好效果，但在高维连续空间、环境复杂且约束条件多变的场景中容易面临状态空间维度爆炸、搜索效率低、局部最优困境以及对环境建模依赖性强等突出问题。
快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Tree，RRT）在连续空间路径规划中具有明显优势。RRT通过在状态空间中随 ...

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