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雷达卡
MATLAB实现基于LSTM-ACO-Q-learning 长短期记忆网络（LSTM）结合蚁群算法（ACO）与Q学习算法（Q-learning）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感知、实时决策与自主控制深度融合的典型任务，在复杂地形、动态障碍、通信约束与能源约束并存的场景中，路径不仅要满足起点到终点的连通性，还要兼顾飞行安全、航程效率、避障能力、能耗代价以及任务完成质量。传统的几何规划方法在静态、规则环境中具有较强可解释性，但面对三维空间中的非线性约束、局部最优陷阱、障碍物时变分布以及航迹平滑需求时，往往表现出鲁棒性不足、搜索效率偏低和适应性较弱等问题。尤其在城市低空物流、山区巡检、灾害搜救、海面监测、边境巡逻等任务中，无人机需要在复杂环境中快速生成可执行轨迹，同时还要根据环境变化对原有路径进行动态修正，这使得单一优化算法很难长期稳定地满足工程要求。
长短期记忆网络能够从历史环境状态、局部地图序列、传感器观测序列中 ...
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