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MATLAB
实现基于
RRT-PSO-DRL
快速扩展随机树（
RRT）结合粒子群优化算法（
PSO）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）
三维无人机路径规划是低空物流、应急救援、城市巡检、森林防火、灾害评估、军事侦察和空域管理中的关键技术。无人机需要在有限空域内从起点安全飞抵目标点，同时避开建筑物、山体、塔架、桥梁、禁飞区、临时障碍物和动态风险区域。与二维移动机器人相比，三维无人机不仅需要处理水平位置变化，还需要综合考虑高度、爬升角、下降角、飞行距离、转弯半径、能量消耗、通信质量以及飞行安全裕度等因素。因此，单纯追求最短几何距离的规划方式难以满足真实飞行需求。
快速扩展随机树是一种具有较强空间搜索能力的采样规划算法。RRT通过随机采样方式不断扩展树结构，在复杂非凸空间中能够较快搜索到可行路径，特别适用于高维连续空间。然而，传统RRT存在路径长度偏大、折点数量较多、收敛速度不稳定、随机性较强和后期优化能力不足等问 ...

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