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雷达卡
MATLAB实现基于GA-CNN-RRT 遗传算法（GA）结合卷积神经网络（CNN）与快速扩展随机树（RRT）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
项目背景介绍
无人机三维路径规划是低空智能系统中的核心问题之一，广泛出现在巡检、测绘、应急救援、安防监控、农林作业、物流投送等任务场景中。与二维路径规划相比，三维路径规划不仅要考虑平面位置变化，还要兼顾高度、坡度、禁飞区、建筑物、山体、气象扰动以及动力学约束，因此问题复杂
度显著上升。传统基于栅格搜索、人工势场、A*、Dijkstra或纯RRT的方法，能够在一定程度上生成可行路径，但在三维复杂环境中容易出现搜索效率低、路径冗长、局部最优、对障碍密集区适应性弱等问题。若直接采用随机采样策略，RRT虽然具备快速扩展、易于实现、适合高维空间的优点，但在障碍分布复杂、可飞行通道狭窄、起终点距离较远的情况下，采样分布往往不够理想，树结构容易在无效区域反复扩张，导致收敛速度慢、路径质量不稳定。
遗传算法能够通过群体进化思想在大范围
解空间中进行全局寻优，特别适合处理多目标、非线性、非
凸约束问题。将遗传算法引入无人机路径规划后，可以对路径关键节点、采样 ...
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