基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究附MATLAB代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义：密集城市场景下的无人机路径规划挑战

在城市化进程加速推进的当下，密集型复杂城市场景已成为无人机应用的重要领域，涵盖物流配送、应急救援、城市巡检等多元场景。然而，该场景下无人机三维路径规划面临着多重严峻挑战：一方面，城市中高楼林立、桥梁交错、电线密布，形成了大量不规则障碍物，且部分障碍物（如移动车辆、临时施工区域）具有动态性，导致无人机可飞行空间被严重压缩，路径搜索难度呈指数级上升；另一方面，无人机自身存在续航能力有限、载重约束、飞行速度限制等问题，同时还需满足飞行过程中的安全性（避免碰撞）、时效性（按任务要求准时到达）、经济性（降低能耗）等多目标需求，传统路径规划算法难以兼顾多约束条件下的最优解求解。

Q-learning 算法作为强化学习领域的经典算法，具有无需先验环境模型、通过与环境交互自主学习最优策略的优势，在未知或动态环境下的路径规划问题中展现出良好的适应性。将 Q-learning 算法应用于密集型复杂城市场景下的无人机三维路径规划，不仅能够突破传统算法对环境模型的依赖，实时应对场景中的动态变化，还能通过奖励机制的设计，平衡路径的安全性、时效性与经济性，为无人机在复杂城市环境中的高效运行提供关键技术支撑，具有重要的理论研究价值与实际应用意义。

二、密集型复杂城市场景建模：三维空间与约束条件构建

（一）三维空间建模方法

针对密集型复杂城市场景的特点，采用栅格法与实体建模结合的方式构建三维空间模型。首先，将无人机飞行区域按照预设精度（如 1m×1m×1m）划分为三维栅格，每个栅格作为一个离散的状态节点，用于表征无人机的位置信息（x,y,z）。其次，通过城市地理信息系统（GIS）获取高楼、桥梁、树木等静态障碍物的三维坐标数据，将对应栅格标记为 “障碍物栅格”；对于移动车辆、行人等动态障碍物，结合实时传感器（如摄像头、雷达）数据，建立动态障碍物运动轨迹预测模型，实时更新栅格状态（动态标记 “临时障碍物栅格”）。同时，在模型中加入 “禁飞区域”（如机场净空区、军事管理区）和 “优选飞行区域”（如城市绿化带上方、低空航道）的标签，为后续路径规划提供环境约束与引导。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%将斜向运动的奖励矩阵值赋为0.7071

for i=1:Size

    %for j=1:Size

        if(i+n+1<400 && reward(i,i+n+1)~=-100)

            reward(i,i+n+1) = 1/sqrt(2);

        end

        if(i+n-1>0 && i+n-1<400 && reward(i,i+n-1)~=-100)

            reward(i,i+n-1) = 1/sqrt(2);

        end

        if(i-n+1>0 && i-n+1<400 &&reward(i,i-n+1)~=-100)

            reward(i,i-n+1) = 1/sqrt(2);

        end

        if(i-n-1>0 && reward(i,i-n-1)~=-100)

            reward(i,i-n-1) = 1/sqrt(2);

        end

    %end

end

for i=1:Size

    for j=1:Size

        if j~=i-n  && j~=i+n  && j~=i-1 && j~=i+1 && j~=i+n+1 && j~=i+n-1 && j~=i-n+1 && j~=i-n-1

            reward(i,j) = -Inf;

        end    

    end

end

for i=1:n:Size

    for j=1:i+n

        if j==i+n-1 || j==i-1 || j==i-n-1

            reward(i,j) = -Inf;

            reward(j,i) = -Inf;

        end

    end

end

%% 通过循环迭代得到Q-learning算法的Q值表

% 设置Q-learning算法参数的gamma，alpha，循环迭代次数number和终点Goal

q = 0.5*ones(size(reward));  % 产生标准正态分布的n*n随机数矩阵

gamma = 0.8;

alpha = 0.2;

number = 100;

Goal = (End_point_x - 1)*n + End_point_y;

Min_number_of_total_steps = 400;

len = zeros(1,number); %存储每次迭代路径长度

🔗 参考文献

[1]默凡凡.基于Q学习算法的移动机器人路径规划方法研究[D].北京工业大学,2016.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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