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DQN深度Q网络无人机路径规划
使用DQN算法实现3D无人机自主路径规划，集成REST API接口和ArduPilot航点格式输出，支持避障和任务文件生成
项目说明
项目简介
基于DQN（Deep Q-Network）算法的3D无人机路径规划系统，通过深度强化学习在复杂障碍物环境中生成最优飞行路径。集成REST API接口和ArduPilot航点格式输出，可直接用于真实无人机任务规划。
核心特性
- DQN算法：深度Q网络离散动作空间路径规划
- 经验回放：提高样本效率和训练稳定性
- 目标网络：软更新机制防止过拟合
- REST API：Flask接口支持远程调用
- 航点生成：QGC WPL 110格式输出
训练优化
- Epsilon-greedy探索策略
- 优先级经验回放
- Double DQN减少过估计
- Dueling DQN架构
输出格式
支持CSV航点文件、TXT任务列表、JSON格式路径，兼容ArduPilot和QGroundControl地面站。
技术栈
Python 3.8+ | PyTorch | Flask | NumPy | Matplotlib
适用场景
无人机航线规划 | 避障路径生成 | 强化学习教学 | ArduPilot任务文件生成 | 自主导航研究