基于动态三维环境下的Q-Learning算法无人机自主避障路径规划研究，MATLAB代码针对复杂三维环境下无人机自主导航中存在的碰撞风险高、目标到达精度低、路径优化不足等问题，提出一种基于Q-Learning强化学习的三维无人机安全路径规划算法。该算法以无人机坐标级精准到达、与障碍物边缘保持≥0.5m安全距离、无碰撞、最短路径、最少步数为多目标优化目标，将无人机路径规划问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），设计多约束复合奖励函数，通过严格的安全距离约束实现动作空间裁剪，采用ε-贪心策略完成动作决策，通过时序差分学习更新动作价值函数（QQQ函数），最终生成满足所有约束的最优飞行轨迹。实验结果表