基于强化学习 Q-learning 算法求解城市场景下无人机三维路径规划研究，提供完整MATLAB代码随着无人机在城市环境中的广泛应用，其三维路径规划问题日益受到关注。城市场景具有复杂多变的障碍物布局和严格的飞行安全要求，传统的路径规划算法往往难以满足实时性和最优性需求。本文提出了一种基于强化学习 Q-learning 算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动作空间和奖励函数，使无人机能够在城市场景中自主学习最优路径。实验结果表明，该算法能够有效避开障碍物，规划出较优的飞行路径，具有较高的成功率和适应性，为无人机在城市环境中的安全高效飞行提供了一种有效的解决方案。