在矿井这种复杂且动态变化的环境中，无人机的路径规划面临着前所未有的挑战，矿井内部结构复杂，存在大量狭窄通道和障碍物，这对无人机的飞行路径提出了极高的精确度要求，矿井内光线昏暗，通信信号易受干扰，如何确保无人机在低可见度和不稳定通信条件下仍能准确导航，是亟待解决的问题，矿井作业往往涉及危险物质和不稳定的地质条件，如何设计算法使无人机能够自动避开这些区域，保障飞行安全，是关键所在。
针对这些问题，我们提出了基于深度学习的动态路径规划方案，该方案利用深度神经网络对矿井环境进行三维建模，并通过实时数据更新模型，以反映矿井内不断变化的情况，在飞行过程中，无人机根据当前位置、目标位置以及环境模型，利用强化学习算法选择最优路径，我们还引入了避障算法，当遇到突发情况或障碍物时，无人机能够迅速做出反应，调整飞行路线以保障安全。
通过这一系列技术手段的整合应用，我们不仅提高了无人机在矿井环境中的自主导航能力，还显著增强了其应对复杂情况的能力，这不仅为矿井勘探、救援等任务提供了新的解决方案，也为未来无人系统在复杂环境下的广泛应用奠定了坚实基础。
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在矿井复杂环境中，无人机路径规划需融合传感器数据与机器学习算法确保安全高效穿越。
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