【Matlab】无人机自主探索智能决策算法实现引言在未知环境下执行侦察、搜救与测绘任务时，无人机需要在缺乏先验地图的情况下自主探索环境、构建地图并规划路径，这一能力被称为自主探索。自主探索的核心是智能决策，即如何依据当前对环境的认知，选择最能提升探索效率与信息增益的下一动作。随着环境规模增大与障碍复杂，传统贪心或随机探索策略效率低下，容易出现重复遍历或陷入局部区域，导致覆盖不完整或耗时过长，无法满足时效性要求。因此研究高效的无人机自主探索智能决策算法具有重要意义。MATLAB凭借其强大的仿真建模、优化计算与可视化能力，为无人机自主探索算法的设计与验证提供了理想平台。本文围绕无人机自主探索智能决策问题，设计了基于信息增益评估与边界驱动的探索决策框架，结合占据栅格地图构建与环境感知，在MATLAB中实现了自主探索决策算法，并通过仿真实验验证了其探索覆盖效率与决策合理性，为未知环境下的无人机自主作业提供了技术参考。自主探索与智能决策原理占据栅格地图与环境感知自主探索首先需要建立对环境的一致表示。占据栅格地图将环境离散为均匀网格，每个栅格用占据概率表示是否被障碍占据，无人机通过机载传感器在飞行中不断更新栅格状态，融合多帧观测形成逐步完整的环境地图。地图同时区分已知自由空间、障碍与未知区域，为决策提供基础。占据栅格地图表示简单、易于更新与查询，能够方便地融合不同来源的观测，是自主探索中应用最广的环境模型，也是后续边界检测与决策的前提。探索边界与信息增益未知区域与已知自由空间之间的边界栅格称为探索边界，边界附近通常存在尚未探索的未知空间，是继续探索的方向所在。信息增益用于量化到达某位置后预期获取的新环境信息，通常以待探索未
