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本文针对机械臂轨迹规划中运行时间优化问题，提出结合改进麻雀算法ISSA（引入混沌映射）与粒子群PSO的混合优化策略。通过3-5-3多项式插值构建关节空间轨迹模型，在笛卡尔空间中验证末端执行器运动连续性，并对比两种算法在收敛速度、寻优精度及轨迹平滑性上的表现。实验结果表明，混合算法较单一算法在时间优化效率上提升显著，关节运动曲线平滑无突变，验证了方法的有效性。
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随着工业自动化和机器人技术的快速发展，机械臂的精确轨迹跟踪控制成为研究热点。本文以Sawyer 4自由度机械臂为研究对象，基于MATLAB平台搭建动力学模型，分别实现PID控制、传统滑模控制（SMC）和自适应模糊滑模控制（AFSMC）三种策略的仿真。通过对比分析轨迹跟踪精度、鲁棒性及抗干扰能力，验证了AFSMC在复杂非线性系统中的优越性。研究结果表明，AFSMC通过模糊逻辑在线调整滑模参数，有效抑
针对复杂三维作业环境下六自由度机械臂运动过程中的碰撞风险、规划路径曲折突变、运动平稳性不足等问题，本文开展融合运动学建模、实时碰撞检测、智能路径规划与轨迹平滑优化的一体化运动规划研究。依托 DH 建模方法完成六自由度机械臂运动学解析，搭建关节空间与末端执行器作业空间的双向映射关系；结合改进 RRT * 算法完成三维障碍物环境下的全局避障路径搜索，依托精准碰撞检测机制保障路径运行安全性；引入三次 B
启发式算法是一类用于寻找问题近似最优解的算法，它们通过模拟自然界或其他启发式过程来寻找解决方案。在边缘计算场景中，启发式算法可以用来指导DNN模型在何种条件下、在哪个边缘节点上进行卸载，从而平衡计算资源的分配，减少能耗，并确保服务质量。系统模型中使用到的 DNNs 结构数字化模型和负载计算模型作为辅助模型建立仿真卸 载平台，将不同的深度神经网络的结构转换为具体的拓扑矩阵，通过负载计算模型确定每层
针对六自由度机械臂在笛卡尔空间与关节空间中进行多类型轨迹规划时存在的平滑性不足、逆解异常处理困难等问题，本文以LittleRA六自由度机械臂为研究对象，构建了一套涵盖直线、圆弧与关节角度空间三类轨迹、并支持四种规划方式的多轨迹规划仿真框架。研究思路为：先在笛卡尔空间或关节角度空间生成目标轨迹，再通过逆运动学求解关节角度序列，结合轨迹优化实现平滑运动。具体控制内容包括：支持直线、圆弧、角度空间三类轨
针对存在模型不确定性、外部扰动与执行器输入饱和约束的机械臂轨迹跟踪控制问题，提出一种融合自适应强化学习与非奇异快速终端滑模的固定时间控制方法。该方法采用径向基函数神经网络构建行动者 - 批评者强化学习架构，实现不确定系统的自适应最优控制策略生成与性能评估；设计新型非奇异快速终端滑模面，保障跟踪误差在固定时间内全局收敛并给出收敛时间上界估计；针对执行器饱和效应，构建非线性反卷绕补偿器实时抑制饱和引发
本文聚焦于机械臂在延迟非对称全状态约束下的非线性系统跟踪控制问题。阐述了延迟且不对称但随时间变化（DATV）约束在实际应用中的普遍性及现有研究的不足。通过引入误差转移变换与具有变分屏障界的新型不对称障碍李雅普诺夫函数，提出一种适用于完全未知初始跟踪条件的DATV全状态约束的跟踪控制方法，解决了基础控制难题。同时，证明了该方法可使初始违反全状态约束的情况在预先指定的有限时间内得到满足，为机械臂在复杂
针对二自由度机械臂在模型不确定性及外部扰动条件下的轨迹跟踪问题，本文设计了一种滑模变结构控制与PID控制相结合的复合控制策略（SMC-PID）。首先，采用拉格朗日方法建立二自由度机械臂的动力学模型，得到包含惯性矩阵、科里奥利离心力矩阵及重力向量的完整动力学方程。其次，在Matlab/Simulink环境中搭建仿真平台，其中轨迹生成模块产生正弦形式的关节期望位置及其各阶导数；滑模面构建模块依据关节角
随着第五代移动通信技术（5G）的普及以及物联网（IoT）设备的爆炸式增长，移动终端产生了海量的数据和计算需求。然而，移动设备的计算能力、存储空间和电池续航能力有限，难以满足这些日益增长的复杂应用需求。移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）作为一种新兴的技术范式，通过将计算和存储资源下沉到网络的边缘，靠近移动用户，有效地解决了移动终端计算能力不足的问题。
机械臂工作空间是衡量其运动能力与作业范围的核心指标，对轨迹规划、任务适配与结构优化具有重要意义。本文以UR3六自由度串联机械臂为研究对象，基于改进D-H参数法构建其连杆坐标系与运动学模型，设定各关节在-360°至360°范围内的运动极限；采用蒙特卡洛法在关节空间内随机采样80000组关节角组合，通过正运动学求解每组角度对应的末端执行器位姿，并提取齐次变换矩阵中的位置分量以获得工作空间点云；最后从三
两连杆机械臂作为典型的非线性、强耦合多输入多输出系统，其轨迹跟踪控制面临参数摄动、外部干扰与建模误差等多重挑战。传统滑模控制虽具备强鲁棒性，却因线性滑模面导致收敛速度受限，且终端滑模控制存在奇异问题。本文针对两自由度机械臂设计非奇异终端滑模控制器（NTSMC），通过构造融合位置与速度跟踪误差的非奇异终端滑模面，结合机械臂逆动力学模型设计控制律，并引入饱和函数抑制抖振、补偿正弦外部干扰。仿真以余弦/
笛卡尔空间圆弧轨迹的生成需要明确三个几何要素：圆心位置、圆平面法向量以及圆弧半径。对于XY平面内的完整圆周，圆心坐标 (x0,y0,z0)(x0,y0,z0) 定义了轨迹的中心位置，法向量 (0,0,1)(0,0,1) 确定了圆周所在平面，半径 RR 决定了圆弧的尺寸。完整圆周轨迹的参数化表达为：圆周上任意一点的位置可通过圆心坐标与半径在参数角度 φ∈[0,2π]φ∈[0,2π] 上的函数关
针对多关节机械臂系统存在的不确定性、外界干扰及传统控制方法易产生抖振等问题，本文复现了席雷平《基于非线性干扰观测器的机械臂自适应反演滑模控制》中的控制策略，提出一种融合非线性干扰观测器、自适应算法与反演滑模控制的复合控制方法，并通过Simulink仿真验证该策略的有效性。控制系统设计过程中，先利用非线性干扰观测器对系统可观测干扰进行实时观测，再通过自适应反演滑模控制器对未观测干扰进行补偿，确保闭环
针对复杂三维环境下PUMA560机械臂避障路径规划中传统快速扩展随机树（RRT）算法生成路径折线化严重、关节运动突变明显的问题，本文构建了一套从路径规划到运动学控制的完整仿真框架，并开展了改进前后的对比研究。未改进版本以基础RRT算法为核心，通过随机采样与碰撞检测在含长方体障碍物的三维空间中搜索可行路径，但所得路径由大量离散折线构成，直接驱动机械臂时关节角速度与角加速度波动剧烈。
针对双8自由度冗余机械臂系统的运动学求解与协同轨迹规划问题，本文提出了一套完整的数值仿真研究框架。研究以左右对称双臂及腰部平台构成的16自由度系统为对象，通过DH参数法建立运动学模型，采用基于雅可比伪逆的数值逆运动学求解策略处理冗余自由度问题。针对逆解过程中迭代初值敏感与局部极小值问题，引入随机重启机制与多起点优化策略；针对工作空间边界附近可能出现的无解情况，设计了基于误差阈值的容错判定逻辑。在轨
随着无人机技术的广泛应用，其计算卸载问题成为提升系统性能的关键。本文基于Stackelberg博弈理论，研究无人机边缘计算中的计算卸载策略。通过构建领导者（边缘服务器）与跟随者（无人机）的博弈模型，优化计算资源分配和卸载决策，实现系统效率与能耗的平衡。理论分析与仿真结果表明，该方法能有效降低无人机计算负担，提高任务完成效率。
本文针对六自由度机械臂在复杂环境中的路径规划问题，提出了一种结合改进RRT算法与六轴B样条优化的路径规划方法。通过引入目标偏置策略和自适应可变步长对传统RRT算法进行改进，并结合六轴B样条曲线对规划路径进行平滑优化，有效解决了传统RRT算法随机性强、导向性差、规划时间长及路径平滑度差等问题。仿真实验结果表明，该方法能够显著提高路径规划效率和质量，满足六自由度机械臂在复杂环境中的实时避障和运动需求。
针对多关节工业机械臂轨迹规划中存在的运行效率不足、运动曲线平滑性较差、约束条件难以兼顾等问题，以 6 自由度关节机械臂为研究对象，提出一种融合 3-5-3 分段多项式插值与改进粒子群优化算法的时间最优轨迹规划方法。该方法以关节空间轨迹为研究载体，采用 3-5-3 多项式构建包含加速、匀速、减速完整运动阶段的初始轨迹，保证轨迹基础连续性与平滑特性；
无人机边缘计算（UAV-Enabled Edge Computing, UEEC）通过部署无人机作为移动计算节点，有效解决了传统边缘计算中延迟高、带宽不足等问题。然而，复杂飞行环境与动态无线信道导致的干扰问题成为制约系统性能的关键因素。本文提出基于Stackelberg博弈的抗干扰信道分配方案，通过构建领导者-追随者博弈模型，优化信道分配策略以降低干扰并提升系统整体性能。仿真实验表明，该方案较传统
随着人工智能终端设备的普及，深度神经网络（DNN）推理任务的海量算力需求与终端设备算力、功耗受限的矛盾日益凸显。边缘计算通过将网络计算资源下沉至用户终端侧，为DNN任务分布式卸载提供了技术支撑，可有效降低终端负载、减少任务推理时延。然而，多终端、多边缘节点协同场景下的DNN分层卸载、资源分配问题属于典型的NP难组合优化问题，传统优化方法难以适配动态复杂的边缘环境。粒子群优化算法作为经典的元启发式算
六自由度机械臂凭借其在三维空间内的灵活运动能力，广泛应用于工业自动化、医疗手术、航空航天等多个领域，其运动控制精度与轨迹平滑性直接决定了作业质量。本文基于机械臂工具箱，以关节空间运动和笛卡尔运动为核心研究对象，开展轨迹规划、速度控制、位置控制、力矩控制、正向运动学、力矩前馈、分解速率运动控制及闭环分解速率运动控制的Simulink仿真研究。
蒙特卡洛法是一种基于随机采样和统计计算的数值方法，广泛用于积分计算、优化问题、概率模拟等领域。在机械臂工作空间分析中，蒙特卡洛法通过随机采样关节角度，计算机械臂末端的位置，并统计工作空间的形状和范围。
二自由度机械臂作为工业自动化、智能装备等领域的核心执行机构，其轨迹跟踪精度直接决定了作业质量与效率。由于机械臂系统存在强非线性、关节耦合、参数摄动及外部扰动等固有特性，传统控制方法难以兼顾动态响应速度与稳态跟踪精度，且易出现控制抖动等问题，限制了其在高精度作业场景中的应用。
在机械臂这一复杂且精密的自动化控制领域中，非线性干扰观测器、滑模控制以及反演控制等先进技术正发挥着日益关键的作用。其中，基于非线性干扰观测器的自适应反演滑模控制方法更是展现出了独特的优势与潜力。通过精心设计的仿真实验，我们对这种创新性的控制方法进行了全面且深入的评估。仿真过程充分模拟了机械臂在实际运行过程中可能遭遇的各种复杂工况与干扰因素，以确保实验结果的可靠性与实用性。仿真结果表明，相较于传统的
摘要——本文探讨了基于不变扩展卡尔曼滤波器（RI-EKF）的同时定位与地图构建（SLAM）算法的收敛性和一致性特性。证明了该算法的基本收敛性质，这些证明不需要在运动和观测模型的雅可比矩阵处于地面真实值时进行限制性假设。同时指出，与仅在确定性刚体变换下不变的基于SO(3)的EKF SLAM算法（SO(3)-EKF）相比，RI-EKF的输出在任意随机刚体变换下均保持不变。还讨论了这些不变性质对估计器一
同步定位与地图构建（SLAM）是自主车辆、移动机器人实现未知环境自主导航的核心关键技术，单车SLAM受传感器探测范围有限、观测盲区、随机噪声干扰及误差累积等问题制约，长期运行下定位漂移与建图精度退化问题突出。为解决单一智能体感知能力不足的缺陷，多车协同SLAM通过多平台观测信息共享与融合，充分利用空间分布式冗余观测，弥补单车感知缺陷，有效抑制滤波误差累积，提升复杂场景下定图与建图的稳定性与精度。
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