摘要：本文聚焦二维障碍物环境下移动机器人路径规划领域，系统梳理了基于快速扩展随机树（RRT）算法的路径规划方法，以及卡尔曼滤波在定位不确定性处理中的应用。通过分析相关文献，归纳了RRT算法在路径规划中的优势与改进方向，以及卡尔曼滤波对定位不确定性的优化作用，探讨了二者结合在提升路径规划性能方面的潜力，为后续研究提供参考。关键词：移动机器人；路径规划；RRT算法；卡尔曼滤波；定位不确定性。

一、引言：自主机器人导航的 “寻路神器”——RRT 算法登场1.1 路径规划：自主机器人的核心导航难题在科技飞速发展的当下，自主机器人已广泛涉足仓储物流、室内服务、工业巡检等诸多领域，为人们的生产生活带来了极大便利。想象一下，在大型仓储物流中心，货物堆积如山，过道纵横交错，配送机器人需精准地穿梭其中，从起始位置迅速抵达目标货架，完成货物搬运任务；室内服务机器人要在复杂的家居环境里，避开家具、人员等

在数字化浪潮席卷全球的背景下，图像作为信息传递的核心载体，其安全性问题日益凸显。医疗影像、军事地图、金融交易凭证等敏感图像数据的泄露，不仅威胁个人隐私，更可能引发国家安全危机。传统加密技术如AES、DES等虽在文本加密领域表现卓越，但面对图像数据特有的二维结构与海量像素时，存在计算复杂度高、实时性差等瓶颈。Arnold变换凭借其像素位置置乱特性与周期性可逆优势，成为图像加密领域的研究热点。

随着机器人技术的快速发展，机械臂作为核心执行机构在工业自动化、医疗手术、空间探索等领域的应用日益广泛。单连杆与二连杆系统作为机械臂的基础结构形式，其控制精度直接决定了末端执行器的操作能力。传统控制方法多基于关节位置或速度反馈，但在高负载、高速运动或复杂环境干扰下，传统方法易出现轨迹跟踪误差大、抗干扰能力弱等问题。计算力矩法（Computed Torque Control）作为一种基于动力学模型的反

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本文聚焦于清洁机器人多点路径规划问题，深入探讨了融合Q-learning与鲸鱼优化算法（WOA）的解决方案。通过分析清洁机器人路径规划的需求与挑战，阐述了Q-learning算法和鲸鱼优化算法的原理与特点。详细介绍了融合算法的实现过程，包括问题建模、算法融合策略等。通过实验验证，融合算法在路径长度、计算效率等方面展现出显著优势，为清洁机器人路径规划提供了高效、智能的解决方案。

随着餐饮行业智能化需求的增长，多机器人协同送餐系统面临复杂环境下的路径优化挑战。本文提出一种混合粒子群-蚁群算法（PSO-ACO），通过粒子群算法的全局快速收敛特性与蚁群算法的正反馈路径优化机制相结合，解决带容量限制的多机器人多点送餐路径规划问题。实验表明，该算法在9张餐桌的餐厅场景中，路径总长度较传统方法缩短18%-25%，收敛速度提升40%，且能动态避开障碍物，适用于高密度服务场景。

在电商物流与智能制造领域，多仓库机器人送货系统已成为提升运营效率的核心技术。据中研普华产业研究院《2025智慧仓储产业规划报告》显示，2023年中国智能仓储市场规模达1533.5亿元，年均复合增长率14.8%，预计2025年突破2000亿元。其中，AGV（自动导引车）作为核心设备，其路径规划效率直接影响订单处理速度与仓储周转率。

杆-块系统是倒立摆模型的简化版，由一个可移动的滑块和一根铰接在滑块上的刚性杆组成，其核心控制目标是通过调节滑块位移使杆保持垂直平衡。该系统作为经典非线性控制问题，广泛用于验证控制算法的鲁棒性与实时性。本方案通过对比LQR（线性二次型调节器）与LQR+QP（二次规划）两种控制策略，分析其在动态响应、能耗平衡及抗干扰能力上的差异，为工业自动化、机器人控制等领域提供理论支撑。两段 MATLAB 代码均用

随着数字图像技术在医疗影像、军事侦察、个人隐私保护等领域的广泛应用，图像数据的安全性问题日益凸显。传统加密方法如AES直接对像素值加密，存在计算量大、无法兼容压缩传输、硬件实现复杂等缺陷。例如，512×512图像加密需处理262,144个像素点，而基于DCT（离散余弦变换）的加密方案通过频域系数扰动实现加密，计算量仅为传统方法的1/3，且与JPEG压缩标准兼容，可节省60%以上传输带宽。本研究聚焦