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一、引言：多机器人编队的技术痛点与核心需求多机器人编队在物流运输、应急救援、环境勘探等领域具有广泛应用价值，其核心目标是：在动态环境中（含移动障碍物），通过分布式协同实现机器人队列的有序移动、路径优化与碰撞规避。当前技术面临三大核心挑战：分布式路径规划的实时性（避免中心节点算力瓶颈）、动态避障的快速响应（应对突发障碍物）、领袖 - 跟随者的状态同步精度（确保编队队形稳定）。传统集中式规划算法（如全

在无人机技术快速普及的当下，传统通信技术（如 4G、WiFi）已难以满足复杂场景下无人机对低时延、高可靠性、大带宽的需求。5G 技术凭借毫秒级时延、10Gbps 级峰值速率、每平方公里百万级连接数的核心优势，成为破解无人机应用瓶颈的关键支撑。本文从通信链路、飞行控制、任务载荷、场景适配四大维度，提出 5G 辅助优化无人机的创新方案，覆盖技术原理、实施路径与典型场景验证，为无人机向 “高可靠、广覆盖

在 5G/6G 通信与边缘计算融合的背景下，无人机（UAV）凭借部署灵活、覆盖范围广的优势，成为辅助边缘计算网络的关键节点。多无人机协同为边缘设备提供计算卸载、数据中继和临时算力补充时，路径规划的优劣直接影响网络的服务延迟、能耗效率和任务完成率。传统路径规划方法难以应对动态用户分布、时变信道质量和算力需求波动等复杂场景，而深度强化学习（DRL） 通过智能体与环境的持续交互自主学习最优策略，为多无人

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在实现有效自主避障的同时，能够规划出一条起始点到各个目标点的零碰撞的最优路径实现目标配送，是学者们研究的热点。秃鹰搜索算法[5]（Bald Eagle Search，BES）是2020年Alsattar提出的一种新型元启发式群体智能算法，模拟了秃鹰捕猎的过程，具有收敛速度较快，适应性强，模型易修改等特点，可以优化AGV路径规划及自主避障。例如，Deb 等学者提出的 NSGA-II 算法在多 AGV

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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