一、研究背景与问题挑战随着无人机技术在物流配送、电力巡检、应急救援、农林植保等领域的广泛应用，复杂环境下的路径规划已成为制约无人机效能的核心瓶颈。与二维路径规划（如地面机器人）不同，无人机需在三维空间（x,y,z 轴）内飞行，需同时考虑 “水平避障（如建筑物、树木）” 与 “垂直高度调整（如规避高压线、适应地形坡度）”，规划难度显著提升。当前无人机三维路径规划面临的核心挑战的如下：（一）复杂环境建

机械臂作为工业自动化、机器人技术领域的核心执行机构，其精准运动控制的基础是建立科学的运动学模型。运动学建模主要围绕关节空间与笛卡尔空间展开，前者描述关节变量与连杆姿态的关系，后者聚焦末端执行器在绝对坐标系中的位置和姿态；而蒙特卡洛法则凭借其随机性与高效性，成为求解机械臂工作空间的重要方法。本文将系统梳理三者的核心原理、建模流程及应用逻辑，为机械臂运动控制与性能分析提供理论支撑。一、机械臂运动学建模

随着全球对可再生能源需求的日益增长，光伏（PV）发电系统已成为重要的清洁能源解决方案。然而，光伏系统输出功率受环境因素（如辐照度和温度）影响显著，导致其P-V特性曲线存在唯一的最大功率点（MPP）。为了最大限度地提高光伏系统的能量转换效率，最大功率点跟踪（MPPT）技术应运而生。在众多MPPT算法中，极值寻找控制（Extremum Seeking Control, ESC）因其无需光伏阵列参数、鲁

多智能体系统（MAS）因其在复杂环境中展现出的强大协同能力，已成为人工智能领域的研究热点。其中，多智能体编队控制作为MAS的重要应用方向，在军事、民用等领域都具有广泛的应用前景，例如无人机集群协同侦察、自主移动机器人协作运输等。本文将深入探讨基于分布式系统中多智能体领导者编队控制和协调问题，分析其关键技术挑战，并展望未来发展方向。传统的编队控制方法通常依赖于中心化控制架构，即一个中心控制器负责全局

一、Koopman 理论：非线性系统的线性化核心框架在非线性受控动力系统（如电力系统、化工反应过程、机器人运动控制等）中，传统线性化方法（如泰勒展开）仅能在平衡点附近近似系统行为，难以应对大范围工况变化。Koopman 理论通过线性化系统的可观性而非状态空间，为全工况下的非线性系统分析与控制提供了全新思路。三、Koopman-MPC 的核心优势与工程应用。

一、研究背景与场景特性随着城市精细化管理与低空经济的快速发展，无人机在复杂楼市场景中的应用日益广泛，如楼宇巡检、物资配送、应急救援等。与开阔空域或简单地形不同，复杂楼市环境具有建筑密度高、空间结构复杂、动态干扰因素多等显著特征：楼栋间距最小可至 5-10 米，低空存在汽车通行（地面停车场、道路）、行人活动等动态目标，同时不同高度层大气密度差异会直接影响无人机飞行阻力与能耗，这些因素均为路径规划带来

时间序列预测是众多领域的关键任务，例如金融市场预测、气象预报、能源管理等。其目标是从历史数据中提取模式，并利用这些模式预测未来的值。多步预测，即预测未来多个时间点的值，比单步预测更具挑战性，因为预测误差会随着预测步长的增加而累积，导致预测精度下降。支持向量机 (SVM) 作为一种强大的机器学习算法，因其在处理高维数据和非线性关系方面的优势，被广泛应用于时间序列预测，尤其是在多步预测场景下展现出一定

电力负荷预测是电力系统规划、运行和控制中的关键环节，准确的负荷预测对于保障电力系统安全稳定运行、提高经济效益以及促进电力市场健康发展至关重要。传统的电力负荷预测方法，例如时间序列分析、回归分析等，在处理非线性、非平稳的电力负荷数据时往往存在精度不足的问题。近年来，随着人工智能技术的快速发展，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）凭借其强大的非线性映射能力和良好的泛化性

人形机器人因其在医疗、康复、探索等领域的巨大潜力而备受关注。然而，复杂的多自由度结构和动态环境使得人形运动控制成为一项极具挑战性的任务。传统的运动控制算法，例如基于模型的控制或强化学习，往往计算复杂度高，对计算资源要求严苛，难以在嵌入式系统或低功耗机器人平台上实时运行。因此，开发一种计算轻量级且能够实现鲁棒控制的人形运动控制算法显得尤为重要。

一、切削工具剩余可用寿命（RUL）预测的机器学习算法1. 核心问题与数据基础切削工具寿命受磨损累积（后刀面磨损 VB、月牙洼磨损）、加工载荷（切削力 Fz、扭矩 T）、环境参数（切削液温度、振动加速度）影响，RUL 预测需基于时序监测数据（采样频率 100-1000Hz），核心目标是通过历史数据建立 “特征 - 寿命” 映射模型。2. 关键技术环节特征工程：时域特征（均值、方差、峭度）+ 频域特征