机器人路径规划是机器人自主导航领域的核心技术，其核心诉求是：在存在静态或动态障碍物的环境中，为机器人寻找一条从起点到终点，满足无碰撞、路径最短、运动平滑等约束条件的最优路径。从工业机器人车间作业、仓储机器人货物搬运，到服务机器人室内导航、无人机户外巡检，机器人路径规划技术直接决定了机器人的作业效率、运行安全性与环境适配能力，是实现机器人自主化运行的关键基础。

随着国民经济发展和社会进步，基于电力电子技术的电能变换（电能变换是指将电能从一种形式转变成另一种形式，如直流电转换为不同电压的直流电，直流电转换为不同频率和大小的交流电等）得到迅速发展，尤其是新能源和信息通讯领域。电能变换技术在通讯电源、算力电源、数据中心电源、新能源功率变换、轨道交通、电动汽车、电气传动、智能电网、绿色照明等各个方面都有广泛应用。随着第三代功率半导体技术的发展，高频、高功率密度和

三轮全向移动机器人凭借其灵活的运动性能，能够实现平面内任意方向的平移和旋转，在工业仓储、服务机器人、智能制造等领域具有广泛的应用前景。直线路径运动是三轮全向移动机器人最基础且高频的运动模式，如仓储环境中的货物转运、车间内的定点导航等场景，均需机器人沿预设直线路径精准、高效地移动。在实际应用中，机器人的能量消耗直接影响其续航能力，尤其对于电池供电的移动机器人，最小能量轨迹规划与速度控制成为提升续航、

移动机器人路径规划是机器人自主导航领域的核心技术，其目标是在复杂环境中为机器人规划一条从起始点到目标点的安全、高效路径，同时满足无碰撞、能耗低等约束条件。在实际应用场景中，机器人定位系统易受环境干扰（如障碍物遮挡、光照变化、电磁干扰）和传感器噪声（如激光雷达测距误差、IMU惯性测量误差）影响，导致定位信息存在不确定性，进而降低路径规划的可靠性，甚至引发碰撞风险。因此，如何在定位不确定环境下实现精准

在机器人集群应用领域（如仓储物流、抢险救援、环境勘探），单台机器人的作业范围与功能有限，通过多机器人协同作业可大幅提升任务执行效率与鲁棒性。领导-跟随者控制作为多机器人协同的经典范式，通过指定一台或多台“领导者”机器人规划全局轨迹，其余“跟随者”机器人通过跟踪领导者状态实现队形保持与协同移动，具备结构简单、易于实现、容错性强等优势。然而，实际应用中机器人常面临非线性动力学特性、外部干扰（如地面摩擦

随着工业自动化、服务机器人、自动驾驶等领域的快速发展，机器人自主导航能力成为核心技术支撑。而路径规划作为自主导航的关键环节，其核心目标是让机器人在复杂环境中，从起点到终点找到一条满足“无碰撞、距离短、能耗低”的最优路径。无论是工厂车间里穿梭的搬运机器人，还是家庭场景中服务的清洁机器人，亦或是户外作业的巡检机器人，都离不开高效的路径规划算法。然而，实际应用中的环境往往错综复杂——存在动态障碍物、地形

在工业控制、自动驾驶、机器人操作等领域，大量动态系统表现为单输入单输出（SISO）非线性特性，且普遍存在模型未知、参数时变及外部扰动等问题，其轨迹跟踪控制一直是控制理论与工程实践的核心难点。传统控制方法如PID控制、模型预测控制等，因依赖精确的系统数学模型，在未知非线性系统中难以实现高精度轨迹跟踪；迭代学习控制（ILC）虽能通过重复任务中的误差修正优化控制输入，但对系统模型的依赖性较强，当面对未知

一、引言PID控制器作为一种经典的反馈控制算法，在工业自动化领域有着广泛的应用。传统的PID控制器参数通常需要人工调节，且难以适应系统参数变化和环境干扰。为了克服这一局限性，近年来，基于强化学习的自适应PID控制器逐渐成为研究热点。强化学习能够利用环境反馈信息，自动学习最优控制策略，从而实现控制器参数的自适应调整。本文将对基于强化学习的自适应PID控制器进行Simulink建模与仿真，探索其在实际

滚动轴承作为旋转机械的核心关键部件，广泛应用于风电装备、轨道交通、航空发动机、工业机器人等重大装备领域。其运行状态直接决定了整机的可靠性、安全性与运行效率。在长期交变载荷、摩擦磨损、润滑失效等多因素作用下，滚动轴承会逐渐发生性能退化，最终引发故障，可能导致设备停机、生产中断甚至重大安全事故。

在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape(形状？...