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？...

在工业生产、精密制造、医疗手术等领域，机器人操纵器的精准控制直接决定了任务完成质量。无论是机械臂的平稳抓取，还是手术机器人的微米级操作，都对控制系统提出了极高要求——不仅要应对负载变化、摩擦干扰等外部不确定因素，还要克服自身动力学模型误差带来的影响。传统控制方法（如PID控制）在模型精确、环境稳定的场景下表现尚可，但面对复杂多变的工况时，容易出现响应滞后、稳态误差过大甚至震荡等问题。而神经网络凭借

一、引言：六边形栅格地图路径规划的核心挑战与算法融合价值在机器人自主导航、无人机巡检、智能仓储分拣等领域，路径规划是决定设备运行效率与安全性的核心技术。栅格地图因建模直观、适配性强，成为路径规划的主流环境表征方式，而六边形栅格相比传统方形栅格，具有邻域对称性好、方向连续性优、路径平滑度高的天然优势，更贴合机器人实际运动轨迹需求。传统路径规划算法中，A星算法凭借启发式搜索机制实现了高效的路径查找，是