一、癌症诊断的痛点：传统方法与 AI 技术的 “双向奔赴”癌症诊断的核心诉求是早期发现、精准分型，但传统诊断方式（如病理活检、影像学分析）存在明显局限：病理活检依赖医生经验，主观性强且耗时；影像学检查对微小病灶的识别率不足，易出现漏诊、误诊。而人工神经网络（ANN）作为 AI 领域的经典模型，具备强大的特征提取与模式识别能力，可通过学习海量医疗数据（如基因表达数据、病理图像特征、血液指标）自动构建

在科技飞速发展的今天，机器人的身影已广泛出现在工业制造、物流运输、医疗服务、家庭陪伴等诸多领域 ，承担着各种各样复杂且关键的任务。从工厂中高效运作的机械臂，到物流仓库里灵活穿梭的搬运机器人，再到医院中协助医护人员工作的服务机器人，它们的存在极大地提高了生产效率，改善了人们的生活质量。然而，要让机器人在这些复杂多变的实际场景中稳定、可靠地运行，实现高效的自主导航，机器人避障与路径规划技术就成为了核心

一、引言1.1 研究背景与意义在数字化时代，图像作为信息传递的核心载体，广泛应用于军事通信、医疗影像、金融数据等关键领域。然而，网络传输的开放性导致图像信息面临窃取、篡改、伪造等安全威胁，传统加密算法（如 AES、DES）因图像数据的高冗余性、强相关性和大容量特性，存在加密效率低、密钥空间不足等问题，难以满足实时安全需求。混沌系统因对初始条件和参数的极端敏感性、伪随机性强、遍历性好等特性，与密码学

一、引言：二维连杆机器人路径规划的工程需求与研究背景二维连杆机器人（如平面二连杆、三连杆机械臂）作为工业装配、物流分拣、医疗辅助等领域的核心执行机构，其路径规划的核心目标是在复杂二维环境中，寻找一条从起始姿态到目标姿态的无碰撞路径，同时满足机器人运动学约束（如关节角度限制、连杆长度约束）与工程要求（如路径平滑、规划高效）。

针对多机器人在网格地图环境中导航面临的路径冲突频发、任务分配不合理、协同效率低等问题，提出一种基于改进 A算法的多机器人协同导航方案。该方案采用栅格法构建环境模型，通过改进 A算法为单机器人规划局部最优路径，引入时间窗机制与优先级分配策略解决多机器人路径冲突，结合任务距离与机器人性能实现动态任务分配，最终实现多机器人无碰撞、高效率的协同导航。

针对动态复杂环境中机器人路径规划面临的障碍物规避不及时、路径优化性差、环境适应性弱等问题，提出一种基于模糊神经网络（FNN）的机器人路径规划算法。该算法通过模糊逻辑处理环境信息的模糊性与不确定性，利用神经网络实现路径决策规则的自主学习与优化，构建 “环境感知 - 模糊推理 - 路径生成 - 动态调整” 的闭环路径规划框架。通过栅格法建立环境模型，将障碍物距离、目标方向、机器人运动状态等作为输入特征

康复治疗是通过机械装置对肌肉骨骼系统疾病进行干预的医疗手段，其核心目标是帮助行动受限者实现最低限度的日常活动。气动执行器凭借其卓越的功率重量比、清洁特性、可调节流体特性、易于维修且成本低廉等优势，成为人体交互机器人的重要选择。这类执行器还具备流体可压缩性与刚度可调等特性。鉴于其在医学领域的关键作用，以及对身体组织具有高度保护性的精准控制能力，本项目重点研发配备高精度控制器的气动执行器，以构建康复治

随着无人机技术在物流配送、电力巡检、应急救援、环境监测等领域的广泛应用，其作业环境逐渐从结构化静态场景向非结构化动态场景拓展。动态环境中存在移动障碍物（如行人、车辆、其他飞行器）、突发障碍（如临时施工区域、天气突变导致的危险区域）等不确定因素，对无人机的自主避障能力和路径规划实时性提出了严苛要求。传统路径规划方法（如 A*、Dijkstra 算法）虽能在静态环境中生成最优路径，但面对动态变化时存在

一、引言在无人机飞行控制、自动驾驶、机器人导航等工程领域，姿态角（横滚角 Roll、俯仰角 Pitch、偏航角 Yaw）的实时精准估计是核心技术之一 —— 姿态信息直接决定载体的运动控制精度与导航可靠性。惯性测量单元（IMU）作为姿态感知的核心传感器，能够输出三轴加速度计与三轴陀螺仪数据，但存在固有缺陷：陀螺仪易受漂移影响，长时间测量误差累积；加速度计易受外界振动、线性加速度干扰，动态场景下精度下

在零售、快消等行业，商品月销售量预测直接决定库存周转效率、采购计划制定与营销资源分配。然而，月销量数据受 “季节性波动（如双十一促销）、多变量耦合（如价格与广告投入联动）、数据稀疏性（新品销量样本不足）” 三重约束，传统模型（如 ARIMA、本地 LSTM）面临 “算力不足难支撑多品类并行预测、预训练缺失难适配新品场景、流程割裂难实现端到端落地” 的困境。云模型依托云端算力集群、预训练基础模型与标