机器人路径规划是移动机器人领域的核心关键技术，其目标是在复杂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、能耗最低等约束条件的最优路径。本文以遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、Dijkstra算法及蚂蚁优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）为研究对象，系统分析三种算法的核心原理、实现流程及性能特点，通过仿真实验对比三种算法在不同环境复

机器人路径规划作为自主导航系统的核心环节，直接决定机器人任务执行的效率、安全性与稳定性，其核心目标是在复杂环境中为机器人规划出一条从起点到终点、满足无碰撞、路径最优等约束条件的可行路径。随着机器人应用场景从结构化工厂环境向非结构化动态场景（如灾害救援、物流仓储、无人机巡检）拓展，传统路径规划算法（如A*、Dijkstra算法）在处理高维空间、动态障碍物及多目标约束时，逐渐暴露计算复杂度高、实时性差

航空发动机作为飞机的“心脏”，其运行状态直接决定飞行安全与运营成本，剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测是航空预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）的核心环节。传统固定间隔维护模式存在过度维修、资源浪费或维护不及时导致安全风险等问题，而数据驱动的深度学习方法能通过挖掘传感器时序数据中的退化特征，实现精准RUL预测，为动态维护决策提供

房间混响是音频信号处理领域长期以来面临的一个挑战。它指的是声源发出的声音在室内经过多次反射后，到达接收器的时间延迟和强度衰减的叠加效应。混响的存在会严重影响语音清晰度、音乐质量以及自动语音识别 (ASR) 系统的性能。因此，开发有效的去混响算法至关重要。而对于去混响算法的评估和改进，房间脉冲响应 (Room Impulse Response, RIR) 的研究起着至关重要的作用。

光纤技术的迅猛发展推动了光电子器件的创新。其中，光纤布拉格光栅法布里-珀罗腔（Fiber Bragg Grating Fabry-Perot cavity，简称FBG F-P腔）凭借其结构紧凑、灵敏度高、易于集成等优点，在光纤传感、光通信、激光器等领域展现出广阔的应用前景。本文将深入探讨FBG F-P腔的原理、制作方法、性能特点以及在不同领域的具体应用，并展望其未来的发展趋势。一、 FBG F-P

在机器人导航、自动驾驶、物流配送等领域，路径规划是一项核心任务，其目标是在复杂环境中为智能体寻找一条从起点到终点的最优路径，通常要求路径距离最短、能耗最低或避障效果最佳。随着人工智能技术的发展，强化学习作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在路径规划中展现出强大的适应性和灵活性，其中 Q-learning 算法因其简单易懂、实现方便的特点，成为解决路径规划问题的常用工具。

水下机器人（Underwater Robot，UUV）作为一种重要的海洋作业工具，在海洋资源勘探、海底设施维护、水下救援等领域发挥着日益重要的作用。特别是搭载机械手的UUV，能够执行更为复杂精细的水下任务，例如海底管线的维修、深海设备的组装等。然而，由于水下环境的复杂性，诸如洋流干扰、水动力阻尼、通讯延迟等因素，使得水下机器人双机械手系统的控制面临着巨大的挑战。因此，对该系统进行动态建模与控制仿真

语音作为人类最自然、最高效的信息交互方式，其处理技术在智能助手、语音识别、语音合成、人机交互、医疗诊断（如语音疾病筛查）、安防监控（如声纹识别）等领域具有不可替代的作用。随着人工智能技术的快速发展，语音处理已从传统的信号处理驱动，逐步转向深度学习与信号处理融合的研究范式。当前，语音处理的核心需求集中在复杂环境下的鲁棒性、多语言适配能力、低资源场景下的性能优化以及实时处理效率等方面，而算法与方法的创

随着电动汽车（EV）普及率的快速提升和微电网技术的发展，集群电动汽车作为可灵活调控的分布式资源，为微电网的经济运行和新能源消纳提供了新的可能性。然而，微电网中光伏、风电等可再生能源出力的波动性，以及电动汽车充电需求的随机性，给微电网的优化调度带来了显著挑战。本文聚焦含集群电动汽车的并网型微电网，深入研究考虑不确定性的随机优化调度方法，通过概率建模、场景分析和随机优化算法，实现微电网在不确定性环境下

随着分布式电源（Distributed Generation, DG）、储能系统（Energy Storage System, ESS）和灵活负荷等多种资源在主动配电网（Active Distribution Network, ADN）中的广泛渗透，ADN 的运行模式日益复杂，其在故障恢复过程中的灵活性和潜力得到显著提升。传统的配电网故障恢复研究主要集中于通过网络重构来恢复部分或全部非故障区域负荷