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

在分布式能源渗透率持续提升的背景下，光伏（PV）发电的间歇性与随机性给配电网安全经济运行带来挑战，储能系统（ESS）的协同配置成为关键解决方案。IEEE33 节点配电网作为典型的辐射状配电系统，包含 33 个节点、32 条支路，额定电压 12.66kV，总有功负荷 3.715MW、无功负荷 2.300Mvar，其节点负荷分布与网络拓扑特性为分布式光伏储能配置提供了标准化测试场景。

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。

随着移动边缘计算（MEC）与无人机技术的融合，多无人机辅助边缘计算网络成为解决地面边缘节点覆盖受限、动态场景服务不足的关键方案。在该网络中，无人机作为空中移动边缘节点，可灵活部署于复杂环境（如城市峡谷、偏远地区、应急场景），为地面用户提供低延迟计算服务、数据中继和通信覆盖。

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

移动机器人路径规划是机器人学领域的核心问题之一，旨在寻找从起始点到目标点的无碰撞最优路径。在复杂多变的未知或已知环境中，高效可靠的路径规划能力直接决定了移动机器人的自主性、安全性和实用性。随着机器人应用领域的不断拓展，对路径规划算法的需求也日益多样化，涌现出了众多优秀的算法，涵盖了基于采样的规划、基于图搜索的规划、基于人工势场的规划以及基于仿生智能的优化算法等多个类别。

一、方案背景与意义在当今数字化时代，图像数据的安全传输与版权保护需求日益迫切。可逆图像数据隐藏技术作为信息隐藏领域的重要分支，能够在嵌入秘密信息后，通过特定算法完全恢复原始载体图像，同时准确提取隐藏信息，在军事通信、医疗影像、版权认证等领域具有不可替代的应用价值。传统的直方图移动算法虽具备较好的可逆性和低失真特性，但在面对复杂纹理图像时，单一的直方图处理易导致像素修改集中，抗攻击能力较弱。

四、应用场景拓展医疗影像去噪：在 CT/MRI 图像去噪中，ADMM-TV-L1 可保留病灶边缘（如肿瘤边界），同时抑制扫描噪声，辅助医生诊断（病灶识别准确率提升 10%-15%）；遥感图像处理：针对遥感图像中的椒盐噪声（传感器干扰）与高斯噪声（大气散射），ADMM-TV-L1 可提升图像分类精度（如农田 / 建筑区分准确率提升 8%-12%）；低光照图像增强：结合 TV-L1 去噪与直方图均衡化

二、三变量联合最优 Copula 函数选择：基于 AIC 准则Copula 函数描述变量间的依赖结构，常用三变量 Copula 包括椭圆族（Gaussian Copula、t-Copula）、阿基米德族（Clayton Copula、Gumbel Copula、Frank Copula）等。