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

随着电动汽车、储能锂离子电池凭借高能量密度、长循环寿命等优势，成为众多领域的核心电源。荷电状态（State of Charge，SOC）作为反映锂电池剩余电量的关键参数，其准确估计对于电池管理系统（Battery Management System，BMS）的安全、高效运行至关重要。然而，锂电池在充放电过程中呈现出高度复杂的非线性特性，且受温度、充放电电流等多种因素影响，导致 SOC 精确估计难度

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。

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

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

随着全球对可持续能源和能源独立的日益关注，分布式能源（DER）系统，特别是微电网，在现代能源格局中发挥着越来越重要的作用。微电网是局部化的能源系统，能够独立运行或与主电网并网运行，通常集成了各种DER，如太阳能光伏、风力涡轮机、储能系统以及热电联产单元。在这些微电网中，能源交易机制的有效性对于优化DER的利用、提高电网韧性以及促进能源民主化至关重要。本文旨在通过对多个微电网案例进行研究，深入探讨分

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。

一、引言在工业控制领域，多输入多输出（MIMO）系统因存在变量间耦合、约束复杂等特性，传统控制方法（如 PID 控制）难以实现高精度控制。模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）凭借 “滚动时域优化” 核心思想，能在考虑系统动态特性与多约束条件下，为 MIMO 系统提供最优控制序列，已广泛应用于化工、电力、机器人等领域。