路径规划是移动机器人导航领域的核心技术之一，其核心目标是在给定的环境地图中，寻找一条从起始点到目标点的无碰撞路径。随着机器人技术在工业巡检、仓储物流、自动驾驶等领域的广泛应用，基于图像地图的路径规划因具备直观、易获取环境信息等优势，成为研究热点。二值化图像地图作为一种简化的环境模型，通过黑白二值分别表征可通行区域（如白色）和障碍物区域（如黑色），能够快速提炼环境核心信息，降低路径规划的计算复杂度。

在现代工程与科学领域，连续时间线性系统宛如基石，支撑着众多关键技术的运行。从飞行器精准的飞行控制，到机器人灵活的导航移动，再到生物医学工程中对生理参数的精确监测与调节，连续时间线性系统无处不在，其重要性不言而喻。传统的控制方法虽在一定程度上保障了系统的稳定运行，但随着科技的飞速发展，这些方法逐渐暴露出诸多局限性。例如在面对复杂多变的运行环境时，传统控制方法依赖精确数学模型的特性，使其难以快速适应环

在机器人的智能化发展进程中，路径规划技术无疑占据着核心地位。无论是工业制造场景中负责物料搬运的机器人，还是服务领域里执行配送任务的机器人，又或是探索未知环境的探险机器人，它们要想高效且安全地完成既定任务，精确合理的路径规划都是必不可少的前提条件。举例来说，在物流仓储中心，大量的货物需要机器人快速搬运，如果没有良好的路径规划，机器人可能会在仓库中频繁碰撞、绕路，导致工作效率低下，物流成本大幅增加。而

本程序以文献《Optimal double Q AC-DC hybrid distribution system planning with explicit topology-variable-based reliability assessment》提出的理论框架为基础，构建并实现了AC-DC混合配电系统双目标优化规划模型。该模型的经济性目标涵盖投资成本、维护成本及电力生产成本；可靠性目标包含

在机器人技术、自动驾驶、无人机飞行等众多前沿领域中，路径规划一直是核心问题之一。想象一下，你操控着一台探索未知星球的机器人，它要在复杂的地形和各种障碍中找到前往目标地点的最佳路线；又或者是一辆自动驾驶汽车，需要在车水马龙的道路上规划出安全、高效的行驶路径，避开其他车辆、行人以及各种突发状况。这时候，路径规划算法就如同它们的 “智慧大脑”，发挥着关键作用。在众多路径规划算法中，RRT（Rapidly

在控制系统的广袤宇宙中，连续时间线性系统无疑是一颗璀璨的明星，散发着独特而迷人的光芒，吸引着无数科研工作者和工程师投身于对它的探索与研究。从经典的电路系统，到复杂的航空航天控制系统，再到精密的机器人运动控制，连续时间线性系统宛如一位无形的幕后英雄，默默发挥着至关重要的作用 ，为这些领域的发展提供了坚实的理论支撑和技术保障。连续时间线性系统，简单来说，就是其输入与输出之间的关系可以用线性方程来精准描

软机器人凭借其柔性结构、高适应性、人机交互安全性等独特优势，在医疗手术、抢险救援、复杂环境探测等领域展现出广阔的应用前景。与传统刚性机器人不同，软机器人的本体由柔性材料（如硅胶、水凝胶）构成，运动过程中存在大范围的弹性形变，其动力学特性呈现出极强的非线性、耦合性和不确定性，这使得软机器人的精准控制成为领域内的核心难题。当前软机器人控制面临多重核心挑战：一是动力学建模难度极大。

多智能体系统凭借其分布式协同优势，在无人机编队、无人车集群、工业机器人协作等领域得到广泛应用。二阶共识作为多智能体协同的基础任务，要求系统中所有智能体的位置和速度状态在交互协作中最终趋于一致，是实现复杂群体任务（如编队跟踪、区域覆盖）的前提。相较于一阶共识（仅需位置状态一致），二阶共识需同时保证位置和速度的双重一致性，控制难度显著提升。

多智能体系统凭借其分布式协同优势，在无人机编队、无人车集群、工业机器人协作等领域得到广泛应用。二阶共识作为多智能体协同的基础任务，要求系统中所有智能体的位置和速度状态在交互协作中最终趋于一致，是实现复杂群体任务（如编队跟踪、区域覆盖）的前提。相较于一阶共识（仅需位置状态一致），二阶共识需同时保证位置和速度的双重一致性，控制难度显著提升。

自主水下航行器（AUV）编队多智能体协同技术，凭借其在深海资源勘探、海底地形测绘、水下管道巡检、军事侦察等领域的独特优势，成为水下无人系统研究的核心方向之一。路径跟踪作为AUV编队协同的基础任务，要求多艘AUV在复杂深海环境中，精准跟踪预设参考路径的同时，保持稳定编队队形，实现信息交互与协同决策。相较于水面船舶，AUV的水下作业环境更为恶劣，使得编队协同路径跟踪面临更严峻的挑战。首先，深海环境的强