多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）因其在机器人控制、传感器网络、交通流管理等领域的广泛应用而日益受到重视。其中，多智能体编队一致性问题作为MAS领域的核心研究方向之一，旨在设计有效的控制策略，使一组自主智能体在缺乏中心控制的情况下，能够自主协同地实现空间位置和/或运动状态的一致性。本文将对多智能体编队一致性研究进行综述，涵盖其关键问题、研究方法以及发展趋势。一、 问题定

基于缓冲的不确定性感知沃罗诺伊单元（Buffered Uncertainty-Aware Voronoi Cell，BUA-VC）多机器人碰撞规避，是一种用于多机器人系统中动态避碰的方法。具体介绍如下：核心原理：该方法结合了 Voronoi 图的几何特性与机器人运动的不确定性建模，通过扩展传统 Voronoi 单元边界来确保安全距离。先量化 “不确定性”，通过感知误差建模和动态障碍物概率预测，确定

在可再生能源领域，准确的场景生成对于能源规划、系统运行和风险管理至关重要。传统基于概率模型的场景生成方法虽有一定成效，但在捕捉复杂的、非高斯分布的可再生能源数据特征时存在局限。随着深度学习的发展，基于生成对抗性网络（GANs）的数据驱动场景生成方法展现出独特优势。GANs 由两个互连的深度神经网络组成，通过对抗训练机制，能够生成高度逼真且多样化的可再生能源场景数据，为该领域的研究和实践带来新的思路

永磁同步电机（PMSM）因其高效、节能、功率密度大等优点，在工业生产、机器人、航空航天等领域得到广泛应用。精确的位置控制是 PMSM 应用中的关键需求，传统控制方法在面对复杂工况和系统不确定性时，控制性能往往受限。基于反步终端滑模控制的 PMSM 位置控制器三环伺服系统设计，能够有效提升系统的动态性能和鲁棒性。本文将对这一设计进行复现研究。

负荷预测在电力系统的运行与规划中扮演着至关重要的角色。准确的负荷预测能够帮助电力公司优化发电调度、合理安排电网维护计划，从而降低运营成本、提高供电可靠性。随着深度学习技术的发展，长短期记忆网络（Long Short - Term Memory, LSTM）因其在处理时间序列数据方面的卓越能力而被广泛应用于负荷预测领域。然而，传统 LSTM 在挖掘数据的潜在特征关系方面存在一定局限性。

电力负荷预测对于电力系统的规划、运行和调度至关重要。准确的负荷预测能够帮助电力公司合理安排发电计划、优化电网资源配置，降低运营成本，提高供电可靠性。然而，电力负荷受多种复杂因素影响，如天气、季节、工作日 / 休息日等，呈现出非线性和非平稳的特性。传统的预测方法在处理这类复杂数据时存在一定局限性。为了更有效地捕捉负荷数据的特征，提升预测精度，本文提出基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）

随着能源互联网和智能电网技术的快速发展，微能源网作为分布式能源系统的重要组成部分，因其灵活性和高效性受到广泛关注。微能源网通过集成多种可再生能源、储能设备及负荷管理，实现能源的多源协同和优化调度，是促进能源转型和实现碳中和目标的关键技术。然而，由于微能源网中各类能源资源和负荷的复杂性、动态性及不确定性，传统的能量管理策略（EMS）面临着建模困难和实时响应能力不足的问题。

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在雷达系统中，脉冲信号的处理是非常关键的。通过对脉冲信号的处理，我们可以实现脉压、动目标显示和动目标检测等功能。本文将重点介绍16个脉冲信号的脉压、动目标显示和动目标检测技术，即MTIMTD。脉冲信号的脉压技术是一种通过增加脉冲信号的宽度来提高雷达系统的距离分辨率的方法。脉冲信号的宽度越大，其频谱越窄，距离分辨率越高。脉冲信号的脉压技术可以通过多种方式实现，其中最常用的是线性调频（LFM）和相位编

在无人机、机器人、可穿戴设备等领域，姿态角估计（滚转角 φ、俯仰角 θ、偏航角 ψ）是实现运动控制与环境感知的核心技术。单一传感器无法精准获取姿态：陀螺仪虽能快速输出角速度，但存在漂移误差；加速度计可通过重力向量计算滚转 / 俯仰角，但易受运动加速度干扰；磁力计能通过地磁场确定偏航角，但易受电磁干扰。需融合多传感器数据，通过不同算法实现高精度姿态估计。