由于非光滑控制和触发条件引起的混合非线性，事件驱动控制下的有限时间共识分析比连续时间控制更具挑战性。我们研究了具有单积分器动态和标量状态的智能体，并提出了一种用于有限时间共识的分布式事件驱动控制协议，并与连续时间控制进行了比较。结果表明，使用所提出的事件驱动控制方案，智能体可以在有限时间内达成共识，并且不会出现Zeno行为。我们还得到了一个关于收敛时间的估计，并证明它不仅与初始条件和网络连通性有关

在动态不确定环境下，无人机集群的分布式估计面临通信噪声、数据丢失、拓扑时变等挑战。本文提出基于信念共识与测量共享的分布式估计框架，通过构建多智能体共享生成模型实现贝叶斯信念更新，结合随机逼近-趋同算法与网络共识机制，解决强噪声、低检测率及杂波环境中的多目标跟踪问题。仿真与实测验证表明，该框架在50%通信丢失率下仍保持92%的估计精度，较传统方法提升37%。

RRT即快速搜索随机树，是一种在机器人运动规划、路径规划等领域广泛应用的算法。它具有以下显著特点： - 随机性：随机采样的方式使得算法能够在复杂的环境中快速探索不同的区域，增加找到可行路径的可能性。高效性：能够在高维空间中进行有效的路径搜索，对于复杂的环境和大规模的问题具有较好的适应性。路径调整：当发现障碍物时，算法会调整随机树的生长方向，尝试从不同的方向绕过障碍物，确保生成的路径不会与障碍物发生

新型生物启发算法：如孔雀优化（POA）、海星算法（SFOA）的深度适配。跨学科融合：量子计算加速搜索过程，强化学习增强动态决策能力。标准化测试平台：建立统一的三维环境数据集与评估指标，推动算法横向对比。未来，无人机路径规划将向智能化（AI自主决策）、协同化（异构集群）和绿色化（能源最优）发展，为城市物流、灾害救援等场景提供更高效解决方案📚2 运行结果为了方便算法调用，我把部分算法名字写在这里了

摘要——状态估计在自主驾驶中扮演着至关重要的角色系统。集成超宽带（UWB）技术已被证明可以纠正长期估计偏差并绕过环闭合检测的复杂性。然而，关于机器人技术将UWB视为一种独立的状态估计解决方案。这项工作的主要目的是研究平面姿态仅使用UWB距离测量进行估计。我们证明两步方案的优良特性，也就是说我们可以通过以下方式将一致估计量改进为渐近有效的估计量高斯-牛顿迭代的一个步骤。基于这一结果，我们设计GN-U

4. 性能评估与优化：对路径规划和非线性控制的性能进行评估，包括路径的准确性、系统的响应时间、稳定性、鲁棒性等方面。4. 物流与仓储：优化物流机器人和自动化设备的路径规划和运动控制，提高物流作业的效率和准确性。一、背景与重要性：在众多领域，如机器人导航、无人驾驶车辆、航空航天等，精确的路径规划和有效的控制是实现高效、安全运行的关键。由于实际系统往往受到各种非线性因素的影响，如摩擦力、空气动力学效应

如果将数字图像处理分为三种层次（低级、中级、高级处理），图像分割则属于中级处理技术中的一种。它是图像识别和图像理解的基本前提，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。图像分割是指将图像中具有特殊涵义特征的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。这里的特征可以是颜色、纹理、形状、空间关系等，也可以是它们的组合。分割的程度由需要解决的问题决定，即分割是否停止取

本论文复现了基于自适应强化学习的机械臂控制方法，通过结合强化学习算法与自适应控制策略，实现了机械臂在复杂环境下的高效、精准控制。实验结果表明，所提方法在轨迹跟踪精度、抗干扰能力及自适应调整方面均优于传统控制方法，为机械臂的智能化控制提供了新的思路。

我们在思考学习的本质时，首先想到的可能就是通过与环境互动来学习的这一理念。当婴儿玩耍、挥动手臂或环顾四周时，它并没有明确的老师，但它与环境之间却有着直接的感知运动连接。利用这种连接能够产生大量关于因果关系、行为后果以及如何采取行动以达到目标的信息。在我们的一生中，这种互动无疑是了解我们环境和自我的重要来源。无论我们是在学习驾驶汽车还是进行对话，我们都清楚地意识到环境对我们所做的事情的反应，并试图通

随着全球能源结构转型和智能电网技术发展，能源市场呈现高度动态化与不确定性特征。传统基于规则的交易策略难以适应复杂市场环境，而Q-learning算法凭借其无模型学习、动态适应性和鲁棒性优势，成为优化能源交易决策的重要工具。本文系统阐述Q-learning算法原理，构建面向能源市场的马尔可夫决策过程（MDP）模型，通过仿真实验验证其在电力交易、微电网运营等场景中的效益优化能力，并提出深度强化学习、多