直流电机因其调速性能优异、响应速度快等特点，在工业控制、电动汽车、机器人等领域有着广泛应用。然而，传统PID控制存在参数固定、难以应对非线性及环境扰动等问题。模糊PID控制虽通过引入模糊逻辑实现了参数自适应调整，但在复杂场景下仍面临规则库构建与参数优化的难题。本文将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）引入直流电机模糊PID控制系统中，利用其全局寻优能力对模糊PI

直流电机因其调速性能优异、响应速度快等特点，在工业控制、电动汽车、机器人等领域有着广泛应用。然而，传统PID控制存在参数固定、难以应对非线性及环境扰动等问题。模糊PID控制虽通过引入模糊逻辑实现了参数自适应调整，但在复杂场景下仍面临规则库构建与参数优化的难题。本文将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）引入直流电机模糊PID控制系统中，利用其全局寻优能力对模糊PI

随着机器人技术的不断发展，多机器人系统在各种应用场景中显示出巨大的潜力。然而，多机器人路径规划问题一直是研究的难点，特别是在复杂环境中，机器人需要避开静态和动态障碍物，同时完成指定的任务。传统的正弦-余弦算法（SCA）在路径规划问题中表现出一定的局限性，主要因为其单一的更新策略导致解的质量不高。为了克服这一限制，我们提出了一种新的多策略自适应差分正弦-余弦算法（sdSCA），该算法通过引入多种更新

复杂工业与机器人领域的动力学系统普遍具备强非线性、多模态演化特性，传统基于机理建模的控制方案高度依赖系统先验知识，局部线性化手段仅能在小工作区间保证控制效果，难以适配大范围工况下的预测与闭环控制需求。Koopman 算子理论为非线性动力学分析提供全新范式，通过将有限维非线性状态映射至无穷维可观测函数空间，实现非线性动力学的全局线性表征，规避传统局部线性化的固有局限。

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PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化）无人机路径规划在3D城市环境中的应用是一种利用粒子群优化算法进行无人机路径规划的方法。该方法结合了PSO算法的搜索和优化能力以及无人机在三维城市环境中的路径规划需求。粒子群优化算法模拟了鸟群或鱼群等生物群体的集体行为，通过模拟每个个体（粒子）在搜索空间中的运动，以寻找最优解。粒子群优化算法模拟了鸟群或鱼群等生物群体的集体行

多旋翼无人机组合导航系统是通过整合多种传感器（如GPS、IMU、磁力计、气压计等）构建的综合导航系统。其核心是以惯性导航系统（INS）为主，结合其他传感器实现优势互补。IMU（惯性测量单元）：提供姿态、角速度和加速度信息，但存在累积误差。GPS/GNSS：提供全局位置和速度信息，但易受信号遮挡影响。磁力计：辅助测量航向，但受电磁干扰。气压计：测量高度，但受温度和环境压力波动影响。光流传感器/视觉传

多旋翼无人机组合导航系统一般由多个部分构成，其中传感器是基础组成单元。常用传感器包括全球定位系统（GPS）、陀螺仪、加速度计、磁力计等。GPS 能提供无人机在全球坐标系下的位置信息；陀螺仪用于测量无人机的角速度，以确定其姿态变化；加速度计测量无人机的加速度；磁力计则可辅助确定无人机的航向。多源信息融合算法旨在将来自不同传感器的信息进行有机整合，以获取更准确、可靠的结果。

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在本文中，我们提出了一种新的自适应解码机制（ADM），用于无人机（UAV）支持的上行链路（UL）非正交多址（NOMA）通信。具体而言，考虑到无人机环境恶劣，地到地链路经常不可用，所提出的ADM克服了传统UL-NOMA系统的挑战性问题，其性能对发射机的统计信道状态信息和接收机的解码顺序敏感。为了评估ADM的性能，我们推导出了系统中断概率（OP）和系统吞吐量的封闭形式表达式。在性能分析部分，我们提供了