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

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。

本研究聚焦强化学习算法与动态规划在优化和控制问题中的应用，深入探讨多种强化学习算法构建的控制器，并从性能和效率角度，将其与经典线性二次调节器（LQR）控制器进行对比分析。通过理论阐述与案例研究相结合的方式，揭示不同控制器在处理复杂系统时的优势与局限，为实际工程中控制器的选择与优化提供理论依据和参考。一、引言1.1 研究背景在现代工程与科学领域，优化和控制问题广泛存在于智能交通、机器人运动控制、电力

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

皮肤病变分割是计算机辅助皮肤癌诊断的关键步骤，准确分割病变区域对于提高诊断效率和准确性至关重要。本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和迭代Canny边缘检测的皮肤病变分割算法。该算法首先利用PCA进行图像预处理，降低噪声干扰，增强病变区域的特征。随后，采用迭代Canny边缘检测方法，通过动态调整阈值，逐步提取病变边缘。通过迭代过程，逐步优化边缘连接，填补边缘断裂，最终得到精确的病变轮廓。实验结果

边缘检测是图像处理和计算机视觉领域中的一个基础且关键的任务。它旨在识别图像中亮度或纹理发生显著变化的区域，这些区域通常对应于场景中物体的边界或表面不连续。准确的边缘信息对于图像分割、目标识别、三维重建等后续高级视觉任务至关重要。传统的边缘检测算子，如Sobel、Canny等，虽然在特定情况下表现良好，但在处理复杂图像，特别是存在噪声或纹理细节丰富的图像时，往往面临挑战。近年来，基于形态学梯度的边缘

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

多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）中的共识问题是当前控制理论与工程领域的一个研究热点。传统的连续时间或周期性采样控制策略在通信资源和计算能力方面往往存在较高要求，这对于资源受限的智能体网络而言是一个显著挑战。事件触发控制作为一种有效的解决方案，能够根据预设条件动态决定通信和控制更新的时刻，从而显著降低通信负担。本文深入探讨了多智能体网络在分布式事件驱动控制下实现有限时