针对悬链机器人在复杂环境下动态模拟难、控制精度低的问题，本文提出一种基于双四旋翼飞行器推动缆绳的模拟系统方案。通过设计对称式四旋翼 - 缆绳机械结构，建立含缆绳弹性形变与空气扰动的耦合动力学模型，采用自适应滑模控制策略实现缆绳姿态与张力的精准调控，并结合 MATLAB/Simulink 与 V-REP 联合仿真验证系统性能。结果表明：该系统可实现悬链机器人 0.1rad 范围内的姿态跟踪误差，缆绳

柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是传统作业车间调度问题（JSP）的扩展与延伸，核心特征在于 “机器柔性”—— 即同一道工序可由多台不同机器完成，且不同机器加工同一工序的时间与成本存在差异。在实际生产场景中，FJSP 需同时优化 “最小化最大完工时间（Makespan）”“最小化总生产成本”“最小化机器负载均衡度” 等相互冲

一、引言：六边形栅格地图路径规划的核心挑战与算法融合价值在机器人自主导航、无人机巡检、智能仓储分拣等领域，路径规划是决定设备运行效率与安全性的核心技术。栅格地图因建模直观、适配性强，成为路径规划的主流环境表征方式，而六边形栅格相比传统方形栅格，具有邻域对称性好、方向连续性优、路径平滑度高的天然优势，更贴合机器人实际运动轨迹需求。传统路径规划算法中，A星算法凭借启发式搜索机制实现了高效的路径查找，是

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微能源网作为整合分布式能源、储能系统与多元负荷的新型能源架构，其能量管理的核心目标是在保障供电可靠性的前提下，实现经济性、环保性与高效性的多目标优化。然而，风光出力的强随机性、负荷的动态波动及多能耦合的复杂性，使得传统优化方法（如动态规划、混合整数规划）面临计算复杂度高、实时性差等挑战。深度强化学习（DRL）通过智能体与环境的持续交互实现自主决策，在处理高维非线性系统优化问题中展现出显著优势。

机器人路径规划是机器人学领域中的一个核心问题，其目标是为机器人找到一条从起始点到目标点的安全、高效且最优的路径，避免与障碍物发生碰撞。传统的路径规划算法，例如A*算法、Dijkstra算法等，依赖于对环境的精确建模，然而在实际应用中，环境往往是动态且不确定的。强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为一种解决不确定性环境下决策问题的新兴方法，为机器人路径规划提供了新的

无人机的稳定飞行依赖于精确的控制，比例 - 积分 - 微分（PID）控制器因其结构简单、鲁棒性强等优点，广泛应用于无人机的姿态和位置控制。然而，传统的 PID 参数整定方法往往依赖经验或试错，难以在复杂多变的飞行环境中实现最优控制。强化学习作为一种强大的机器学习技术，能够通过智能体与环境的交互学习，自动优化控制策略。将强化学习应用于无人机 PID 参数的调整，有望实现无人机在不同飞行条件下的自适应

1 引言无线传感器网络（WSN）是由一组空间上分散的传感器节点组成的网络，这些节点通过无线通信技术相互连接 [1]。如图 1.1 所示，传感器节点（亦称“mote”）是一种电子设备，其组成包括处理器、存储单元、收发器模块、单个或多个传感器、模数转换器（ADC）以及电源（通常为电池）；该节点还可选配定位单元和/或移动单元。传感器节点利用其内置传感器来测量周围环境中的实时状态变化。这些测量值经 ADC

本文针对不确定性二维路径规划问题（如未知障碍物探测、环境参数噪声、目标位置不确定），提出融合信息增益（Information Gain, IG）的改进 RRT 算法 ——IG-RRT。该算法在传统 RRT “无碰撞路径搜索” 的基础上，通过量化路径对环境不确定性的 “探测与消解能力”（信息增益），实现 “路径长度最短 + 碰撞风险最低 + 信息增益最大” 的多目标优化。方案适用于移动机器人、无人机

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