在机器人技术、自动驾驶、无人机飞行等众多前沿领域中，路径规划一直是核心问题之一。想象一下，你操控着一台探索未知星球的机器人，它要在复杂的地形和各种障碍中找到前往目标地点的最佳路线；又或者是一辆自动驾驶汽车，需要在车水马龙的道路上规划出安全、高效的行驶路径，避开其他车辆、行人以及各种突发状况。这时候，路径规划算法就如同它们的 “智慧大脑”，发挥着关键作用。在众多路径规划算法中，RRT（Rapidly

在控制系统的广袤宇宙中，连续时间线性系统无疑是一颗璀璨的明星，散发着独特而迷人的光芒，吸引着无数科研工作者和工程师投身于对它的探索与研究。从经典的电路系统，到复杂的航空航天控制系统，再到精密的机器人运动控制，连续时间线性系统宛如一位无形的幕后英雄，默默发挥着至关重要的作用 ，为这些领域的发展提供了坚实的理论支撑和技术保障。连续时间线性系统，简单来说，就是其输入与输出之间的关系可以用线性方程来精准描

在工业控制、自动驾驶、机器人操作等领域，大量动态系统表现为单输入单输出（SISO）非线性特性，且普遍存在模型未知、参数时变及外部扰动等问题，其轨迹跟踪控制一直是控制理论与工程实践的核心难点。传统控制方法如PID控制、模型预测控制等，因依赖精确的系统数学模型，在未知非线性系统中难以实现高精度轨迹跟踪；迭代学习控制（ILC）虽能通过重复任务中的误差修正优化控制输入，但对系统模型的依赖性较强，当面对未知

软机器人凭借其柔性结构、高适应性、人机交互安全性等独特优势，在医疗手术、抢险救援、复杂环境探测等领域展现出广阔的应用前景。与传统刚性机器人不同，软机器人的本体由柔性材料（如硅胶、水凝胶）构成，运动过程中存在大范围的弹性形变，其动力学特性呈现出极强的非线性、耦合性和不确定性，这使得软机器人的精准控制成为领域内的核心难题。当前软机器人控制面临多重核心挑战：一是动力学建模难度极大。

多智能体系统凭借其分布式协同优势，在无人机编队、无人车集群、工业机器人协作等领域得到广泛应用。二阶共识作为多智能体协同的基础任务，要求系统中所有智能体的位置和速度状态在交互协作中最终趋于一致，是实现复杂群体任务（如编队跟踪、区域覆盖）的前提。相较于一阶共识（仅需位置状态一致），二阶共识需同时保证位置和速度的双重一致性，控制难度显著提升。

多智能体系统凭借其分布式协同优势，在无人机编队、无人车集群、工业机器人协作等领域得到广泛应用。二阶共识作为多智能体协同的基础任务，要求系统中所有智能体的位置和速度状态在交互协作中最终趋于一致，是实现复杂群体任务（如编队跟踪、区域覆盖）的前提。相较于一阶共识（仅需位置状态一致），二阶共识需同时保证位置和速度的双重一致性，控制难度显著提升。

多智能体系统凭借其分布式协同优势，在无人机编队、无人车集群、工业机器人协作等领域得到广泛应用。二阶共识作为多智能体协同的基础任务，要求系统中所有智能体的位置和速度状态在交互协作中最终趋于一致，是实现复杂群体任务（如编队跟踪、区域覆盖）的前提。相较于一阶共识（仅需位置状态一致），二阶共识需同时保证位置和速度的双重一致性，控制难度显著提升。

自主水下航行器（AUV）编队多智能体协同技术，凭借其在深海资源勘探、海底地形测绘、水下管道巡检、军事侦察等领域的独特优势，成为水下无人系统研究的核心方向之一。路径跟踪作为AUV编队协同的基础任务，要求多艘AUV在复杂深海环境中，精准跟踪预设参考路径的同时，保持稳定编队队形，实现信息交互与协同决策。相较于水面船舶，AUV的水下作业环境更为恶劣，使得编队协同路径跟踪面临更严峻的挑战。首先，深海环境的强

自主水下航行器（AUV）编队多智能体协同技术，凭借其在深海资源勘探、海底地形测绘、水下管道巡检、军事侦察等领域的独特优势，成为水下无人系统研究的核心方向之一。路径跟踪作为AUV编队协同的基础任务，要求多艘AUV在复杂深海环境中，精准跟踪预设参考路径的同时，保持稳定编队队形，实现信息交互与协同决策。相较于水面船舶，AUV的水下作业环境更为恶劣，使得编队协同路径跟踪面临更严峻的挑战。首先，深海环境的强

随着无人机技术的日益成熟，其应用领域也日趋广泛。尤其是在侦察、巡逻、搜救等任务中，多无人机协同作业能够显著提升效率和鲁棒性。其中，多无人机协同围捕作为一种重要的应用场景，在环境监控、非法入侵追踪、搜寻目标等领域具有极高的价值。然而，多无人机协同围捕任务面临着诸多挑战，例如环境的复杂性、目标的动态性、通信的限制以及计算资源的约束等。传统的控制方法难以适应这些复杂情况，而基于深度强化学习（Deep R