在工业故障诊断、医疗影像识别、客户标签分类等机器学习任务中，宽度学习系统（Broad Learning System，BLS）凭借其 “横向拓展、增量学习” 的结构优势，实现了比传统深度神经网络更高的训练效率。但原生 BLS 存在特征节点与增强节点参数难适配、易陷入经验参数陷阱、分类泛化能力不足的核心痛点，难以满足高精度分类场景的需求。

在民航运输、军机运维等航空领域，发动机作为核心动力系统，其剩余寿命（Remaining Useful Life，RUL）预测是实现预测性维护、保障飞行安全、降低运维成本的关键技术。航空发动机运行过程中，受高温高压、复杂气动载荷、多工况切换等因素影响，其性能退化呈现强非线性、多参数耦合的特征。传统 RUL 预测方法依赖精准物理模型或人工经验，难以适配复杂多变的实际运行场景。

一、引言：机器人路径规划的场景需求与核心挑战机器人路径规划是实现自主移动的核心技术，广泛应用于室内仓储机器人（AGV）、工业巡检机器人、服务机器人、室外无人车等场景，其核心目标是：在已知 / 未知环境中，从起点到终点规划出一条满足 “无碰撞、路径最优（短 / 平滑）、实时响应” 的轨迹。环境复杂性：静态环境（如仓库固定货架）需高效避障，动态环境（如商场人流、车间移动设备）需实时更新路径；机器人约束

1 简介电力系统可靠性是对电力系统按可接受的质量标准和所需数量不间断地向电 力用户供应电力和电能能力的度量，据不完全统计用户停电故障中以上是由配电系 统故障引起的，因此对配电网进行可靠性评估具有十分重大的意义。2 完整代码function [branch1]=zuixiaolufa(branch)[row,colum]= size(branch);branch(:,9:23)=0;m=1;n=2;

随着全球能源结构的转型以及对环境问题的日益重视，分布式能源 (Distributed Energy Resources, DER) 在电力系统中的作用日益凸显。微电网 (Microgrid) 作为 DER 的有效整合形式，凭借其灵活性、可靠性和环境友好性等优势，成为构建未来智能电网的重要组成部分。而多微电网的互联互通，更进一步提高了电力系统的整体韧性与效率。在这种背景下，分布式能源交易，即微电网之

在机器人巡检、无人机低空作业、室内 AGV 搬运等场景中，设备常依赖图像地图（如航拍图、室内监控拼接图、激光雷达点云生成的灰度图）实现自主导航。这类地图的核心特征是 “像素级障碍物分布”—— 例如，航拍图中黑色像素代表建筑物（障碍物）、白色代表空地（可行域），室内图中灰色像素代表墙体、浅色代表通道。传统路径规划算法（如 A*、Dijkstra）虽能生成最优路径，但需遍历地图栅格，在高分辨率图像（如

该代码实现了一套完整的多源融合导航系统，核心逻辑是通过 “最小二乘初始化→GNSS 滤波→航位推算（DR）→GNSS/DR 卡尔曼融合” 的流程，实现高精度的载体位置、速度和航向估计，适用于车载、机器人等移动平台的导航定位。以下从流程架构、核心模块、数学原理到工程实现进行深度拆解：一、整体流程总览代码按 8 个步骤逐步推进，形成 “初始化→独立解算→融合优化” 的闭环，流程清晰且符合工程实践：1.

静态环境（如仓储车间、室内走廊、结构化园区）的路径规划是移动机器人（AGV、服务机器人）自主导航的核心技术，需满足 “无碰撞、路径短、平滑度高、搜索效率快” 四大需求。RRT 算法局限性：随机采样导致搜索盲目，易生成冗余折线路径，在多障碍物静态环境中搜索时间长（如复杂仓储环境搜索耗时超 10s）；路径平滑度不足：原始 RRT 路径由多段直线拼接而成，曲率突变大，机器人跟踪时需频繁调整角速度，导致能

独轮机器人（Unicycle Model）是典型的非完整约束系统，其运动受 “无法横向移动” 的物理约束限制，广泛应用于巡检、物流、服务机器人等场景。非完整性约束耦合：位置 (x,y) 与航向角 θ 的控制存在耦合关系，单一控制输入（线速度 v、角速度 ω）需同时调节位姿，易导致跟踪误差累积；轨迹切换冲击：“直线→圆周” 轨迹切换时，期望航向角与线速度突变，易引发机器人姿态振荡；误差收敛性差：传统

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化。图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图