多机器人路径规划（Multi-Agent Path Finding, MAPF）要求在共享环境中为若干智能体寻找从各自起点到终点的无冲突路径，是仓储物流、无人机编队与自动驾驶等应用的基础问题。精确求解方法在智能体数量增大时计算代价急剧上升，而优先级规划以「按序逐个规划、后续智能体规避先前路径」的策略，在多项式时间内给出可行解，是大规模场景下的实用选择。本文对一套完整的 MAPF MATLAB 代码

多机器人路径规划（Multi-Agent Path Finding, MAPF）要求在共享环境中为若干智能体寻找从各自起点到终点的无冲突路径，是仓储物流、无人机编队与自动驾驶等应用的基础问题。精确求解方法在智能体数量增大时计算代价急剧上升，而优先级规划以「按序逐个规划、后续智能体规避先前路径」的策略，在多项式时间内给出可行解，是大规模场景下的实用选择。本文对一套完整的 MAPF MATLAB 代码

四旋翼无人机的轨迹跟踪控制长期依赖欧拉角等局部坐标表示，但这类方法在剧烈机动或大角度姿态变化时会遭遇奇异性和万向节锁死问题。几何跟踪控制通过在SO(3)和SE(3)李群上直接设计控制律，从根本上规避了坐标奇异，并提供了几乎全局的稳定性保证。本文系统梳理了几何跟踪控制的理论基础、核心方法学进展与当前研究前沿。首先阐述四旋翼在SE(3)上的全局动力学建模及其微分平坦特性，分析欧拉角方法的固有局限。进而

四旋翼无人机的轨迹跟踪控制长期依赖欧拉角等局部坐标表示，但这类方法在剧烈机动或大角度姿态变化时会遭遇奇异性和万向节锁死问题。几何跟踪控制通过在SO(3)和SE(3)李群上直接设计控制律，从根本上规避了坐标奇异，并提供了几乎全局的稳定性保证。本文系统梳理了几何跟踪控制的理论基础、核心方法学进展与当前研究前沿。首先阐述四旋翼在SE(3)上的全局动力学建模及其微分平坦特性，分析欧拉角方法的固有局限。进而

四旋翼无人机的轨迹跟踪控制长期依赖欧拉角等局部坐标表示，但这类方法在剧烈机动或大角度姿态变化时会遭遇奇异性和万向节锁死问题。几何跟踪控制通过在SO(3)和SE(3)李群上直接设计控制律，从根本上规避了坐标奇异，并提供了几乎全局的稳定性保证。本文系统梳理了几何跟踪控制的理论基础、核心方法学进展与当前研究前沿。首先阐述四旋翼在SE(3)上的全局动力学建模及其微分平坦特性，分析欧拉角方法的固有局限。进而

四旋翼无人机的轨迹跟踪控制长期依赖欧拉角等局部坐标表示，但这类方法在剧烈机动或大角度姿态变化时会遭遇奇异性和万向节锁死问题。几何跟踪控制通过在SO(3)和SE(3)李群上直接设计控制律，从根本上规避了坐标奇异，并提供了几乎全局的稳定性保证。本文系统梳理了几何跟踪控制的理论基础、核心方法学进展与当前研究前沿。首先阐述四旋翼在SE(3)上的全局动力学建模及其微分平坦特性，分析欧拉角方法的固有局限。进而

时滞系统广泛存在于工业过程、通信网络、机器人控制等领域，其状态估计面临信息异步性、估计偏差和相关性未知等挑战。协方差交叉（Covariance Intersection, CI）融合估计作为一种有效的信息融合方法，在处理具有未知相关性的多源信息时展现出独特优势。本文针对时滞系统，研究了协方差交叉融合估计方法，通过时间对齐、时滞补偿等技术，解决了时滞数据的处理和多源异步信息的融合问题，提高了状态估计

插电式混合动力电动汽车（PHEV）是一种结合了传统燃油动力和电动动力的先进汽车技术。在PHEV的充电过程中，会产生一定的热量，而本文将重点描述这些热损失的情况。首先，热损失主要出现在PHEV的逆变器和两个电池模块中。这些部件在工作过程中会产生热量，需要及时进行散热以保证其正常运行。为了解决这一问题，PHEV采用了与冷水流并行排列的冷却板来吸收这些热量。通过这种方式，逆变器和电池模块产生的热量能够被

本文聚焦于非平稳重复过程的参数辨识与跟踪问题，提出一种基于具备动态优化能力（DOP）的粒子群算法的解决方案。该算法能够实时跟踪非平稳重复过程的参数变化，当控制器增益被定义为待跟踪参数的已知函数时，可在运行过程中重新整定这些增益。通过设置标志位，可快速切换不同系统配置与粒子群更新规则。本方案受“即插式直接粒子群重复控制器”启发，适用于重复过程参数辨识、迭代学习估计、动态优化问题以及基于种群的进化优化

本方案针对感应电机（Induction Motor, IM）与异步电机（Asynchronous Motor）的转速闭环控制需求，分别构建了基于速度传感器的磁场定向控制（Field-Oriented Control, FOC）系统与矢量控制系统（Vector Control System）。