复杂工业与机器人领域的动力学系统普遍具备强非线性、多模态演化特性，传统基于机理建模的控制方案高度依赖系统先验知识，局部线性化手段仅能在小工作区间保证控制效果，难以适配大范围工况下的预测与闭环控制需求。Koopman 算子理论为非线性动力学分析提供全新范式，通过将有限维非线性状态映射至无穷维可观测函数空间，实现非线性动力学的全局线性表征，规避传统局部线性化的固有局限。

本文针对存在输入饱和和未知干扰的固定翼无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV），提出了一种指数预设时间轨迹跟踪控制方案。其核心目标是在精确用户定义的时间内将跟踪误差驱动至零，且该时间与系统初始状态无关，从而克服了传统渐近控制（收敛时间长）和有限/固定时间控制（收敛时间依赖于初始状态或难以设置）的局限性。所提方法通过利用高斯误差函数和辅助系统，将饱和约束线性化并转化为无约束

维度PSOGA改进PSO收敛速度快慢更快（参数优化）全局最优性易陷入局部最优强显著改善（混合策略）计算资源需求低高中等动态环境适应性一般较强最优（实时参数调整）

在科技发展日新月异的今天,移动机器人逐渐成为了人们生产生活中至关重要的一部分。路径规划算法作为移动机器人的中枢控制系统,对机器人性能表现具有决定性意义。目前路径规划算法研究主要针对静态环境,一旦环境中出现连续变化的动态障碍物时,静态规划算法便会失效,因此研究高效的、准确的、适合动态环境的路径规划算法具有重要意义。

多旋翼无人机组合导航系统一般由多个部分构成，其中传感器是基础组成单元。常用传感器包括全球定位系统（GPS）、陀螺仪、加速度计、磁力计等。GPS 能提供无人机在全球坐标系下的位置信息；陀螺仪用于测量无人机的角速度，以确定其姿态变化；加速度计测量无人机的加速度；磁力计则可辅助确定无人机的航向。多源信息融合算法旨在将来自不同传感器的信息进行有机整合，以获取更准确、可靠的结果。

面向高动态四足机器人早期设计验证与参数优化的工程需求，本文基于MATLAB/Simulink与Simscape物理域建模语言，构建了一套全栈式机电一体化仿真平台。该平台以生物启发的腾空-支撑离散步态为核心，深度融合了具有弹性缓冲特性的二连杆腿部运动学模型、基于拉格朗日形式主义的逆动力学解算器、分段连续的非线性地面接触动力学，以及融合超级电容器与蓄电池的混合电气储能网络。通过大规模参数网格扫描，本文

面向高动态四足机器人早期设计验证与参数优化的工程需求，本文基于MATLAB/Simulink与Simscape物理域建模语言，构建了一套全栈式机电一体化仿真平台。该平台以生物启发的腾空-支撑离散步态为核心，深度融合了具有弹性缓冲特性的二连杆腿部运动学模型、基于拉格朗日形式主义的逆动力学解算器、分段连续的非线性地面接触动力学，以及融合超级电容器与蓄电池的混合电气储能网络。通过大规模参数网格扫描，本文

面向高动态四足机器人早期设计验证与参数优化的工程需求，本文基于MATLAB/Simulink与Simscape物理域建模语言，构建了一套全栈式机电一体化仿真平台。该平台以生物启发的腾空-支撑离散步态为核心，深度融合了具有弹性缓冲特性的二连杆腿部运动学模型、基于拉格朗日形式主义的逆动力学解算器、分段连续的非线性地面接触动力学，以及融合超级电容器与蓄电池的混合电气储能网络。通过大规模参数网格扫描，本文

同步定位与地图构建（SLAM）是移动机器人实现自主导航、环境感知与智能作业的核心技术，能够让机器人在未知二维平面环境中，无需预先构建地图即可完成自身位姿估计与环境特征地图构建。针对传统定位建图方法存在的环境依赖性强、抗干扰能力弱、状态估计精度低等问题，本文依托最优估计理论，开展二维平面场景下扩展卡尔曼滤波（EKF）SLAM技术研究。

DQN使用一个或多个全连接层来构建神经网络，输入为当前状态s，输出为所有可能动作a的Q值。