移动机器人在非结构化动态场景下运行时，普遍面临传感器量测噪声、轮地滑移扰动、动力学模型失配等多重挑战，传统“递归滤波+确定性控制”的架构难以同时满足高精度估计与强鲁棒跟踪的双重需求。本研究构建滚动时域估计（MHE）与线性时变模型预测控制（LTV-MPC）的紧耦合协同框架：前端滚动时域估计器在有限滑动窗口内融合多步历史量测与系统动态约束，对机器人位姿、速度、集总扰动与未知模型参数进行联合最优估计；

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

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

近年来, 路径规划一直是机器人学中的研究热 点之一.它研究的目的是在有障碍物的环境中, 为机 器人寻找从起始点到目标点并且能够避开障碍物的 合理 、有效的路径.其中涉及到环境信息的获取 、环 境的表示 、路径执行、知识的获取等 .国内外已有不 少学者对移动机器人路径规划问题作了深入研究, 并提出了多种路径规划方法.例如, 可视图法[ 1-2] 、图 搜索法 、人工势场法[ 3] 等.但这些方法的搜

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直流电机凭借转矩特性优良、调速范围宽、控制精度高的核心优势，至今仍是工业伺服驱动、机器人关节执行器、高精度运动平台等场景的核心动力部件。在实际工业运行环境中，直流电机调速系统始终面临多重不确定性挑战：负载转矩随机扰动、电枢电阻与电感随温度漂移、系统建模存在未建模动态、外部供电电压波动，传统固定参数的PID控制器在工况变化时极易出现超调量大、抗扰能力弱、动态性能劣化的问题，难以满足现代高端装备对运动

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

采用栅格法建立机器人工作环境模型,并用MATLAB语言随机产生栅格中障碍物的位置及数量,应用遗传算法完成机器人路径规划,对遗传算法的插入和删除操作进行了改进,提高了遗传算法的搜索速度,并采用序号编码的方法,减小编码长度,简化遗传算法程序,缩短程序执行时间。仿真结果表明了该方法的有效性及可行性。

同时定位与地图构建（SLAM）是移动机器人领域的关键技术，扩展卡尔曼滤波器（EKF）常被用于解决 SLAM 问题。然而，基于 EKF 的 SLAM 系统中存在不一致性问题，影响其定位和建图的准确性。从可观测性角度深入分析这一问题，有助于理解系统状态可观测性与不一致性之间的关系，为改进基于 EKF 的 SLAM 算法提供理论依据。本文将详细阐述相关概念，并探讨基于可观测性分析解决不一致性问题的方法。

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