一、研究背景与问题挑战随着无人机技术在物流配送、电力巡检、应急救援、农林植保等领域的广泛应用，复杂环境下的路径规划已成为制约无人机效能的核心瓶颈。与二维路径规划（如地面机器人）不同，无人机需在三维空间（x,y,z 轴）内飞行，需同时考虑 “水平避障（如建筑物、树木）” 与 “垂直高度调整（如规避高压线、适应地形坡度）”，规划难度显著提升。当前无人机三维路径规划面临的核心挑战的如下：（一）复杂环境建

机械臂作为工业自动化、机器人技术领域的核心执行机构，其精准运动控制的基础是建立科学的运动学模型。运动学建模主要围绕关节空间与笛卡尔空间展开，前者描述关节变量与连杆姿态的关系，后者聚焦末端执行器在绝对坐标系中的位置和姿态；而蒙特卡洛法则凭借其随机性与高效性，成为求解机械臂工作空间的重要方法。本文将系统梳理三者的核心原理、建模流程及应用逻辑，为机械臂运动控制与性能分析提供理论支撑。一、机械臂运动学建模

随着电动汽车（EV）保有量的激增，大规模电动汽车集群并网已成为新型电力系统的重要特征。电动汽车作为可移动的储能单元，其充电行为具有随机性（用户出行计划不确定）、灵活性（可通过价格信号引导充放电）和聚合性（集群可等效为虚拟电厂参与电网调度）三大特性。传统的集中式调度模型难以应对大规模 EV 集群的不确定性，而分布式鲁棒优化（Distributed Robust Optimization）通过融合分布

一、Koopman 理论：非线性系统的线性化核心框架在非线性受控动力系统（如电力系统、化工反应过程、机器人运动控制等）中，传统线性化方法（如泰勒展开）仅能在平衡点附近近似系统行为，难以应对大范围工况变化。Koopman 理论通过线性化系统的可观性而非状态空间，为全工况下的非线性系统分析与控制提供了全新思路。三、Koopman-MPC 的核心优势与工程应用。

一、研究背景与场景特性随着城市精细化管理与低空经济的快速发展，无人机在复杂楼市场景中的应用日益广泛，如楼宇巡检、物资配送、应急救援等。与开阔空域或简单地形不同，复杂楼市环境具有建筑密度高、空间结构复杂、动态干扰因素多等显著特征：楼栋间距最小可至 5-10 米，低空存在汽车通行（地面停车场、道路）、行人活动等动态目标，同时不同高度层大气密度差异会直接影响无人机飞行阻力与能耗，这些因素均为路径规划带来

在现代无线通信技术中，天线阵列扮演着至关重要的角色。它通过精确控制多个天线单元的相位和幅度，实现对电磁波能量的高度指向性辐射或接收，从而显著提升通信系统的性能，如增益、抗干扰能力、空间复用能力等。而天线阵列方向图，作为描述阵列辐射特性的核心物理量，其准确的计算与直观的绘制，不仅是天线设计与优化过程中的关键环节，更是理解阵列工作原理、评估阵列性能的基石。本文将深入探讨天线阵列方向图的计算方法与绘制技

一、图像裂缝分割与数据集扩充的核心需求1.1 裂缝图像的特性与分割难点形态差异：裂缝宽度从 0.1mm 到 5mm 不等，长度可从几厘米延伸至数米，存在直线型、网状型、分支型等多种形态；背景干扰：裂缝常与背景纹理（如混凝土表面纹路、墙面污渍）重叠，灰度对比度低（部分裂缝与背景灰度差仅 5-10 个等级）；重叠区域特性：网状裂缝或交叉裂缝会形成 “重叠区域”（如十字交叉处、网格交点），此类区域的灰度

一、方案背景与意义在当今数字化时代，图像数据的安全传输与版权保护需求日益迫切。可逆图像数据隐藏技术作为信息隐藏领域的重要分支，能够在嵌入秘密信息后，通过特定算法完全恢复原始载体图像，同时准确提取隐藏信息，在军事通信、医疗影像、版权认证等领域具有不可替代的应用价值。传统的直方图移动算法虽具备较好的可逆性和低失真特性，但在面对复杂纹理图像时，单一的直方图处理易导致像素修改集中，抗攻击能力较弱。

四、应用场景拓展医疗影像去噪：在 CT/MRI 图像去噪中，ADMM-TV-L1 可保留病灶边缘（如肿瘤边界），同时抑制扫描噪声，辅助医生诊断（病灶识别准确率提升 10%-15%）；遥感图像处理：针对遥感图像中的椒盐噪声（传感器干扰）与高斯噪声（大气散射），ADMM-TV-L1 可提升图像分类精度（如农田 / 建筑区分准确率提升 8%-12%）；低光照图像增强：结合 TV-L1 去噪与直方图均衡化

二、三变量联合最优 Copula 函数选择：基于 AIC 准则Copula 函数描述变量间的依赖结构，常用三变量 Copula 包括椭圆族（Gaussian Copula、t-Copula）、阿基米德族（Clayton Copula、Gumbel Copula、Frank Copula）等。