随着机器人技术、自动驾驶、智能家居等领域的快速发展，自主移动设备对未知环境的感知与导航能力提出了更高要求。同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）作为实现自主移动设备环境感知的核心技术，能够让设备在无先验环境信息的情况下，实时确定自身位置并构建周围环境地图，为后续导航、路径规划等任务提供基础支撑。

随着机器人技术、自动驾驶和虚拟现实等领域的飞速发展，路径规划已成为一个核心且关键的研究课题。传统的路径规划多集中于2D平面环境，然而，在更为复杂和真实的3D环境中进行高效、准确的路径规划，则面临着独特的挑战和机遇。本文将深入探讨在3D网格地图上进行路径规划的原理、方法、挑战与未来发展方向。我们将重点分析3D网格地图的构建与表示，并在此基础上详细阐述A*、RRT等经典算法在三维空间中的扩展与优化，同

随着无人系统技术的飞速发展，多智能体（如无人机、无人车）协同作业在军事侦察、灾害监测、物流配送等领域的应用需求日益激增。此类应用场景往往面临复杂的环境约束，包括静态障碍（如地形、建筑）、动态威胁（如防空火力、移动障碍物）以及智能体自身的运动学限制（如最小转弯半径）。传统路径规划方法如A*算法、Dijkstra算法虽能实现基础避障，但在处理多智能体协同约束与运动学适配性方面存在明显不足，难以满足复杂

飞机能量-机动性（Energy-Maneuverability，E-M）特性是空战性能评估的核心依据，其核心逻辑在于通过考察飞机在不同状态下的能量变化，量化其改变飞行方向、空间位置的机动能力。在E-M特性评估体系中，最大转弯速度（即机动速度）、最大可持续转弯速度及最大可持续载荷系数是三大关键指标，而这些指标的量化与对比均需以真空速度（True Airspeed, TAS）为基础基准。

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的分布式协同控制作为分布式人工智能领域的核心研究方向，凭借其在复杂任务执行中的高效协作优势，已广泛应用于无人机集群侦察、智能交通编队、多机器人协同救援等关键领域。在这类系统中，队形控制是实现协同任务的基础，其核心目标是通过设计合理的控制协议，使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型，确保任务执行的高效性与稳定性。

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的分布式协同控制作为分布式人工智能领域的核心研究方向，凭借其在复杂任务执行中的高效协作优势，已广泛应用于无人机集群侦察、智能交通编队、多机器人协同救援等关键领域。在这类系统中，队形控制是实现协同任务的基础，其核心目标是通过设计合理的控制协议，使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型，确保任务执行的高效性与稳定性。

随着智能机器人技术在工业生产、公共服务、安防监控等领域的广泛应用，机器人失控事件引发的安全风险日益凸显。例如，失控无人机误入机场净空区、港口失控无人船撞击航道设施、工业园区失控巡检机器人引发设备碰撞等场景，均对公共安全和财产安全构成严重威胁。此外，在搜索救援、野生动物监测等任务中，也需要通过多智能体协作对移动目标实施精准追踪与控制。多智能体追逃博弈问题作为研究多智能体协作与对抗的经典范式，其核心目

随着智能机器人技术在工业生产、公共服务、安防监控等领域的广泛应用，机器人失控事件引发的安全风险日益凸显。例如，失控无人机误入机场净空区、港口失控无人船撞击航道设施、工业园区失控巡检机器人引发设备碰撞等场景，均对公共安全和财产安全构成严重威胁。此外，在搜索救援、野生动物监测等任务中，也需要通过多智能体协作对移动目标实施精准追踪与控制。多智能体追逃博弈问题作为研究多智能体协作与对抗的经典范式，其核心目

多智能体系统编队控制作为群体智能协同的核心技术，在无人机集群、智能交通、工业自动化等领域具有广泛应用前景。然而，实际工程场景中智能体普遍存在非线性输入特性，叠加环境扰动、通信约束等不确定因素，导致传统控制方法难以兼顾编队稳定性与控制精度。为此，本文开展基于自适应控制算法的非线性输入多智能体编队控制研究。首先，建立含非线性输入项的多智能体动力学模型与编队误差模型，明确分布式通信拓扑下的协同约束条件；

动态多智能体系统由多个具备独立感知、决策与执行能力的个体构成，通过个体间的协同交互可完成单智能体难以胜任的复杂任务，在无人机集群、机器人协作、卫星集群控制、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。编队控制作为动态多智能体系统协同控制的核心问题之一，其核心目标是通过设计合理的控制律，使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型（如直线型、三角形、圆形等），并适应动态变化的环境与任务需求。