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

直流电机因其调速性能优异、响应速度快等特点，在工业控制、电动汽车、机器人等领域有着广泛应用。然而，传统PID控制存在参数固定、难以应对非线性及环境扰动等问题。模糊PID控制虽通过引入模糊逻辑实现了参数自适应调整，但在复杂场景下仍面临规则库构建与参数优化的难题。本文将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）引入直流电机模糊PID控制系统中，利用其全局寻优能力对模糊PI

直流电机因其调速性能优异、响应速度快等特点，在工业控制、电动汽车、机器人等领域有着广泛应用。然而，传统PID控制存在参数固定、难以应对非线性及环境扰动等问题。模糊PID控制虽通过引入模糊逻辑实现了参数自适应调整，但在复杂场景下仍面临规则库构建与参数优化的难题。本文将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）引入直流电机模糊PID控制系统中，利用其全局寻优能力对模糊PI

视网膜血管的形态和分布与多种眼科疾病密切相关，准确提取视网膜血管结构对于疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。本文综述了视网膜图像分割以提取血管复杂结构的研究现状，包括传统图像处理方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法，分析了各种方法的优缺点，并探讨了未来的研究方向。

D 题 矿井突水水流漫延模型与逃生方案 矿井水灾是矿山安全开采生产“五大灾害”之首，易造成重大人员伤亡和财产损失。由于矿井水文地质条件复杂，矿井水灾害事故难以避免。当水灾发生时，若能快速推演出突水水流的漫延过程，制订科学的救灾方案和逃生线路，就能降低涉险人员的危险性，减少经济损失。矿井巷道系统根据矿藏分布和矿脉走向布局，通常形成复杂的立体交叉三维网络结构。巷道断面存在多种类型（如矩形、拱形、梯形等

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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。

针对多架四旋翼无人机在动态轨迹跟踪、固定点位悬停集结、单 / 双领航协同、菱形对称编队及偏航角精准跟踪等典型任务场景中的分布式编队控制问题，本文提出一种融合图论拓扑、领航 - 跟随机制与自适应观测的通用编队控制框架。该方法可统一实现单领航 / 双领航、运动 / 固定、三角形 / 菱形、平面 / 三维等多模式编队任务，采用完全分布式拓扑结构，跟随无人机仅依靠局部相对位置信息即可完成编队收敛、速度同步

随着无人机应用场景的复杂化，城市场景下的三维路径规划需同时优化路径长度、飞行时间、威胁规避、能耗等多个相互冲突的目标。传统单目标优化算法难以平衡多目标需求，而基于导航变量的多目标粒子群优化算法（NMOPSO）通过引入导航变量引导粒子搜索方向，结合多目标优化框架，在保持种群多样性的同时提升收敛速度，为无人机三维路径规划提供了高效解决方案。本文系统阐述NMOPSO算法的原理、在三维路径规划中的建模与实