在自定义障碍物场景下，JPS算法能够根据障碍物的形状和位置，合理规划全局路径，DWA算法则能够在局部范围内实现精确避障。实验结果表明，混合控制算法能够有效处理自定义障碍物，规划出合理的路径，确保机器人安全导航。

随着移动机器人在工业生产、物流配送、医疗服务等领域的广泛应用，路径规划技术作为其实现自主导航和智能决策的核心环节，面临着动态环境适应性、计算效率与精度提升、多机器人协同优化等挑战。本文系统梳理了传统路径规划算法的局限性，深入探讨了现代优化算法在路径规划中的应用，并结合多传感器融合、深度学习与强化学习等前沿技术，提出了未来路径规划技术的发展方向。研究表明，融合多模态感知数据、结合人工智能算法与动力学

静态一致性只关注智能体最终达到的稳定状态的一致性。定义为：对于任意初始状态，存在控制协。

本文提出一种基于分布式模型预测控制的多智能体离线轨迹生成新算法。该算法可扩展且高效的核心在于“按需避碰”策略：各智能体通过预测自身未来状态并与邻居共享，可在飞向目标的过程中及时探测并规避碰撞。算法完全分布式实现，与既往基于序贯凸规划的优化方法相比，计算时间缩短 85% 以上，仅对轨迹最优性产生微小影响。该方法已通过大量仿真验证，并在室内狭窄空间完成了多达 25 架四旋翼的实验飞行测试。

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随着人工智能和自动化技术的飞速发展，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的应用日益广泛。点对点（point-to-point）轨迹生成作为多智能体协调的基础，其目标是在满足各种约束条件（如动力学约束、避障约束、通信约束等）的前提下，为每个智能体规划一条从起始点到目标点的平滑、可行的路径。传统的集中式轨迹生成方法在处理大规模

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1]杨远征,徐超,李莎,何云开.2009-2012年南海海洋断面科学考察走航ADCP海流观测数据集[J].中国科学数据(中英文网络版),2019,4(03):152-161.本文将指导您完成处理和分析船载（VM-ADCP）和降低声学多普勒电流轮廓仪（L-ADCP）所需的步骤。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。