针对四旋翼无人机吊挂飞行系统存在模型偏差及外界干扰带来的位置跟踪和减摆控制难的问题, 提出了一种基于补偿函数观测器的非线性控制方法。首先, 建立了四旋翼无人机吊挂飞行系统动力学模型, 并设计了补偿函数观测器对未建模动态和未知扰动进行观测; 然后, 针对系统参考输入跟踪误差约束, 构建了障碍Lyapunov函数来设计反步控制器, 并在控制器中引入补偿函数观测器的估计值对系统总扰动进行补偿, 保证了无人机位置误差和负载摆角在约束范围内变化, 使系统能够达到预期控制效果。Lyapunov稳定性分析证明了闭环系统的稳定性、位置误差的收敛和摆动的抑制。仿真结果表明, 设计的控制器在对无人机位置精确控制的同时, 能有效抑制吊挂负载的摆动。

微循环功能是反映危重病人器官生理状态的关键指标，为确定后续治疗手段提供了重要依据。传统上采用显微镜等手段观察体表微循环状态，但仅能获得组织毛细血管的空间形态，获取的功能性信息有限，难以满足临床需求。针对肠道内微循环监测需求构建了小型化光纤光声内窥镜，将成像探头伸入活体小动物直肠内以旋转扫描的方式进行内窥成像。在扫描过程中通过逐点探测由激光脉冲在生物体内激发出的超声波，能够获得消化道内壁血管空间分布；基于动静脉血在光学吸收谱上的差异，采用双波长激发获得了血氧饱和度的空间分布。基于数小时的连续监测，发现小动物患脓毒症后直肠内壁血管结构与血氧饱和度均发生明显变化。实验结果表明，该技术能够以无创方式表征典型微循环疾病模型的功能性变化，为微循环的无创监测提供了一种新的技术途径。

连作障碍是中药材地黄种植过程中最大的难点, 每茬收获后须隔8～10年后方可再种植, 但连作障碍产生的机理尚不明确。 提出一种基于傅里叶红外光谱技术（FTIR-ATR）和二维红外相关光谱（2D-IR）分析方法。 采集正茬1年（YA-one）、 重茬1年（YA-two）、 10年前种植过（YA-ten）、 空白（CK）4种地黄土壤样品的光谱, 进行Norris滤噪平滑+二阶导数、 二维相关光谱分析处理并提取特征光谱, 分析土壤中化合物的指纹图谱。 结果显示: 不同连作茬次地黄土壤的峰形基本相似, 红外光谱主要特征吸收峰在3 621, 3 439, 2 932, 2 860, 2 513, 1 798, 1 636, 1 433, 1 029, 887, 783, 695, 546和469 cm-1附近。 与CK相比, YA-two的吸收强度最大, 这些吸收峰表征酚酸中羟基-OH、 羰基CO、 C-O、 苯环的取代吸收等官能团, 说明在重茬的地黄中, 酚酸类物质积累。 在2 925和2 857 cm-1表征是糖苷类中饱和亚甲基-CH2的反对称伸缩振动和对称伸缩振动, YA-two的吸收强度最小, YA-ten的吸收强度最大。 说明重茬土壤中, 糖苷类成分含量下降。 不同连作茬次地黄土壤在920～1 750, 1 490～1 710和1 500～1 548 cm-1中二维红外相关光谱, 自动峰和交叉峰的位置、 个数、 以及强弱都不相同, 清晰地表征出官能团的差异。 结果表明采用傅里叶红外光谱和二维红外相关光谱能够实现土壤中有机化合物的快速检测, 为研究地黄连作障碍研究提供理论依据。

针对无人机飞行过程中遭遇突发障碍物的规避问题,提出一种改进人工势场(APF)的无人机通用避障机动策略。在障碍规避过程中利用避障机动角设计障碍物斥力系数并加入速度控制项共同改进传统的人工势场;相较于传统设置目标点的无人机避障方法,以虚拟子机的形式实时对无人机施加状态回归力,保证无人机能较快地回归到原始期望状态,并利用模型预测调整无人机的状态回归机动量,避免抖动现象,由此设计出无人机避障机动策略。通过仿真分析证明了所提避障机动策略相比传统人工势场方法避障效率更高。最后将所提策略作为基础模块应用于不同的复杂任务,证明了所提策略具有较高的通用性。

复杂动态环境下自主避障能力已成为无人机亟待解决的关键问题。针对现有避障算法通过调向或调速进行规避障碍的缺点,基于速度障碍法,提出一种同时调向与调速的混合避障策略。首先,根据速度障碍法原理,判断无人机与动态障碍物是否存在飞行冲突; 然后,分别在单动态障碍物和多动态障碍物场景下,利用数学公式精确推导出无人机避障所需要调整的航向与速度大小之间的关系;最后,在目标函数的约束下,完成最优避障策略的求解。仿真结果表明,在单/多动态障碍物威胁下,所提算法具有有效性与高效性。

针对水下机器人(ROV)避碰机动障碍物的问题,提出了一种改进的速度障碍法,以提高复杂环境中水下机器人的自主避障能力。将动态障碍物在速度空间中的运动不确定性转化为位置的不确定性; 通过分析动态障碍物的碰撞风险和最大膨胀圆的速度障碍来明确开始和结束避障的时间; 设计了考虑安全性、目标趋向性和速度改变量3个因素的目标函数,以实现最优避障速度的选取。最后,通过仿真实验验证了该避障方法的可行性与有效性。

针对水面无人艇在复杂海况下的动态避障问题，构建了障碍物模型和碰撞风险模型，通过引入多个约束条件的改进速度障碍法，实现了复杂海况下水面无人艇动态避障的航迹重规划。针对无人艇长宽比较大的几何特点，提出了矩形包围框的障碍物模型描述方法，建立无人艇相对运动模型，并在船体坐标系下计算相对运动参数。通过计算碰撞危险度来确定开始避障的时机。最后，在速度障碍法的基础上引入障碍物模型约束和水面无人艇自主局部避障系统特性约束对避障路径进行优化，并通过实验获得动态避障环境下的航迹重规划结果。基于V-REP（Virtual Robot Experimentation Platform）平台仿真实验以及实船避障实验表明，在航速12节的情况下，避碰过程中的路径重规划时间在15 s以下，满足在实际航行多约束条件下水面无人艇的动态避障要求。

针对复杂障碍环境下的多机协同侦察任务规划问题开展研究。首先, 针对不同侦察任务需求, 构建传感器探测、有效持续侦察时间、复杂多边形障碍等数学模型; 随后, 综合考虑持续侦察时间和障碍规避约束, 提出了一种面向复杂障碍环境的多机协同侦察规划分层求解方法, 通过分层细化有效降低多机协同侦察问题的求解复杂度; 最后, 考虑无人机运动学约束, 提出了一种基于贪心策略的启发式路径规划算法, 能够在规避障碍物的同时获得尽可能短的可行路径。仿真结果证明了提出算法的有效性。