本文从两个角度研究了欠驱动机械系统的鲁棒互联和阻尼分配无源控制问题(IDA-PBC)。首先，本研究分析了IDA-PBC在非消失匹配和非匹配不确定性条件下的鲁棒性，得到了保证系统最终有界的充分条件。其次，通过在原有的IDA-PBC控制器基础上增加一个新的控制输入，实现了闭环系统在非消失匹配不确定性下的渐近稳定性。最后，以惯性轮摆和单连杆弹性关节机器人为例，对所提出的鲁棒控制器进行了仿真分析。仿真结果清楚地表明了该鲁棒控制器的有效性。

现实世界是由多平面和曲面构成的。如果一个场景包含比相机视场更大的视场，那么使用手持相机通过正投影视图对这些表面进行成像是很麻烦的。如果场景在地理上超出了人类能够到达的范围或者无法进入这个场景，那么就无法使用手持设备上对场景进行这样的正面拍摄。廉价飞行器的出现，如四轴飞行器，使大型表面的正交成像成为可能，这可以用于之后的进一步分析之中，无论是出于休闲目的还是严肃的科学目的。然而，在此类表面上，四轴飞行器的手动导航往往是十分繁琐的，并且结果并不令人满意。在本文中，作者提出了一种用于多平面表面成像的四轴飞行器自主导航方法。该方法以现有的并行跟踪和基于映射的方法为基础，创建了输入场景的近似稀疏三维地图。接下来，作者确定了每个有界平面上用来获取视频的精确位置，然后四轴飞行器自主导航操作通过这些路径点。这就产生了一个用于使用现成的四轴飞行器来可视化场景的端到端应用。

本文研究了一个使用帆船编队的多智能体系统旅行推销员问题（最短路径问题）。本文提出了一种遗传算法(GA)，该算法将赋予每个智能体数量不同的收集目标。该遗传算法能够在最短的时间内获得次优解决方案。此外，本研究将其应用于特定的帆船编队问题中，与自主水下航行器或机动车辆相比，帆船编队在推进方面具有十足的挑战性。这是因为其他机器的运动可以被灵活地控制，然而帆船的运动受到了可用风向和速度的限制。因此，该方法考虑了帆船不同位置的风力条件。仿真结果表明了该方法的有效性。