移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下，面临着同时定位和地图构建（SLAM）问题。针对基于特征的视觉SLAM（VSLAM）算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题，提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先，根据关键帧的位姿和深度数据，构建图像对应场景的点云地图；然后利用八叉树地图技术进行处理，构建出了适合于机器人应用的地图。将所提算法同RGB-D SLAM（RGB-Depth SLAM）算法、ElasticFusion算法和ORB-SLAM（Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM）算法通过权威数据集进行了对比实验，实验结果表明，所提算法具有较高的有效性、精度和鲁棒性。最后，搭建了自主移动机器人，将改进的VSLAM系统应用到移动机器人中，能够实时地完成自主避障和三维地图构建，解决稀疏地图无法用于避障和导航的问题。

提出了一个基于SIP协议的嵌入式视频监控系统。它的监控端采用嵌入式Linux设备，并且使用SIP协议同监控中心进行通信。通过SIP协议，监控中心能够开启和关闭视频监控，调整监控端的监控参数如亮度、对比度和色调等。监控端还能实现自主监控，当发现监控对象发生意外情况，能及时向监控中心报警。SIP的应用不仅拓展了视频监控系统的物理范围，也提高了监控的智能性。

在对二次分配问题(QAP)解空间地形分析的基础上，提出了解模式在蚂蚁算法中的应用，并且在QAP的四类问题上进行了实验。实验结果表明对于第四类问题，加入解模式后算法的性能普遍提高，而对于第二类问题算法的性能会下降。