针对自治水下机器人(AUV) 研究中的多机器人多任务分配问题, 提出一种基于自组织映射(SOM) 神经网络
的多AUV多目标分配策略. 将目标点的位置坐标作为SOM神经网络的输入向量进行自组织竞争计算, 输出为对应
的AUV机器人, 从而控制一组AUV在不同的地点完成不同的任务, 使机器人按照优化的路径规则到达指定的目标
位置. 为了表明所提出算法的有效性, 给出了二维、三维作业环境中的仿真实验结果.

本文着重研究具有障碍物环境的地面多机器人系统的协同编队控制。 每个机器人均由Euler-Lagrange动力学建模，在2D空间中具有未知的干扰。 为每个机器人设计了一个基于辅助误差变量的自适应协作控制器，以使所有机器人最终都能在有限的时间内实现所需的编队，同时保持避开障碍物的能力。 通过相应的李雅普诺夫函数分析了有限时间控制的稳定性和地层性能。 最后，仿真实例证明了该算法的有效性。

人工智能-机器学习-群集智能理论及其在多机器人系统中的应.pdf

对多机器人系统任务分配策略进行了形式化描述, 为任务分配方案的求解提供了一种数学描述工具; 针对多机器人系统中机器人决策之间的相互依存性, 引入博弈论的思想分析了多机器人系统的任务分配问题, 提出了一种基于博弈论的多机器人系统任务分配算法GT-MRTA。实验结果表明, 算法复杂度较低, 计算量较小, 鲁棒性较好, 获得的任务分配方案质量较高。

一种多机器人系统任务均衡分配协同工作控制方法.pdf

基于MSRDS领航跟随法多机器人编队控制SPL代码 编队控制算法是基于Leader-following formation control of multiple mobile vehicles J. Shao, G. Xie and L. Wang 仿真平台选用Microsoft Robotics Developer Studio 4和HelloApps SPL Tool 实现。 压缩包包含使用文档，程序截图和仿真录像以及源码等。

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：凭借高效、鲁棒、应用广泛的特性，集群多机器人系统已经成为当今研究的热点课题之一， 具有重要的实用价值。首先简述了自顶而下和自底而上两种多机器人系统研究思路的当前研究 概况。然后从拟生物集群系统模型引入，进而引出一致性系统模型，针对低阶、高阶、异质、时延等 一致性模型进行分析总结，单独阐述了多智能体强化学习系统模型的研究情况，并分别讨论了三 种集群多机器人系统自组织建模方法的研究现状与各自存在的问题，总结与分析了集群多机器人 系统运动的发生机理。最后，分析了现有集群多机器人系统模型尚待解决的关键问题和面临的挑 战，并对其未来发展进行了展望。

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