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本文探讨了 GOMS 方法在多机器人用户界面设计中的应用与评估。随着多机器人系统在搜索救援、军事等关键任务领域中的广泛应用，用户界面设计的可用性成为重要挑战。传统可用性实验成本高、耗时长，因此研究引入了 GOMS（目标、操作符、方法和选择规则）建模方法，用于高效评估界面设计的效率和学习成本。通过 MissionLab 工具集的案例研究，文章比较了基础系统与集成 CBR（基于案例推理）- CNP（合同网络协议）系统的任务生成效率，结果显示集成系统显著提升了可用性。此外，文章还分析了 GOMS 模型的预测能力、

本文介绍了RACHNA系统，一种基于市场的多机器人联盟形成解决方案。该系统通过逆向拍卖机制，将任务视为出价者，机器人服务视为拍卖物品，从而在复杂的多机器人任务环境中实现高效的资源分配。文章详细解析了RACHNA的系统架构、任务类型与分配方式、效用与成本机制，并通过多个实验验证了其在任务分配质量和系统灵活性方面的优势。最后，文章总结了RACHNA的核心优势，并展望了其在未来工业制造、物流配送和灾难救援等领域的应用前景。

本文研究了同质多机器人系统中的种群比例调节问题，受社会性昆虫劳动分工的启发，提出了一种可变概率模型。该模型通过将状态转移率与任务执行过程中产生的外部材料相结合，实现了对机器人种群在不同任务间比例的稳定调节。通过数值仿真和基于V-DEAR（自主机器人虚拟动态环境）的实际机器人实验，验证了所提出模型在维持比例稳定性和减少任务切换频率方面的优越性能。研究结果表明，该模型在面对系统扰动时具有较强的鲁棒性和适应性，为多机器人系统的任务分配和比例调节提供了有效解决方案。

本文探讨了大规模多机器人系统中任务排序的合成方法，提出基于遍历过程组合的原则性解决方案。通过过程分析与模拟工具（微正则Metropolis蒙特卡罗模拟和微观模拟），研究机器人集群在无集中控制环境下实现顺序检查任务的可行性。实验表明，该方法具有一定的鲁棒性，即使在建模简化的情况下仍能有效指导控制器设计，为未来多机器人系统的设计提供了新思路。

本文介绍了一种基于拍卖的分布式多机器人协作框架DEMiR-CF，在海军扫雷任务中的应用与实证评估。DEMiR-CF框架能够在通信受限、存在延迟或故障的复杂环境中，实现高效的动态任务分配和实时重新规划，确保任务的高质量完成。文章通过多个实验场景验证了该框架在不同消息丢失率下的性能表现，并展示了其在应对机器人故障、通信问题等方面的灵活性和鲁棒性。研究还表明，该框架未来可拓展至搜索和救援等其他复杂任务领域。

本文介绍了一个高效的分布式多机器人协作框架DEMiR-CF，旨在应对包含相互关联任务、多样化能力和实时突发情况的复杂任务执行。框架结合了分布式任务分配、联盟形成、动态任务选择和Plan B预防程序，以在通信受限和故障可能性高的环境中保持高解决方案质量。通过在多个领域（如对象构建、多目标探索和海军扫雷）的评估，DEMiR-CF展现了良好的性能和适应性。

本文围绕多智能体POMDP中的执行时间通信决策问题，探讨了在通信有成本或带宽受限的情况下，智能体团队该如何决策‘该传达什么信息’。文章提出了一种基于启发式的通信决策方法BuildMessage，并结合Dec-Comm算法，形成Dec-Comm-Selective算法，用于解决有限通信资源下的信息选择问题。通过在多智能体老虎域和新提出的科罗拉多/怀俄明域上的实验验证，结果表明该方法能够在减少通信量的同时保持较高的团队性能。文章还总结了两种通信范式（固定通信成本和有限带宽），并讨论了未来研究方向，如因子化表示法

本文研究了基于协调成本的自适应机器人通信方法，提出了统一通信适应和自适应通信邻域两种策略，通过量化通信和碰撞解决的资源消耗，提高多机器人团队在复杂环境下的协作效率。实验表明，这两种自适应方法在不同规模和场景下均优于静态通信方案，特别是在中大型团队中表现突出。此外，文章探讨了其在搜索救援和工业生产等领域的应用潜力，并展望了未来算法优化和跨领域融合的研究方向。

本文研究了相机传感器网络中的同步规划、定位与建图问题，提出了一种自动化校准和建图的方法，使系统能够用于精确的机器人导航。通过安装在机器人上的校准目标和ARTag标记系统，实现了相机校准的自动化，减少了人力干预。利用六自由度扩展卡尔曼滤波器（EKF）结合相机测量和里程计信息，构建了相机位置的全局地图。同时，对五种不同的局部校准运动策略进行了分析，研究了它们对校准准确性和里程计误差累积的影响。实验结果表明，该方法在大空间环境中具有较好的建图效果，但也存在一定的局限性，如线性化假设和相机视野外误差校正不足。未来的

本文介绍了一种适用于动态环境的分布式、基于玩法的角色分配算法，应用于RoboCup四足联赛的机器人足球比赛中。该算法解决了角色振荡、高网络延迟和动态对抗环境带来的挑战，通过实验验证了其在团队协作和任务执行中的有效性。未来的研究方向包括自动玩法适应和对手策略识别，以进一步提升机器人团队的智能化水平。

本文探讨了如何利用无线信号强度实现小型机器人群体的分散，提出了一种基于信号强度的分布式算法——团簇强度算法。通过模拟实验验证了该算法在不了解相邻机器人相对位置的情况下能够有效分散群体，并分析了其在灾难救援、军事侦察和行星探索等领域的应用前景。同时，文章指出了该方法在计算复杂度、信号模拟真实性和机器人协调性方面的挑战，并提出了相应的应对策略。

本文探讨了在城市搜索和救援场景中，使用多机器人团队配备仅测距传感器来跟踪移动目标（如消防员）的技术。由于相机和声纳等传统传感器在烟雾、黑暗和障碍物密集环境中表现不佳，研究聚焦于无线电测距传感器的应用。文章提出了一种基于粒子滤波的跟踪算法，并结合地图先验知识以提高精度。同时，开发了多机器人协同控制算法，通过优化机器人配置来减少目标位置的不确定性。模拟实验结果表明，使用非LOS（穿墙）测距传感器和地图信息能够显著提高跟踪性能，而GDOP指标被用于评估团队配置对误差的放大程度。研究还展示了在Player/Stag

本文介绍了模块化机器人系统M-TRAN的分布式变形控制研究。M-TRAN III模块通过改进的机械连接机制和机载分布式控制器，实现了高效的自重构实验，验证了分散式和局部同步控制的可行性。研究重点包括模块设计、控制器与编程工具、初始化流程以及多种自重构实验。未来研究方向包括自动编程、自主重构和自主方向确定，以进一步提升系统的灵活性、鲁棒性和适应性。

本博文探讨了在单人操作多机器人紧密协作任务中处理呼叫请求的挑战与解决方案。传统集中式方法在机器人任务相互独立的情况下表现良好，但在紧密协作任务中存在效率瓶颈。为此，博文提出了一种分布式呼叫请求解决方法，通过操作员与机器人团队的协作，利用机器人对任务的了解和操作员的推理能力，显著缩短了故障解决时间并提高了操作一致性。实验对比了远程操作、完全自主、半分布式和完全分布式四种方法，结果显示分布式方法在复杂场景中具有明显优势。此外，博文还展望了该方法在搜索救援、行星探索和工业自动化等领域的应用前景。

本博文对基于市场和阈值的多机器人任务分配方法进行了比较研究，探讨了自组织和有意方法在现实条件下的性能差异。研究通过事件处理领域框架，分析了两种方法在状态估计误差、通信范围限制、任务感知不足等实际因素影响下的分配质量和成本表现。结果表明，基于市场的方法在信息准确时表现更高效，而阈值方法在信息不准确和资源受限条件下具有更高的性价比。研究还提出了针对不同应用场景的任务分配方法选择建议，为多机器人系统的实际应用提供了理论支持。

本文介绍了一种基于区域的多机器人协作目标跟踪算法。该算法通过估计机器人和目标的密度分布，生成紧急程度分布和效用函数，并基于效用分布设计分布式运动策略，实现机器人的自主协调和高效跟踪。文章详细阐述了算法的原理，并通过仿真实验和真实机器人实验验证了其有效性。实验结果表明，该算法在不同场景下均表现出良好的性能，优于传统方法，具有灵活性、稳定性和自适应性的优势。该算法在安防监控、智能物流和环境监测等领域具有广泛的应用前景。

本文探讨了分布式机器人语言架构及其在动态环境中应用粒子群优化（PSO）算法进行气味源定位的研究。分布式架构支持机器人之间的协作和自主性，通过XML描述机器人能力并集成通信指令实现灵活控制。针对气味源定位问题，改进了PSO算法，包括变化检测与响应机制以及带电机器人方法，提高了算法在动态环境中的适应性和鲁棒性。实验验证了算法在不同环境模型下的有效性，并讨论了未来在环境建模、算法优化和硬件集成等方面的发展方向。

本研究探讨了非线性振荡器网络的同步控制方法以及多机器人在未知室内环境中的探索与建图技术。针对非线性振荡器网络，提出了基于本征频率特性和几何特性的两种收敛状态控制方法，并通过仿真验证了其有效性。对于多机器人探索问题，提出了前沿-图探索（FGE）算法，结合局部网格感知和全局图表示，实现了高效的地图构建与多机器人协作。研究分析了两种技术的关联性，并展望了其在生物神经模拟、电力系统、通信网络、室内救援、仓库物流等领域的应用潜力。

本文探讨了自组织机器人群体的系统识别方法，重点在于通过概率宏观模型和参数优化技术，从实验数据中推导出能够准确预测系统动态的数学模型。研究以检查任务为案例，展示了如何从单个机器人的控制器抽象出系统级动态，并结合启发式参数校准与宏观数据拟合，提高模型预测的准确性。结果表明，该方法不仅适用于线性系统，还能有效处理非线性自组织机器人群体模型，为复杂系统的建模和优化提供了系统框架。

本文研究了多机器人任务分配（MRTA）问题，提出了一种基于概率学习的拍卖与投标决策方法，旨在降低多机器人系统中的通信和计算成本。通过学习中标概率和任务拍卖概率，机器人可以智能地选择性地投标和拍卖任务，从而减少不必要的通信开销和计算负担。文章介绍了市场架构的关键组件，并通过实验比较不同配置下的性能、无授予拍卖数量和计算成本，验证了该方法的有效性。最后，文章展望了未来的研究方向，包括优化中标概率模型、扩展到组合拍卖场景以及实现在线学习等。

本文提出了一种构建小尺寸分段地图的新方法，通过扫描获取、扫描对齐和扫描融合三个步骤，有效减少了地图中的线段数量。该方法适用于单机器人和多机器人场景，不依赖扫描数据的获取方式，能够显著降低地图的复杂度，减少率在80%到90%之间。实验验证了该方法在不同环境下的有效性，并探讨了其未来在大型环境和不同传感器条件下的应用潜力。

本文提出了一种分布式算法，用于检查多机器人系统的双连通性，确保在任意机器人故障或离开时，其余机器人仍能保持通信连接。通过 CR-FILL 和 DCR-FILL 算法，机器人能够识别其连接的团队成员，并判断是否存在两条不相交路径，从而保证双连通性。文章结合图论理论，分析算法的时间复杂度和消息数量，并探讨其在实际应用中的优化策略，如减少消息数量和利用现有通信机制。最后，文章展望了未来的研究方向，包括算法性能优化、异构通信能力考虑以及双连通结构的维护与构建。