群机器人系统的建模与仿真
机器人建模与仿真技术研究
机器人建模与仿真技术研究近年来，随着工业智能化的发展，机器人应用越来越广泛，已成为工业制造中不可或缺的一部分。
为了更好地掌握机器人拟建模和仿真技术，提高机器人的控制和运动性能，人们对机器人控制领域进行了深入的研究和应用。
一、机器人建模技术机器人建模是指建立机器人的几何、动力学、电气和传感器等方面的模型，便于对机器人进行控制和规划运动轨迹。
机器人建模技术通常分为几何建模和运动学建模两个方面。
几何建模主要是指机器人身体结构的模拟，包括机器人的各个关节、零件的几何形状和空间位置关系等，通俗的理解就是把机器人的外形画出来。
几何建模技术在机器人仿真中是非常重要的一步，具有重要的意义。
另一方面，运动学建模是指在几何模型的基础上，对机器人的动态特性进行模拟，包括机器人的位置、速度、加速度和转动角速度等，以便更好地掌握机器人的控制和运动特性。
因此，在机器人的建模中，几何建模和运动学建模是互相联系、相互依存的，两者的结合才能最大限度地发挥出机器人的作用。
二、机器人仿真技术机器人仿真是指在计算机环境下，利用虚拟现实技术对机器人进行模拟，以便对机器人的行为和性能进行测试和分析。
机器人仿真技术是机器人控制领域的重要手段，可以有效地降低机器人实验过程中的成本和风险，并提高机器人的性能和稳定性。
机器人仿真技术主要涵盖以下几个方面：机器人的控制器仿真、环境仿真、物体仿真和传感器仿真。
在机器人的仿真过程中，控制器仿真是最重要的一部分，它能够准确地模拟机器人的控制算法和控制器的运行状态，评估机器人的控制和动态性能。
而传感器仿真则是模拟机器人在现实世界中感知和识别目标的能力，也是机器人模拟的重要组成部分。
三、机器人建模和仿真技术的应用机器人建模和仿真技术已经在许多领域得到了广泛的应用，例如：机器人协作、机器人视觉和机器人导航等。
此外，机器人建模和仿真技术在机器人制造业和机器人控制自动化领域也发挥着重要的作用。
机器人仿真已经成为机器人领域的重要步骤和手段，可以提高机器人的行为表现和性能，减少成本和风险，并推进机器人的研究和应用。
机器人的动力学建模与仿真
机器人的动力学建模与仿真机器人的动力学建模与仿真在机器人技术领域起着至关重要的作用。
动力学建模是指根据机器人的结构、驱动方式以及其他相关参数，建立数学模型描述机器人的运动学和动力学特性。
仿真则是通过计算机模拟机器人的运动过程，以验证动力学模型的准确性，预测机器人行为以及优化机器人控制策略。
一、动力学建模的基本原理动力学建模是机器人控制的关键一环。
机器人的动力学建模主要涉及到力学、运动学以及控制理论等方面的知识。
首先，我们需要通过力学分析确定机器人的运动方程。
运动学方程是描述机器人关节位置、速度和加速度之间关系的方程。
其次，利用牛顿-欧拉公式可以推导出机器人动力学方程，描述机器人关节力和外部力之间的关系。
最后，根据动力学方程可以得到机器人的动力学模型，用于预测机器人的运动行为和仿真模拟。
二、动力学建模的主要方法1. 欧拉-拉格朗日方法欧拉-拉格朗日方法是一种常用的动力学建模方法。
它通过定义系统的拉格朗日函数，利用欧拉-拉格朗日方程推导出机器人的运动方程。
这种方法适用于各种机器人结构，包括串联机构、并联机构以及柔性机器人等。
2. 链式法链式法是一种基于约束条件的动力学建模方法。
它将机器人的运动约束通过链式法进行求解，得到机器人的约束方程。
然后利用拉格朗日乘子法求解机器人的运动方程。
这种方法适用于多关节机器人，能够准确描述机器人的运动学和动力学特性。
三、机器人的动力学仿真机器人的动力学仿真是验证和评估机器人动力学建模准确性的重要手段。
通过仿真，可以模拟机器人的运动过程，观察机器人的行为以及优化机器人控制策略。
为了进行机器人的动力学仿真，我们需要将机器人的动力学模型转化为计算机程序，利用数值计算方法模拟机器人的运动过程。
常用的机器人动力学仿真工具包括Matlab/Simulink、ADAMS等。
四、动力学建模与仿真的应用1. 机器人控制策略优化通过动力学建模与仿真，可以评估不同的机器人控制策略在不同任务场景下的效果，从而优化机器人的控制策略。
机器人机构建模及运动仿真技术研究
机器人机构建模及运动仿真技术研究随着科技的不断发展，机器人技术的应用越来越广泛，从生产制造到服务保障都离不开机器人的帮助。
在机器人的运动控制方面，建模和仿真技术是非常关键的。
本文将从机器人机构建模和运动仿真两个方面探讨该领域的研究现状和未来发展趋势。
一、机器人机构建模机器人的机构建模是指将机器人的结构和几何参数进行数学建模，以便于对机器人的运动学和动力学性能进行分析和研究。
机器人的运动学和动力学是机器人控制的基础，因此机器人机构建模是机器人技术研究的重要环节。
在机器人机构建模方面，目前主要有两种方法：基于代数求解的方法和基于几何分析的方法。
代数求解方法是最早发展起来的方法，它依靠数学运算来建立机器人的模型，可以用来解决机器人的运动学和动力学问题。
几何分析方法则偏重于对机器人的空间形态和运动方式进行分析，该方法常用于机器人的路径规划和运动模拟。
二、机器人运动仿真机器人的运动仿真是指将机器人的机构模型转化为计算机模型，并在计算机上进行运动模拟，以便于对机器人的运动性能进行检验和优化。
机器人运动仿真是机器人技术研究中不可或缺的一个环节，可以提高机器人的运动控制效率和精度，同时也可以减少机器人的实现成本。
机器人运动仿真的主要应用包括路径规划、轨迹跟踪和机器人在复杂环境中的移动控制等方面。
当前运动仿真的主流方法包括欧拉法、龙格-库塔法和蒙特卡洛法等，这些方法在机器人运动控制领域有着广泛的应用。
三、机器人机构建模和运动仿真在实践中的应用机器人机构建模和运动仿真技术在机器人领域的应用非常广泛，它们可以用于机器人的设计、开发和测试，也可以用于机器人的教学、培训和演示。
以下是一些具体的应用场景。
1.工业机器人的设计和测试工业机器人是机器人技术中最早发展起来的领域之一，机器人的控制和运动仿真在工业机器人的设计和测试中有着广泛的应用。
机器人的机构建模和运动仿真可以帮助工程师了解机器人的运动学和动力学特性，为机器人的运动控制和规划提供基础数据和支持。
机器人建模与仿真
机器人建模与仿真随着人工智能技术和机器人技术的不断发展，机器人在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
而机器人建模与仿真技术作为机器人开发的重要一环，能够帮助工程师们更好地理解和设计机器人系统。
本文将探讨机器人建模与仿真的原理、方法和应用。
一、机器人建模机器人建模是指将机器人系统的物理特性、动力学等信息抽象成数学或逻辑模型的过程。
机器人建模可以分为几何建模和动力学建模两方面。
几何建模是指对机器人的形状、结构和位置进行描述和建模的过程。
通过几何建模可以确定机器人的坐标系、连杆长度、关节角度等信息。
常见的几何建模方法包括DH法、变换矩阵法和齐次变换法等。
动力学建模是指研究机器人系统的运动学和动力学特性，并建立相应的数学模型。
运动学描述了机器人系统的位置、速度和加速度之间的关系，而动力学则研究了机器人系统的力、力矩和质量分布等因素对机器人系统运动的影响。
常用的动力学建模方法有拉格朗日动力学和牛顿-欧拉动力学等。
二、机器人仿真机器人仿真是指利用计算机模拟机器人系统的运动和行为的过程。
通过仿真，工程师可以在不进行实际硬件搭建的情况下，对机器人系统的性能进行评估和优化。
机器人仿真可以分为离线仿真和在线仿真两种形式。
离线仿真是在计算机上对机器人系统进行仿真和测试的过程。
通过离线仿真，可以预测机器人系统在不同场景下的性能，包括运动能力、灵活性和稳定性等。
离线仿真往往利用高级编程语言和建模工具进行，如MATLAB、Simulink和SolidWorks等。
在线仿真是指将仿真过程与实际硬件连接起来，实时监控机器人系统的状态并进行控制的过程。
在线仿真操作所使用的工具和技术包括传感器技术、机器人操作系统和网络通信等。
在线仿真可以更加真实地反映机器人系统的行为和性能。
三、机器人建模与仿真的应用机器人建模与仿真技术在机器人系统的设计、控制和优化中起到了重要的作用。
以下是机器人建模与仿真在几个典型应用领域中的应用示例：1. 工业机器人：工业机器人用于自动化生产线上的重复性任务，如焊接、喷涂和装配等。
机器人控制系统的建模与仿真方法研究
机器人控制系统的建模与仿真方法研究随着科技的不断进步，机器人技术的发展迅猛，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
为了实现高效、稳定的机器人行为控制，建立准确的控制系统模型和进行仿真研究是至关重要的。
本文旨在探讨机器人控制系统的建模与仿真方法，介绍常用的建模方法，并分析仿真模型的建立及其应用。
一、机器人控制系统的建模方法1. 几何模型法几何模型法是一种常用的机器人控制系统建模方法。
该方法通过描述机器人的几何形状、关节结构和运动轨迹，建立机器人系统的几何模型。
常用的几何模型包括DH法、SDH法和Bishop法等。
其中，DH法是最经典的一种方法，通过参数化建立机器人的运动学模型，用于描述关节变量和坐标系之间的关系，从而实现机器人的运动规划和控制。
2. 动力学模型法动力学模型法是一种更加复杂而全面的机器人建模方法。
该方法基于牛顿运动定律和动力学原理，综合考虑机器人的质量、惯性、关节力矩和外力等因素，建立机器人系统的动力学模型。
动力学模型法可以更准确地描述机器人的运动和力学特性，对于复杂的机器人控制任务具有重要意义。
3. 状态空间模型法状态空间模型法是一种抽象程度较高、数学表达简洁的机器人控制系统建模方法。
该方法通过描述机器人系统的状态以及状态之间的转移规律，以矩阵的形式进行表示。
状态空间模型法适用于系统动态特性较强、多输入多输出的机器人系统，能够方便地进行控制器设计和系统分析。
二、机器人控制系统的仿真方法1. MATLAB/Simulink仿真MATLAB/Simulink是一种广泛应用于机器人控制系统仿真的工具。
Simulink提供了丰富的模块库和仿真环境，可以方便地构建机器人系统的仿真模型，并进行系统的可视化、实时仿真和参数调整。
通过Simulink，我们可以对机器人的运动学和动力学模型进行建模，并通过调整控制参数来优化机器人的控制性能。
2. 三维虚拟仿真三维虚拟仿真是一种直观、真实的机器人控制系统仿真方法。
机器人建模与仿真
机器人建模与仿真1. 介绍机器人建模与仿真是现代机器人技术领域中的重要研究方向，通过模拟机器人的行为和性能，可以在设计和开发阶段对机器人进行评估和优化。
本文将深入探讨机器人建模与仿真的原理、方法和应用，为读者提供全面的了解和参考。
2. 机器人建模2.1 机器人建模概述在进行仿真之前，首先需要对机器人进行建模。
机器人建模是将实际物理系统转化为数学或计算机可处理的形式。
常见的方法包括几何、动力学、力学、控制等方面的建模。
2.2 几何建模几何建模是将实际物体转化为几何形状的过程。
在机器人领域中，常用的几何表示方法包括点云、CAD等。
点云是通过激光雷达等传感技术获取到物体表面上一系列点的坐标信息，并通过算法处理得到物体表面形状。
2.3 动力学建模动力学建模是描述物体运动过程中受到外力作用下运动状态变化规律的数学描述。
在机器人领域中，常见的动力学建模方法包括欧拉-拉格朗日方法、牛顿-欧拉方法等。
通过动力学建模，可以准确描述机器人在不同环境下的运动行为。
2.4 力学建模力学建模主要研究机器人在受力作用下的变形和应变。
通过材料力学和结构力学的理论，可以对机器人进行强度和刚度等方面的分析。
在机器人设计中，合理的力学建模可以提高机器人系统的稳定性和可靠性。
2.5 控制建模控制建模是描述机器人系统控制过程中输入输出关系的数学描述。
常见的控制方法包括PID控制、状态空间法等。
通过对控制系统进行建模，可以设计出合适的控制策略来实现期望的运动和行为。
3. 仿真技术3.1 仿真技术概述仿真技术是指通过计算机对实际物理系统进行虚拟仿真实验，以验证、评估和优化设计方案。
在机器人领域中，仿真技术广泛应用于算法验证、行为规划、路径规划等方面。
3.2 基于物理引擎的仿真基于物理引擎的仿真是通过模拟物理规律来模拟机器人的行为。
常见的物理引擎包括ODE、Bullet、PhysX等。
通过物理引擎，可以模拟机器人在不同环境中的运动、碰撞等行为，为机器人设计和控制提供仿真环境。
机器人建模与仿真算法
机器人建模与仿真算法机器人技术近年来得到了长足的发展，其应用已经渗透到了各行各业的许多领域。
在工业自动化、医疗服务、农业生产等方面都可以看到机器人的身影。
机器人的建模与仿真算法是其中非常重要的一环，通过对机器人进行建模和仿真，可以有效地优化设计并提高性能。
在的研究中，一个关键的问题是如何选择合适的建模方法。
在建模过程中，可以采用多种不同的方法，比如几何建模、物理建模、控制系统建模等。
每种方法都有其优缺点，需要根据具体的需求和应用场景来选择合适的方法。
几何建模主要关注机器人的外部几何形状和结构，可以帮助工程师更好地理解机器人的外观和尺寸。
物理建模则更加关注机器人的内部结构和运动规律，通过建立物理模型可以更准确地预测机器人的运动和响应。
除了建模方法的选择，仿真算法的设计也是机器人建模与仿真研究中的关键问题。
仿真算法可以帮助工程师验证设计方案、优化参数，并在实际制造之前进行预测和测试。
常用的仿真算法包括有限元分析、多体动力学仿真、控制系统仿真等。
这些算法可以模拟机器人在不同条件下的运动行为、力学特性和控制效果，为工程师提供重要的参考信息。
另外，机器人建模与仿真算法的研究还需要考虑到机器人的特殊性。
不同类型的机器人在结构、控制方式、应用场景等方面都有很大的差异，因此需要针对具体机器人的特点设计相应的建模和仿真方法。
比如，工业机器人通常需要考虑到高精度、高速度的运动控制，而服务机器人则更注重与人类的交互和智能化。
针对不同类型的机器人，需要设计不同的建模与仿真算法，以满足其具体需求。
另一个重要的研究方向是机器人的感知与认知能力。
随着人工智能技术的不断发展，机器人在感知和认知方面也取得了很大进展。
通过激光雷达、摄像头、传感器等装置，机器人可以获取周围环境的信息，并通过感知算法进行处理和分析。
这些感知数据可以帮助机器人更准确地理解周围环境，并做出相应的决策和行动。
在认知能力方面，机器人可以通过机器学习算法不断优化自身的智能化水平，提高在复杂环境下的适应能力。
机器人建模与仿真算法
机器人建模与仿真算法引言机器人建模与仿真是现代机器人技术中的核心内容之一。
借助建模与仿真技术，可以实现对机器人的动力学、运动控制、感知系统等进行全面的分析与验证，从而为机器人的开发与应用奠定坚实的基础。
本文将从机器人建模与仿真的基本原理开始，介绍常用的机器人建模方法和仿真算法，并讨论目前该领域中的研究进展和应用前景。
一、机器人建模方法1. 几何建模法几何建模法是机器人建模中最基础的方法之一。
该方法通过对机器人的几何结构进行建模，来描述机器人在空间中的位置、姿态等信息。
常用的几何建模方法有欧拉角表示法、四元数表示法和转移矩阵表示法等。
这些方法主要应用于描述机器人的位姿和运动学关系。
2. 动力学建模法动力学建模法是机器人建模中的另一重要方法。
该方法通过运动学和动力学的方程来描述机器人的运动和力学行为。
机器人的运动学可以通过关节坐标和连接关系来描述，而动力学则进一步研究机器人的力学特性和运动学关系之间的关系。
常用的动力学建模方法有拉格朗日方程法、牛顿-欧拉方程法等。
3. 变分原理建模法变分原理建模法是机器人建模中较为复杂的方法之一，也是研究机器人动力学的重要手段。
该方法利用变分原理，将机器人的动力学方程转化为能量最小化的问题，从而求解出机器人的轨迹和运动规律。
常用的变分原理建模方法有哈密顿原理、哈密顿-雅可比原理等。
二、机器人仿真算法1. 刚体仿真算法刚体仿真算法是机器人建模与仿真中常用的算法之一。
该算法基于刚体动力学理论，通过对机器人的质量、转动惯量等物理特性进行建模，模拟机器人在力和力矩作用下的运动行为。
常用的刚体仿真算法有欧拉方法、中点法、龙格-库塔方法等。
2. 运动学仿真算法运动学仿真算法是机器人建模与仿真中的另一重要算法。
该算法基于机器人的运动学方程，模拟机器人的运动轨迹和关节角度等运动特性。
常用的运动学仿真算法有正向运动学算法、逆向运动学算法等。
3. 动力学仿真算法动力学仿真算法是机器人建模与仿真中复杂但重要的算法之一。
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群机器人系统的建模与仿真曾建潮1, 薛颂东1、2（1.太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所，太原 030024；2.兰州理工大学电信工程学院，兰州 730050）摘要：围绕群机器人学的起源与发展，针对群机器人系统与其他多机器人系统的区分准则及系统级功能特征，讨论个体机器人的交互、通信、协调控制机制和自组织、模式形成等群机器人研究中的主要问题，洞悉群机器人的研究概貌和既有研究成果，明确其研究方向。
通过回顾概括群机器人系统的主要建模与仿真方法，以个体之间及个体与环境之间的局部交互机制为前提，使感知能力有限的个体机器人在协调控制算法作用下涌现群体智能完成规定的复杂任务，突出群机器人规模可伸缩的系统特征。
关键词：群机器人；群体智能；有限感知；局部交互；协调控制；建模中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：Modeling and Simulation Approaches to Swarm Robotic SystemsZeng Jian-chao1，Xue Song-dong1,2(1.Division of System Simulation & Computer Application, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan 030024, China;2.College of Electrical & Information Engineering, Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China)Abstract：Concentrating on the desirable properties of swarm robotic systems, some key problems in swarm robotics such as limited sense, local interaction, communication among individuals and with environment, cooperation control and self-organization as well as pattern formation are discussed for the sake of getting an insight into sources and development of swarm robotics and understanding the criteria used to distinguish swarm robotics research from other multi-robot studies. To discern the research emphasis on swarm robotics, we describe the disciplinary profile and existing research findings. Then, the main modeling and simulation methods of swarm robotics are summarized. Finally, this survey shows that large numbers of relatively simple robots with limited sense capabilities and local interaction mechanism may emerge swarm intelligence to handle those prescribed complex tasks in scalable manner.Key words：swarm robotics; swarm intelligence; limited sense; local interaction; cooperative control; modeling引言群机器人是特殊的多机器人系统，由许多同构的自主机器人组成，具有典型的分布式系统特征。
与集中式控制系统相比，完成同样任务的群体系统的成员结构，可设计得相对简单。
因此，群系统个体具有模块化、适合大规模生产、具有互换性等特点[1]。
群机器人学是研究能力有限的个体机器人如何在局部交互机制和协调控制算法作用下涌现群体智能以合作完成相对复杂的规定任务。
因为群一般是高度冗余的，群体系统就比标准控制系统具有更强的抗扰动能力；由于存在冗余性，群就具备了动态适应工作环境的能力，也便有可能执行远超出结构复杂的单体机器人能力的任务。
群机器人的研究源于生物学启发，是群体智能在多机器人系统的应用[2]。
可以认为，群机器人研究是一般意义上的多机器人收稿日期：2008-xx-xx 修回日期：xxxx-xx-xx基金项目：国家自然科学基金（60674104）作者简介：曾建潮(1963-), 男, 陕西大荔人, 汉, 博士, 教授, 博导, 研究方向为复杂系统建模与控制、智能计算、群体智能行为仿真、群机器人；薛颂东(1968-), 男, 河南孟州人, 汉, 博士生, 副教授, 研究方向为群体智能行为仿真、群机器人协调控制。
系统被赋予群体智能属性后的新兴研究领域[3]，其系统建模和仿真体现出有别于通常意义下多机器人系统的特点。
明晰其系统特征和所涉问题方可能进行建模并仿真。
1 系统界定约20年前，学界在研究元胞自动机时用元胞机器人构造如下系统：一组（group）简单机器人像机体细胞那样按照某种模式自组织成复杂结构[4]。
后来用术语swarm取代group使之形象化。
群机器人与分布式自主机器人等术语并非单元数量的标识，协调背后隐藏的有限感知和局部交互原则才是根本。
与群对应的控制结构的规模可变，单元数量从数个到成千上万个甚至数以百万计。
事实上，绝大多数群机器人文献提及的仅是规模很小的群，这是因为个体数量庞大使得系统造价昂贵[1]。
1.1 系统特征研究显示，社会性昆虫协调控制的背后并不存在中心协调机制，然而从系统级层面看却是鲁棒、柔性、规模可伸缩的。
这样的特征为群机器人系统所梦寐以求[5]：（1）鲁棒性要求群机器人在系统性能较低时也不失控，即便个体机器人发生功能障碍或整个群受到环境干扰时亦然。
这种鲁棒性可归结为以下因素：第一，系统冗余。
个体的功能缺失可由其他的个体补充，即个体相对于群体而言是非必需的；第二，分散协调。
破坏系统的某一部分并不能阻止系统的控制。
协调是整个系统涌现的特性；第三，个体的简单性。
与一个结构复杂功能繁多、能够完成同样任务的单体机器人相比，群中的个体结构要相对简单，而简单意味着发生功能障碍的可能性小；第四，感知的多样性。
大量分布的个体感知能增加整个系统的总信噪比。
（2）柔性要求群机器人系统能针对不同任务进行灵活配置。
这可从蚁群中几类性质相差甚远的任务如觅食、围猎、编队等加以理解。
在觅食任务中，蚂蚁在环境中独立搜索食物，其搜索行为通过排放在环境中的信息素加以协调[6]；围猎任务则要求蚂蚁产生比单个个体大得多的力量将猎物拖到洞中。
每只蚂蚁都用颚钳牢猎物，向不同的方向拖拉。
看似随机的拖拉行为通过某种协调形成合力施加在猎物上；而编队任务中，蚂蚁用身体作为通信媒介获得协调形成一个类似链条的物理结构，它们用自己的颚夹持着伙伴的腿，顺序相拖施加很大的力量。
群机器人也应有这样的柔性，针对环境变化利用不同的协调策略提供解决不同任务的方法。
（3）系统规模的可伸缩性要求群机器人系统应在群的规模发生很大变化时也能自如控制。
也就是说，控制群体的协调机制应保证不受群体规模变化的影响。
1.2 判别准则群机器人强调物理实现、实体之间及实体与环境之间的交互等，即关注如何设计物理上相对简单的agent，以便从agent之间和agent与环境的局部交互中涌现期望的集体行为。
从某种意义上说，群机器人与群体智能的涵盖面一样广。
诚然，群机器人是多机器人的一种，但从功能层面看与其他的多机器人系统又有明显区别[5]。
（1）机器人的自主性。
无疑，组成群机器人系统的个体机器人是自主的，即个体机器人应是能够与环境交互的物理实体。
由分布式感知元件组成的传感器网络由于不具备运动能力，不应视为群机器人系统。
然而有理由相信，对传感器网络的研究与群机器人高度相关[7]。
变形机器人系统中的单元通过彼此连接或脱开而运动，只要不存在中央规划和控制中心，这类系统则可被界定为群机器人范畴。
（2）机器人的数量。
群机器人的研究涉及个体的协调。
因此，仅仅对数量很少的机器人的控制可行，但不考虑系统规模的伸缩性则不属于群机器人的范畴。
尽管明确给出个体数量的下限尚不可行，但不少人认为群的规模应至少维持在10-20个个体的水平[5]；另外，尽管可能把个体机器人的成本控制在较低水平，但用大量的机器人组成一个群体系统，其试验维护费用依旧是制约研究的主要障碍。
因此，我们秉持这样的观点，可以开展较小规模群机器人的研究，如Balch 只用了1-8个[8]，但是必须考虑规模的伸缩性。
（3）机器人的同构性[8]。
群中的个体数量应该很多，角色分工却不宜多。
也就是说，用角色分工过细的群机器人进行的研究，无论群有多大，都应认为群的系统特征较不显著。
例如，对机器人足球队的研究通常不属于群机器人的范畴，因为每个机器人都被一个凌驾于队伍控制的外部agent 赋予了不同角色，他们的角色是高度异构的[9]。
针对群机器人的同构性程度的判断，Balch提出了按群熵分级的衡量标准[10]。
（4）个体机器人的能力应相对低下。
与规定的任务相比，个体机器人的能力相对较小。
也就是说，或者个体机器人自己完成这些任务有困难，需要一组机器人合作完成；或者使用一组机器人可改善系统性能。
对于第一种情形，蚂蚁围猎就是一个例子，因为单只蚂蚁要猎获很大的猎物是不可能的。
蚂蚁觅食时排放到地面上的信息素则是间接通信的例子，据信这可提高觅食的效率。
Sugawara的研究[11]显示，用一组简单的移动机器人搜索在环境中呈非均匀分布的目标，能使群体系统性能提高的程度超过线性。
请注意，该准则并非限制机器人的软硬件系统的复杂性。
有限的个体能力不应绝对化，这是与任务的复杂性相对而言的。
（5）机器人应仅具有局部感知和通信能力。
该约束保证了机器人间的协调是分布式的。
实际上，群机器人中使用全局通信很可能导致规模不可伸缩并因而违反第二条准则。
当然，作为一种手段，下载通用控制程序到每个机器人或外部统一发出指令使所有机器人终止工作，这样的全局通信是可以接受的，只要不将其用于机器人间的协调即可。