多机器人系统的研究内容与发展趋势
多机器人系统的协同控制技术研究
多机器人系统的协同控制技术研究近年来，随着机器人技术的不断发展，多机器人系统逐渐成为研究的热点。
多机器人系统指的是有多个机器人协同工作的系统，能够完成更为复杂的任务。
而机器人系统的协同控制技术则是基于多机器人系统的研究方向之一，旨在通过维护机器人之间的合作与协调，使得多机器人系统能够高效稳定地协同运作。
本文将对多机器人系统的协同控制技术进行探讨。
一、多机器人系统的特点多机器人系统相对于单机器人系统而言，具有以下特点：1.任务复杂性高：多机器人系统能够完成单机器人难以完成的任务，例如在灾难救援中搜索和救援等复杂任务。
2.多样性：多机器人系统可以使用多种不同的机器人，如：地面、水面、空中等。
3.鲁棒性：由于多机器人系统的分布式控制结构，即使有部分机器人损坏或失效，整个系统仍然能够保持一定的鲁棒性。
4.大规模性：多机器人系统可以由上百甚至上千个机器人组成，形成一个大规模的机器人群体。
以上特点也为多机器人系统协同控制技术提出了更高的要求。
二、多机器人系统的困难多机器人系统的协同控制是一个相对较为复杂的问题，要求：1.运动规划：多个机器人需要协调完成任务，因此需要有合适的运动规划算法和路径规划算法，以保证机器人的运动轨迹不会发生碰撞或阻挡。
2.传感器及数据融合：机器人需要不断地感知环境，并将信息传输至其他的机器人，另外，我们也需要对这些不同机器人收集到的数据进行处理和融合。
3.机器人之间的协作：多机器人系统需要相互协作，比如在灾难救援时，需要有部分机器人在先期探测任务，并将发现的灾情及时告知给其他机器人，以集体协作完成救援任务。
以上问题都需要更加复杂的算法和技术实现。
三、多机器人系统协同控制技术在多机器人系统协同控制技术的研究中，有几种典型的方法：1.分布式控制方法：这种方法将整个系统分解成多个模块，每个模块只需要处理自己与其他机器人的协同关系，不需要参与整个系统的规划和控制，从而实现了多机器人系统的控制。
并联机器人的研究现状与发展趋势
并联机器人的研究现状与发展趋势近年来，并联机器人的研究与发展取得了显著的进展。
并联机器人是指由多个运动链并联组成的机器人系统，其灵活度和精度相对较高。
本文将从研究现状和发展趋势两个方面探讨并联机器人领域的最新进展。
一、研究现状目前，对并联机器人的研究主要集中在以下几个方面。
1. 动力学建模与控制并联机器人的动力学建模与控制是研究的重点之一。
通过建立准确的动力学模型，可以为控制算法的设计提供依据。
同时，研究者也在探索适用于并联机器人的高效控制策略，以提高系统的运动性能和稳定性。
2. 仿真与优化设计借助计算机仿真技术，研究者可以对并联机器人进行各种仿真实验，并对其性能进行评估和优化设计。
仿真技术不仅提高了研究效率，还能降低实验成本，为机器人设计与控制提供理论依据。
3. 感知与认知并联机器人作为一种高度智能化的机器人系统，对外部环境的感知与认知显得尤为重要。
当前的研究方向主要包括机器视觉、力觉传感、环境感知等方面，旨在提高并联机器人的自主感知和认知能力，以更好地适应复杂的工作环境。
4. 应用研究并联机器人在工业生产、医疗手术、教育培训等领域都有广泛的应用前景。
目前，国内外研究机构和企业已经开始对并联机器人在各个领域的应用进行探索，并取得了一些令人瞩目的成果。
二、发展趋势未来，并联机器人领域有几个明显的发展趋势。
1. 多功能化随着技术的不断进步，未来并联机器人将具备更多的功能。
例如，在医疗领域，可以用于辅助手术、康复治疗等多个方面。
在工业生产中，可以用于灵活制造、装配与搬运等任务。
多功能化将使并联机器人更加灵活、智能，能够适应更多的应用场景。
2. 网络化并联机器人的网络化是未来的趋势之一。
通过与其他机器人、设备的互联互通，可以实现信息的共享与协同。
这将提高机器人的工作效率，加强机器人系统的整体协调能力，进一步推动机器人在实际应用中的普及和发展。
3. 人机协作人机协作是机器人发展的重要方向之一。
未来的并联机器人将具备更高的安全性和智能性，能够与人类进行无缝协作。
机器人操作系统的研究和应用
机器人操作系统的研究和应用一、引言机器人已经逐渐成为人工智能领域的研究热点。
作为机器人控制核心的操作系统，对机器人性能和功能具有重要的影响。
随着技术的不断发展，机器人操作系统的研究和应用越来越受到关注。
本文将重点探讨机器人操作系统的研究现状、发展趋势以及应用现状。
二、机器人操作系统的概述机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）是一个开源的、灵活的机器人平台，它提供了大量的工具和库，方便机器人控制、运动规划、感知处理等领域的开发。
ROS支持多种编程语言，如C++、Python等，可以跨硬件平台和操作系统运行。
机器人操作系统的主要组成部分包括：通信模块、底层硬件驱动、运动控制、感知处理、环境建图、导航规划等模块。
通过这些模块的集成，可以实现机器人的自主控制和运动规划等功能。
三、机器人操作系统的发展现状ROS最早是由斯坦福大学人工智能实验室于2007年开发，并于2009年首次公开发布。
随着ROS的不断发展和完善，越来越多的机器人领域研究者和工程师开始使用ROS来开发和控制机器人系统。
在机器人操作系统的发展中，ROS已经成为最受欢迎的机器人操作系统之一，并得到了广泛的应用。
目前，ROS已经有数千个开源软件包可供使用，包括了机器人运动控制、计算机视觉、感知处理、环境建图和导航规划等方面，ROS已经被广泛应用于各种形态的机器人系统上。
四、机器人操作系统的未来发展趋势随着机器人技术的不断发展和普及，机器人操作系统（ROS）的未来发展趋势也将更加多元化。
具体而言，未来机器人操作系统的发展趋势有以下几个方面：1.云机器人随着云计算技术的发展，云机器人将成为一个趋势。
云机器人可以通过云平台来处理机器人的大量数据，支持更高的数据处理和计算能力。
这将使得机器人操作系统更加智能化、灵活化和可扩展化。
2.深度学习近年来，深度学习技术的发展已经取得了突破性进展。
在未来，深度学习将是机器人操作系统的重要发展趋势。
机器人的多机器人系统和网络通信技术是如何实现的
机器人的多机器人系统和网络通信技术是如何实现的随着科技的不断发展和智能机器人技术的不断突破，机器人的多机器人系统和网络通信技术也得到了广泛应用和研究。
多机器人系统是指由多个机器人协同工作完成任务的系统，而网络通信技术则是实现多机器人之间协同工作的关键。
本文将深入探讨。
一、多机器人系统的概念和应用多机器人系统是指由多个具有自主决策能力和协作能力的机器人组成的系统。
在现实生活中，多机器人系统已经被广泛应用于各种领域，如工业生产、医疗卫生、航空航天等。
多机器人系统可以通过协同工作完成复杂任务，提高工作效率，减少人力成本，降低风险。
在工业生产领域，多机器人系统可以实现自动化生产线的协同工作，提高生产效率和产品质量。
在医疗卫生领域，多机器人系统可以实现手术机器人的协同操作，减少手术风险，提高手术成功率。
在航空航天领域，多机器人系统可以实现无人机的协同飞行，提高飞行效率和安全性。
二、多机器人系统的结构和工作原理多机器人系统通常由多个机器人、传感器、执行器、控制器和通信模块组成。
每个机器人都具有自主决策能力和协作能力，可以根据任务需求进行协同工作。
传感器用于感知环境信息，执行器用于执行动作，控制器用于控制机器人的运动和行为，通信模块用于机器人之间和机器人与控制系统之间的通信。
多机器人系统的工作原理主要包括任务划分、路径规划、协同决策和通信协议。
任务划分是指将整个任务划分成若干个子任务，分配给不同的机器人执行。
路径规划是指确定每个机器人的行动路径，使其能够高效地完成任务。
协同决策是指机器人之间通过通信协议实现信息共享和协作，协同解决问题，协同完成任务。
三、多机器人系统中的网络通信技术网络通信技术是多机器人系统实现协同工作的关键。
多机器人系统中使用的通信技术主要包括无线通信、有线通信、蓝牙通信和互联网通信。
无线通信是指通过无线网络实现机器人之间和机器人与控制系统之间的通信，可以实现远程控制和监控。
有线通信是指通过有线网络实现机器人之间和机器人与控制系统之间的高速数据传输，可以实现实时控制和协同工作。
国内外工业机器人发展现状与趋势研究
国内外工业机器人发展现状与趋势研究一、本文概述随着科技的飞速发展，工业机器人作为现代制造业的重要组成部分，已经在国内外得到了广泛的应用。
本文旨在全面梳理和深入研究国内外工业机器人的发展现状与趋势，以期为相关领域的科研工作者、企业决策者以及政策制定者提供有价值的参考。
文章首先将对工业机器人的基本概念、分类以及应用领域进行简要介绍，以便读者对工业机器人有一个清晰的认识。
随后，文章将分别从国内和国外两个角度，详细分析工业机器人的发展现状。
在国内方面，将重点关注工业机器人产业链的完善程度、技术创新水平、市场应用规模以及政策支持力度等方面的情况；在国外方面，将重点关注工业机器人技术的领先国家，如德国、日本、美国等，分析其技术特点、市场布局以及发展趋势。
在此基础上，文章将进一步探讨工业机器人技术的发展趋势，包括机器人智能化、模块化、协同作业、人机交互等方面的进步。
文章还将对工业机器人未来可能面临的挑战，如技术瓶颈、成本问题、人才短缺等进行分析，并提出相应的对策建议。
文章将总结国内外工业机器人的发展现状与趋势，展望未来的发展前景，以期为推动工业机器人产业的健康发展提供有益的启示。
二、国内工业机器人发展现状近年来，随着国内制造业的转型升级和智能化改造的深入推进，国内工业机器人市场呈现出蓬勃发展的态势。
在技术突破和政策支持的双重推动下，国内工业机器人行业取得了显著的进步和成果。
在技术层面，国内工业机器人企业在核心技术研发上取得了重要突破。
例如，高精度减速器、伺服电机和控制系统等关键零部件的研发和生产能力不断提升，有效降低了生产成本，提高了机器人的性能和稳定性。
在机器视觉、路径规划、人机交互等智能化技术方面，国内企业也积极探索创新，提升了机器人的智能化水平。
在应用领域方面，国内工业机器人已广泛应用于汽车、电子、机械、冶金、化工等行业。
随着制造业对自动化和智能化需求的不断增加，工业机器人正逐步拓展到更多领域，如医疗、物流、服务等。
多智能体控制系统研究现状与发展趋势分析
多智能体控制系统研究现状与发展趋势分析在当今社会，人工智能技术不断地得到发展和应用，多智能体控制系统作为人工智能技术的一部分，也日益受到关注。
本文将针对多智能体控制系统的研究现状以及未来发展趋势进行分析。
一、多智能体控制系统的定义和应用多智能体控制系统是指由多个智能体组成的系统，通过相互协调和合作完成特定任务。
多智能体控制系统可以被广泛应用于诸如智能交通、机器人协作、电力系统、医疗保健等领域。
例如，在智能交通领域，多智能体控制系统可以用于交通信号灯的控制，智能交通流量调控以及交通设施的智能化。
二、多智能体控制系统的现状1.技术框架目前，多智能体控制系统的技术框架大致可以分为集中式和分布式两种。
集中式多智能体控制系统在传输数据时，需要将数据传输到集中的管理节点，这种系统的架构较为简单，但是由于数据流量过大，需要更高的硬件配置。
分布式多智能体控制系统，采用多个节点进行分布式计算，并且在任务执行时能够自动监测和协调，因此这种系统更加灵活和鲁棒。
2.算法优化多智能体控制系统中的算法优化是一个非常重要的问题。
基于多智能体控制系统的性能评价和优化问题，现有研究主要关注以下问题:1）多智能体间的协作与通信：如何保证智能体之间的协作，以及如何保证通信的安全和稳定。
2）多智能体的动态控制：如何提出一种能够响应环境变化和任务变化的控制方法。
3）多智能体的自组织和集体行为：如何实现一个可以自主学习和适应环境的系统。
三、多智能体控制系统的未来发展趋势1.机器学习与多智能体控制系统机器学习作为一种非常有前途的技术，可以与多智能体控制系统相结合。
这种结合可以使得多智能体控制系统能够更好地完成任务，并且可以适应其所面对的各种环境。
例如，在智能交通领域，机器学习可以用来预测路况、优化路线，从而提高智能交通系统的效率。
2.智能化与人工智能多智能体控制系统的发展趋势还包括智能化和人工智能。
智能化和人工智能可以提高多智能体控制系统的智能化水平，使得在不断变化的环境中能够做出适应性的决策。
工业机器人的研究现状与发展趋势
工业机器人的研究现状与发展趋势随着制造业的发展，工业机器人的应用越来越普遍。
工业机器人是一种能够代替人工完成繁琐、危险、高强度等工作的机器，其应用范围涵盖了汽车、电子、食品等多个领域。
随着机器人技术的不断发展，越来越多的工业机器人开始向智能化、高速化、柔性化发展，成为未来工业制造的重要组成部分。
一、现有技术1. 机器人操作系统机器人操作系统（ROS）是目前机器人研发中最为广泛应用的操作系统，它是一个开源的、灵活的、分布式的机器人操作系统。
ROS提供了强大的工具，包括传感器、预先编写的机器人操作库、可视化工具等，方便研究者开发机器人系统。
2. 机器人导航机器人导航技术是实现机器人自主移动的关键。
在过去，机器人导航主要是基于激光雷达和视觉传感器，但这种方法会受到环境光的干扰。
而现在，机器人导航开始采用多传感器融合的方法，比如结合毫米波雷达和惯性测量单元（IMU），或者采用视觉-SLAM技术（Simultaneous Localization And Mapping），能够更加准确、可靠地实现机器人导航。
3. 机器人柔性化机器人柔性化是指能够适应不同的生产需求，完成多样化、小批量生产的机器人。
柔性化机器人普遍采用机械手臂，能够进行多轴运动、多自由度运动等操作，同时还能够根据需要更换工具，灵活地满足不同的生产需求。
二、发展趋势机器人智能化是工业机器人未来发展的重要趋势。
智能化机器人需要具备语音、视觉、动作等多种感知技术，能够快速、准确地识别物体和环境，根据需求完成各种操作。
在未来，随着人工智能技术的不断发展，机器人智能化将会得到更好的实现。
机器人协作化是指多个机器人之间能够自主协调、合作完成任务。
未来机器人将不再是单独工作，而是在生产线上与其他机器人、工人协同工作，实现生产流程的高效性和生产能力的提升。
随着环境问题的日益严重，无害化、低碳化、节能化的工业机器人成为未来发展的重点。
在机器人的设计和制造过程中，需要考虑机器人的可持续性，减少环境污染和能源消耗。
多机器人系统协同控制与路径规划技术研究
多机器人系统协同控制与路径规划技术研究随着机器人技术的发展，多机器人系统的应用越来越广泛。
多机器人系统协同控制与路径规划技术研究是解决多机器人系统中协同工作和路径规划方面的一项重要研究内容。
本文将从多机器人系统的概述、协同控制技术和路径规划技术三个方面对该任务进行详细介绍。
一、多机器人系统概述多机器人系统是由多台机器人组成的一个集合体，这些机器人可以通过互相通信和协调来完成特定任务。
多机器人系统具有灵活性高、效率高、适应性强等优点，因此在工业、军事、医疗等领域得到了广泛应用。
二、协同控制技术协同控制技术是多机器人系统中实现机器人之间协调工作的关键。
协同控制技术包括任务分配、路径规划、运动控制等内容。
其中，任务分配是将任务合理地分配给各个机器人，路径规划是确定机器人的移动轨迹，运动控制是控制机器人按照规划的路径进行移动。
在任务分配方面，常用的方法有集中式方法和分布式方法。
集中式方法将任务分配问题建模为优化问题，并通过求解优化模型来确定任务分配方案。
分布式方法将任务分配问题分解为各个机器人之间的协商问题，通过协商和交流来达成共识并确定任务分配方案。
路径规划是指确定机器人在工作区域内的移动轨迹，以达到指定目标或完成特定任务。
路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。
全局路径规划是在整个工作区域内寻找一条最优路径。
局部路径规划是根据机器人当前的位置和周围环境来寻找一条避开障碍物的路径。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、人工势场法等。
运动控制是指根据路径规划确定的机器人移动轨迹，实现机器人的位置和速度控制。
运动控制主要包括轨迹跟踪和动力学控制两个方面。
轨迹跟踪是将机器人实际运动轨迹与预定轨迹进行对比，通过调整机器人的控制量来实现轨迹跟踪精度的优化。
动力学控制是根据机器人的动力学模型，设计控制器以实现对机器人位置和速度的精确控制。
三、路径规划技术研究路径规划技术研究是多机器人系统中的重要研究内容，主要考虑如何通过合理地规划机器人的移动路径来实现任务的高效完成。
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多机器人系统的研究内容与发展趋势北京理工大学机器人研究中心苏治宝龚建伟熊光明陆际联概述在当今的数字时代，人们对于用现代科技解决复杂任务的需求日益高涨。
虽然随着机器人技术的发展，机器人的能力不断提高, 机器人应用的领域和范围也在不断扩展，但是对于一些复杂的任务，单个机器人不再是最好的解决方案,而由是多个机器人组成的系统。
多机器人系统不是物理意义上的单个机器人的简单代数相加，其作用效果也不是单个机器人作用的线性求和，它应该还包括一个“线性和”之外的基于个体之间相互作用的增量。
这种个体之间的相互作用包含两个因素：“协调”与“合作”。
因此，多机器人系统是指若干个机器人通过合作与协调而完成某一任务的系统。
它包含两方面的内容，即多机器人合作与多机器人协调。
当给定多机器人系统某项任务时，首先面临的问题是如何组织多个机器人去完成任务，如何将总体任务分配给各个成员机器人，即机器人之间怎样进行有效地合作。
当以某种机制确定了各自任务与关系后，问题变为如何保持机器人间的运动协调一致，即多机器人协调。
对于由紧耦合子任务组成的复杂任务而言，协调问题尤其突出[1]。
多机器人合作和协调是多机器人系统研究中的两个不同而又有联系的概念。
前者研究的重点是高层的组织与运行机制问题，侧重实现系统快速组织与重构的柔性控制机制；后者则是研究机器人之间合作关系确定后具体的运动控制问题。
1 多机器人系统的优点与单个机器人相比，多机器人系统具有许多优点[2]：(1) 单个机器人不能完成某些任务，必须依靠多个机器人才能完成。
例如让机器人搬运一个重物，对于这样的任务也许可以设计一个能力特别强的机器人来完成，但从设计的复杂性和成本等方面来考虑，这样的方案不如让多个简单的机器人组成系统来协作搬运。
还有一些任务，如执行战术使命、足球比赛等，必须要由一个机器人团队来完成而非单个机器人。
(2) 对于可以分解的任务来说，多个机器人可以分别并行地完成不同的子任务，这比单个机器人完成所有的子任务要快得多。
就是说，多机器人系统可以提高工作效率。
对未知的区域建立地图、对某区域进行探雷均属于这类任务。
(3) 对于多机器人系统来说，可以将其中的成员设计成完成某项任务的“专家”，而不是设计成完成所有任务的“通才”，使得机器人的设计有更大的灵活性，完成有限任务的机器人可以设计得更完善。
(4) 如果成员之间可以交换信息，多机器人系统可以更有效和更精确地进行定位。
这对于野外作业的机器人尤其重要。
(5) 多机器人系统中的成员相互协作可以增加冗余度，消除失效点，增加解决方案的鲁棒性。
例如，装配有摄像机的多机器人系统要建立某动态区域的基于视觉的地图，那么某个机器人的失效不会对全局任务产生很大影响，因此，这样的系统可靠性更强。
(6) 多机器人系统与单个机器人相比，可以提供更多的解决方案，因此可以针对不同的具体情况，优化选择方案。
2 多机器人系统的应用领域由于多机器人系统的优点，使得它的潜在应用领域非常广泛[2]，列举如下：远地作业某些应用要求群体自主机器人系统能够自动完成复杂的工作，而人类可以不时地从远处进行干预，以改变操作过程，弥补机器人的能力不足，与机器人协作共同完成复杂的任务。
这类应用领域如行星科学探险，在煤矿、火山口等高危环境下作业以及在水下培育作物等。
●协助军事行动现代战争中使用机器人代替士兵执行危险的任务能最大限度地减少地面部队和非参战人员的伤亡。
这类任务有排雷、放哨、搜索、追踪及架设通信设施等。
●协助震后搜索与营救城市搜寻和营救人员只有48小时在倒塌的建筑物中寻找被困的幸存者。
否则，他们存活的可能性几乎为零。
近来发生在一些地区的地震，造成的城市环境的破坏程度超过了现有的营救资源（搜寻和营救专家、狗和探测器等）的能力。
由于难以知道大型建筑物破坏的程度，影响了营救人员对该建筑物进行安全、有效的搜索。
有时由于人和狗的体积太大，不能到达要搜索的空间。
如果能使机器人协助进行这方面的工作，那么将会产生很大的影响。
●自动仓库管理仓库操作人员面临着在降低成本的同时提高对客户的反应速度的竞争挑战。
由于涉及的劳动内容以及设备投资等原因，指令拣选过程（order picking）在配送中心是成本最高的作业之一。
操作人员依靠人力来进行拣选并借助码垛车或传送带系统运输物料。
将这些作业自动化将会受益非浅。
在仓库管理系统的全局监控下，自动码垛车在配送中心漫游，并移动到某个停驻在物料通道边的拣选机，运送物料。
这样拣选机就可以专门进行拣选而不需要花时间来回移动。
因此，就可以实现仓库管理工作的自动化和智能化，提供工作效率。
●智能环境智能环境是指利用计算机来完全改善日常活动的空间。
智能环境通过把计算机和日常现象联系起来，能够使原来处于人-机范围之外的事情相互作用。
这可以应用到智能房间和个人助理。
许多环境如办公楼、超市、教室及饭店很可能在今后逐渐发展成智能环境。
这些环境中，智能体将会监视资源的优化使用，也会解决资源使用方面的冲突，智能体还要跟踪环境中对各种资源的需求。
另外，进入环境中的每个人都会拥有一个智能体，该智能体的目标是为用户优化环境中的条件。
●自动建造该应用领域涉及大规模结构的装配，诸如高楼大厦、行星居住区或空间设备。
将来，多异构机器人系统将会在空间组装大型空间设备，而这对于人类来说是非常困难的。
●教育及娱乐系统机器人玩具、教育工具及娱乐系统越来越风行。
许多这样的系统（如机器人足球）要求多机器人之间进行协调。
●自动化工厂工厂实现自动化是发展趋势。
为了增加产量、减少劳动成本，提高效率、安全性及总体质量，越来越多的产业在寻求生产自动化设备。
这要求有高效、高鲁棒性的异构多机器人系统的协作。
●清除危险区域这样的例子有机器人扫雷、清扫核废料及清扫灾区。
●农业机器人在艰苦条件下的重体力劳动、单调重复的工作，如喷洒农药、收割及分选作物等有望由多农业机器人系统完成，以解放出大量的人力资源。
3 多机器人系统的性能衡量指标各个应用领域要求多机器人系统要有很高的性能，这些性能由下列指标衡量[2]：(1) 鲁棒性（Robustness）：对机器人出现故障具有鲁棒性。
因为许多应用要求连续的作业，即使系统中的个别机器人出现故障或被破坏，这些应用要求机器人利用剩余的资源仍然能够完成任务。
(2) 最优化（Optimized）：对动态环境有优化反应。
由于有些应用领域涉及的是动态的环境条件，具有根据条件优化系统的反应的能力成为能否成功的关键。
(3) 速度（Speed）：对动态环境反应要迅速。
如果总是要求将环境信息传输到别的地方进行处理才能作出决策，那么当环境条件变化很快时，决策系统就有可能不能及时提供给机器人如何行动的指令。
(4) 可扩展性（Extensibility）：根据不同应用的要求易于扩展以提供新的功能，从而可以完成新的任务。
(5) 通信（Communication）：要有处理有限的或不太好的通信的能力。
要求应用领域为机器人之间提供理想的通信，这在许多情况下是不现实的。
因此，协调体系结构对通信失效要具有很强的鲁棒性。
(6) 资源（Resource）：合理利用有限资源的能力。
优化利用现有的资源，是优化多机器人协调的重要因素。
(7) 分配（Allocation）：优化分配任务。
多协调机器人系统中一个主要难点就是确定个体机器人的任务，这是设计体系结构时要考虑的重要因素。
(8) 异构性（Heterogeneity）：能够应用到异构机器人团队的能力。
为了易于规划，许多体系结构以同构机器人为假设条件。
如果是异构机器人的情况，协调问题将更困难。
成功的体系结构应当对同构机器人和异构机器人都适用。
(9) 角色（Roles）：优化指定角色。
许多体系结构将机器人限于完成一种角色的功能，但机器人拥有的资源可以完成多种任务。
优化指定角色可以使机器人根据当时可以利用的资源尽可能地完成多个角色的功能，并且随着条件的变化而变化。
(10) 新输入（New Input）：有处理动态新任务、资源和角色的能力。
许多动态性应用领域要求机器人系统能够在运行过程中处理一些变化，如处理新分配的任务、增加新资源或引进新角色。
所有这些都由体系结构支持。
(11) 灵活性（Flexibility）：易于适应不同的任务。
由于不同的应用，有不同的要求，因此通用的体系结构需要有针对不同的问题可以轻松重新配置的能力。
(12) 流动性（Fluidity）：易于适应在操作过程中增加或减少机器人。
一些应用要求可以在系统运行过程中添加新的机器人成员。
同样，在执行任务的过程中系统也要具有适应减少成员或成员失效的现象。
合理的体系结构可以处理这些问题。
(13) 学习（Learning）：在线适应特定的任务。
虽然通用的系统非常有用，但将它用于特定应用上时，通常需要调整一些参数。
因此具有在线调整相关参数的能力是非常吸引人的，这在将体系结构转移到其它应用时可以节省许多工作。
(14) 实现（Implementation）：能够在物理系统上实现和验证。
和其它问题一样，用实际的系统证实更能令人信服。
然而要想成功实现物理系统需要解决那些在仿真软件系统上不能发现的细节问题。
表1.1是目前多机器人系统在一些应用领域的性能指标实现情况。
其中，“√”表示对应的指标已实现或达到。
表1.1 多机器人系统的应用领域和性能指标4 多机器人系统的研究现状和研究内容正是因为多机器人系统有许多优点和应用领域，它才日益引起国内外学术界的兴趣与关注。
在20世纪40年代中期，Grey Walter、Wiener和Shannon一起研究海龟一样的机器人，这些机器人装备有灯和接触传感器。
通过对相互之间动作的反应，这些简单的机器人显示出“复杂的社会行为”。
自从20世纪70年代，多智能体的研究在分布式人工智能领域得到重视，一些机器人学的研究者开始将分布式人工智能（DAI）理论应用到多机器人系统的研究中。
由于多机器人系统的应用前景非常巨大，美、欧、日等发达国家从20世纪80年代中期就对多机器人系统投入了相当大的研究热情，协作机器人学得到发展，起初的项目有ACTRESS、DEBOT、GOFER、SW ARM等。
早期的研究主要以仿真为主，但近来的研究更强调实际的物理实现。
如欧盟设立专门进行多机器人系统研究的MARTHA课题——“用于搬运的多自主机器人系统(Multiple Autonomous Robots for Transport and Handling Application)”。
美国海军研究部和能源部也对多机器人系统的研究进行了资助。
国内在该领域的研究工作很少，只有少数的研究所和大学在进行相关的研究，且大部分的研究工作仍然停留在仿真和实验室阶段。
20世纪80年代后期，协作多机器人系统的快速发展体现为三个方面的相互影响：问题、系统和理论。