摘要成群的微型飞行机器人在探索未知的室内环境方面具有巨大的潜力。它们的小尺寸允许它们在狭窄的空间中移动，它们的重量轻使它们在人类周围操作时安全。到目前为止，由于缺乏足够的导航策略，这项任务一直遥不可及。外部基础设施的缺乏意味着任何定位尝试都必须由机器人自己来完成。最先进的解决方案，如同步定位和映射，仍然对资源要求过高。本文介绍了群体梯度bug算法(SGBA)，这是一种最小导航解决方案，允许一群微型

研究背景我们所生活的世界的动态和不可预测的本质使得很难设计出一个能够有效地适应所有环境的自主机器人。因此，各种形状、大小和能力的机器人，如无人机、无人地面车辆、类人机器人等机器人。随着物联网（物联网）的出现，进行合作将大大增加自动化任务的范围。将这些设备集成在以下领域，如医疗保健、交通系统、应急响应系统、家务家务和老年人护理等，将使智能城市变得更加聪明本文贡献简要概述了更通用的多智能体系统（MAS

研究背景我们所生活的世界的动态和不可预测的本质使得很难设计出一个能够有效地适应所有环境的自主机器人。因此，各种形状、大小和能力的机器人，如无人机、无人地面车辆、类人机器人等机器人。随着物联网（物联网）的出现，进行合作将大大增加自动化任务的范围。将这些设备集成在以下领域，如医疗保健、交通系统、应急响应系统、家务家务和老年人护理等，将使智能城市变得更加聪明本文贡献简要概述了更通用的多智能体系统（MAS

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摘要群体智能关注从分散的自组织系统中出现的集体行为，而群体机器人是一种实现大量简单机器人自协调的方法，是群体智能在多机器人系统中的应用。鉴于野火发生的日益严重和频繁以及抗击其传播的危险性质，使用一次性廉价机器人代替人类具有特殊的意义。本文论证了采用消防机器人自主灭火的可行性和潜力，并重点介绍了实现理想消防行为的自我协调机制。因此，一个有效的基于物理的火灾传播模型和一个自组织算法被开发出来，并与基于