賈 濤，聞 新,2

(1.沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 航空宇航學(xué)院，沈陽(yáng) 110136;2.南京航空航天大學(xué) 航天學(xué)院， 南京 210000)

機(jī)器人(Robot)這個(gè)詞匯最早來(lái)源于捷克斯洛伐克作家卡雷爾·恰佩克的科幻小說(shuō)中，其主要被譯為可以代替人類勞役、苦工的奴隸。我國(guó)早在西周時(shí)期《列子·問(wèn)湯》中就有對(duì)機(jī)器人的記載：偃師造機(jī)器玩偶。而現(xiàn)代機(jī)器人的藍(lán)本可以追溯到15世紀(jì)時(shí)期偉大的發(fā)明家達(dá)·芬奇對(duì)機(jī)器人的繪制，其所設(shè)計(jì)的機(jī)器人是通過(guò)機(jī)械間不斷傳遞而實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)的[1]。

群智能算法的命名大部分是由生物學(xué)界群居的昆蟲來(lái)命名的，這主要是源于其仿生學(xué)的特點(diǎn)，例如蟻群算法、人工蜂群算法、人工魚群算法、狼群算法、蝙蝠算法和布谷鳥搜索算法等。除以上算法外，其它常見(jiàn)算法還有粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、免疫算法、遺傳算法和小波分析算法等。

群機(jī)器人學(xué)主要是由機(jī)器人學(xué)和群智能學(xué)兩大領(lǐng)域所組成，而群智能(SI)實(shí)質(zhì)是人工智能學(xué)(AI)的一個(gè)分支，其主要是受生物學(xué)和社會(huì)昆蟲學(xué)領(lǐng)域的影響而不斷發(fā)展。目前群機(jī)器人的研究已經(jīng)在醫(yī)療、教育、科學(xué)、生物、軍事、航空航天等多個(gè)不同的領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。群機(jī)器人學(xué)主要研究的是使多個(gè)智能體(機(jī)器人)所組成的系統(tǒng)來(lái)完成特定的任務(wù)，而這其中的任務(wù)只能由機(jī)器人組成一個(gè)集體才能更有效地完成，單個(gè)機(jī)器人是無(wú)法完成的。經(jīng)過(guò)近20年的發(fā)展群機(jī)器人已經(jīng)從一個(gè)新興領(lǐng)域進(jìn)入到一個(gè)快速發(fā)展階段，機(jī)器人也從大型化、高昂化逐漸轉(zhuǎn)換為多元化、廉價(jià)化的小型機(jī)器人。

1 系統(tǒng)特性

(1)魯棒性

魯棒性是指即使在外界環(huán)境不斷干擾或者自身失去效力無(wú)法完成目標(biāo)的情況下，群機(jī)器人的系統(tǒng)仍可繼續(xù)工作。我們可以通過(guò)魯棒性的操作發(fā)現(xiàn)以下因素。①群集其實(shí)無(wú)論是在生物界還是群機(jī)器人學(xué)中都是一個(gè)冗余的系統(tǒng)，其在工作情況下不會(huì)因?yàn)閭€(gè)體的缺失而導(dǎo)致整體功能的失效，失效的個(gè)體會(huì)最后被另一個(gè)個(gè)體進(jìn)行補(bǔ)償。②群機(jī)器人系統(tǒng)是分散式控制，即使有一部分發(fā)生了缺失也不會(huì)對(duì)整個(gè)群機(jī)器人工作有較大影響或者停止工作。③群機(jī)器人中的單個(gè)機(jī)器人的功能較為單一，結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單，大大降低了個(gè)體失效的概率。④群機(jī)器人的感知是分布式的，其對(duì)環(huán)境所帶來(lái)的部分?jǐn)_動(dòng)具有一定的魯棒性。

(2)可擴(kuò)展性

可擴(kuò)展性指的是每組群機(jī)器人可根據(jù)實(shí)際情況擴(kuò)大一定機(jī)器人(智能體)的數(shù)量，在增加數(shù)量時(shí)也可以與其他機(jī)器人協(xié)同處理不同類型的任務(wù)，也就是說(shuō)可在不改變策略和機(jī)制的情況下自主地持續(xù)處理問(wèn)題。

(3)靈活性

靈活性是指在外部環(huán)境不斷變化下，群機(jī)器人可以自主處理外部環(huán)境所帶來(lái)的多樣性問(wèn)題，并且能很快適應(yīng)新的環(huán)境。

2 系統(tǒng)協(xié)作機(jī)制特性

2.1 自組織性和激發(fā)工作

群機(jī)器人的系統(tǒng)協(xié)作機(jī)制主要源于物理和生物系統(tǒng)上的研究，機(jī)制上的約束可以很好地幫助群機(jī)器人在協(xié)作過(guò)程中解決問(wèn)題。群機(jī)器人的系統(tǒng)協(xié)作機(jī)制主要由兩個(gè)協(xié)作機(jī)制組成：自組織性和激發(fā)工作。其中自組織性定義為一種大量系統(tǒng)低層組件交互獨(dú)一無(wú)二地產(chǎn)生系統(tǒng)全局模式的過(guò)程[4]。自組織性聚集也就是在一個(gè)共同的地方聚集了一些可以自治的個(gè)體的任務(wù)。群機(jī)器人形成自組織行為其實(shí)質(zhì)是使單個(gè)智能體在局部進(jìn)行有效的正負(fù)反饋，從而實(shí)現(xiàn)信息的相互傳遞，并且不斷修正信息，使完成任務(wù)的過(guò)程是快捷并且有效的。除了正負(fù)反饋調(diào)節(jié)機(jī)制，群機(jī)器人在協(xié)作過(guò)程中也會(huì)存在多重信息傳遞與交互機(jī)制，這樣可以在環(huán)境不斷變化的同時(shí)，使群機(jī)器人內(nèi)部結(jié)構(gòu)保持穩(wěn)定的狀態(tài)，并實(shí)現(xiàn)有效的目標(biāo)。

協(xié)作機(jī)制中的激發(fā)工作被定義為單個(gè)智能體通過(guò)對(duì)所處環(huán)境的了解所進(jìn)行的交互。格拉斯曾將其用來(lái)解釋白蟻建筑巢穴所執(zhí)行的協(xié)作機(jī)制[5]。

2.2 Flocking行為

Flocking這個(gè)詞來(lái)源于生物學(xué)，最初Reynolds將其應(yīng)用在群機(jī)器人學(xué)中，并且得到了廣泛的認(rèn)可，F(xiàn)locking行為是通過(guò)觀察自然界許多鳥類而得到的一種行為，它們形成大量個(gè)體一同向目標(biāo)位置移動(dòng)，這種行為可以被視為相互協(xié)作機(jī)制中的一種。Flocking行為以一種分布式的方式出現(xiàn)在集體層面上的，這是自治代理之間的局部交互作用的結(jié)果。因此，群機(jī)器人的研究人員對(duì)這種行為非常感興趣，他們?cè)趧?dòng)物行為的基礎(chǔ)上研究了這種機(jī)制，并試圖在群機(jī)器人中進(jìn)行復(fù)制。

在現(xiàn)有的群機(jī)器人項(xiàng)目中，具有有限感知能力的機(jī)器人必須通過(guò)測(cè)量距離和相對(duì)方位來(lái)保持緊湊的結(jié)構(gòu)，而在群體研究中，通常沒(méi)有考慮到單個(gè)或群體機(jī)器人在其它機(jī)器人的傳感和通信范圍之外的情況，通常的假設(shè)是所有的機(jī)器人至少有一個(gè)鄰近的機(jī)器人可將它們與群機(jī)器人的其余部分連接起來(lái)。

Flocking行為在群機(jī)器人的應(yīng)用中可以提高機(jī)器人完成目標(biāo)的準(zhǔn)確程度和成功率，并且使群機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中有較高的生存概率，不易出現(xiàn)缺失或者個(gè)體失效等問(wèn)題。

3 建模和仿真分析

3.1 建模

群機(jī)器人的系統(tǒng)建模主要是根據(jù)兩個(gè)方面來(lái)進(jìn)行考慮，一個(gè)是所要完成的項(xiàng)目情況，另一個(gè)是智能體根據(jù)自身級(jí)別進(jìn)行的行為設(shè)計(jì)。群機(jī)器人有多種建模方法，例如傳感器建模，微觀建模和宏觀建模等。

(1) 傳感器建模

傳感器建模一般是通過(guò)實(shí)體進(jìn)行的建模仿真，其在單個(gè)機(jī)器人中引入傳感器、執(zhí)行器和一定的環(huán)境參數(shù)，使機(jī)器人之間和機(jī)器人與環(huán)境之間的感知進(jìn)行信息交互。傳感器建模方法的優(yōu)勢(shì)在于其真實(shí)性，但也有一定的復(fù)雜性，想要模擬好真實(shí)的實(shí)體環(huán)境較為復(fù)雜，所以在基于傳感器建模時(shí)盡量要將模擬狀態(tài)簡(jiǎn)單化。簡(jiǎn)單化的同時(shí)與真實(shí)性是相互沖突的，要想盡量減小沖突，就要在真實(shí)性與簡(jiǎn)單化之間進(jìn)行一定的權(quán)衡。

(2) 微觀建模

微觀建模屬于一種數(shù)學(xué)建模方法，其建模方式是通過(guò)個(gè)體機(jī)器人實(shí)現(xiàn)的，這種方法在機(jī)器人狀態(tài)與狀態(tài)之間進(jìn)行不斷的分析，考慮環(huán)境作為外部因素與群機(jī)器人內(nèi)部因素相互作用所帶來(lái)的物理性變化。實(shí)際上微觀建模要比基于傳感器和執(zhí)行器建模要簡(jiǎn)單快速得多，因此，一般會(huì)將微觀與宏觀建模的結(jié)果與基于傳感器建模的結(jié)果相互比較，達(dá)到群智能機(jī)器人運(yùn)動(dòng)仿真的真實(shí)性。

(3) 宏觀建模

宏觀建模實(shí)質(zhì)上與微觀建模和基于傳感器建模都有不同之處，但其實(shí)質(zhì)也是一種數(shù)學(xué)建模。宏觀建模主要是在群智能體級(jí)別上進(jìn)行建模，只需要我們所仿真的模型狀態(tài)達(dá)到穩(wěn)定時(shí)來(lái)獲取數(shù)據(jù)，而微觀建模是需要考慮單個(gè)智能體迭代的問(wèn)題。

3.2 仿真分析

對(duì)于群機(jī)器人的分析通常依賴于模型，群機(jī)器人的模型一般可以在兩個(gè)層面來(lái)實(shí)現(xiàn)：微觀層面，對(duì)個(gè)體機(jī)器人進(jìn)行建模仿真；宏觀層面，對(duì)機(jī)器人群體行為進(jìn)行建模仿真。

微觀建模主要是對(duì)群體機(jī)器人中的個(gè)體機(jī)器人進(jìn)行詳細(xì)描述，由于有時(shí)涉及到模擬機(jī)器人的數(shù)量巨大，微觀建模仿真其實(shí)是存在問(wèn)題的，通常是通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真進(jìn)行建模分析。

宏觀建模避免了群機(jī)器人內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和可擴(kuò)展性等問(wèn)題。最常見(jiàn)的建模方法之一就是利用速率方程或者微分方程。速率方程描述了群機(jī)器人在執(zhí)行特定的任務(wù)或者在特定的環(huán)境下機(jī)器人比率的演化，其被用作集體行為的建模，例如對(duì)象聚類和自適應(yīng)覓食等問(wèn)題。另一個(gè)常見(jiàn)方法是使用馬爾可夫鏈，馬爾可夫鏈?zhǔn)且环N較為簡(jiǎn)單的對(duì)隨機(jī)過(guò)程進(jìn)行建模的統(tǒng)計(jì)方式，研究人員可通過(guò)已有的信息群機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程的特性進(jìn)行分析。近幾年控制理論也被用來(lái)分析群智能機(jī)器人是否能收斂到期望的宏觀狀態(tài)。

Hamann等人提出了一種基于?？藸枴绽士说姆匠毯屠扇f(wàn)之方程混合式群機(jī)器人建模的方法，通過(guò)這兩個(gè)方程可以同時(shí)對(duì)單個(gè)機(jī)器人確定性組成部分建模，也可對(duì)群體機(jī)器人行為隨機(jī)組成部分進(jìn)行建模。

3.3 仿真平臺(tái)

群機(jī)器人使用的仿真平臺(tái)有很多，仿真平臺(tái)的選擇對(duì)發(fā)展新的控制算法有著至關(guān)重要的作用，在選擇仿真平臺(tái)時(shí)要充分考慮所模擬機(jī)器人與環(huán)境之間的交互問(wèn)題，并且逐漸接近于現(xiàn)實(shí)狀況。群機(jī)器人的仿真系統(tǒng)編寫一般采用的是面向?qū)ο蠹夹g(shù)的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，同時(shí)也可以應(yīng)用一些商用軟件進(jìn)行匯編[6]，例如Player /stage、Gazebo、V-Rep、Webots和Microsoft Robotics Studio等仿真平臺(tái)。仿真平臺(tái)在仿真過(guò)程中要具有一定的可控性和靈活性，當(dāng)群機(jī)器人所需系統(tǒng)較為復(fù)雜時(shí)，運(yùn)用面向?qū)ο蟮某绦蛘Z(yǔ)言進(jìn)行自建將更方便，更容易處理變換的動(dòng)態(tài)環(huán)境問(wèn)題。當(dāng)需要處理大量的仿真數(shù)據(jù)時(shí)，一些商業(yè)軟件可模擬一種實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。一般情況下實(shí)體機(jī)器人在特定環(huán)境下進(jìn)行模擬仿真并和仿真軟件的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，以得到真實(shí)數(shù)據(jù)。

現(xiàn)有許多移動(dòng)機(jī)器人模擬器仿真平臺(tái)，更具體地說(shuō)，主要用于群機(jī)器人的模擬實(shí)驗(yàn)。它們不僅在技術(shù)方面有所不同，而且在許可證成本方面也不盡相同。

(1)V-rep是一款動(dòng)力學(xué)仿真平臺(tái)，主要定位機(jī)器人仿真建模領(lǐng)域，可以利用內(nèi)嵌腳本、ROS節(jié)點(diǎn)、遠(yuǎn)程API客戶端等實(shí)現(xiàn)分布式的控制結(jié)構(gòu)?？刂破骺梢圆捎肅/C++、Python、Java、Lua、Matlab等語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。V-rep的優(yōu)勢(shì)主要在于它含有大量的已經(jīng)建好機(jī)器人和特殊環(huán)境模型，也可自行建立三維模型，從而快速地對(duì)機(jī)器人進(jìn)行建模仿真。V-rep還可以與國(guó)內(nèi)研究人員較為熟悉的Matlab建立遠(yuǎn)程控制鏈接，大大方便國(guó)內(nèi)研究人員在仿真群機(jī)器人時(shí)的操作。其缺點(diǎn)是整體的仿真精度還有待于提高。

(2)Player/Stage/Gazebo是一款開放式源代碼模擬器，擁有大量機(jī)器人及其功能和傳感器可用，具有透明性、適應(yīng)性和快速性等特點(diǎn)，主要用于群機(jī)器人二維平面模擬實(shí)驗(yàn)。最多時(shí)可達(dá)到10 000臺(tái)簡(jiǎn)單機(jī)器人，且可以同時(shí)運(yùn)行1 000臺(tái)簡(jiǎn)單機(jī)器人的程序[15]。這種平臺(tái)更適用于蜂群算法、蟻群算法和螢火蟲算法等。因其主要應(yīng)用于二維平面模擬實(shí)驗(yàn)，對(duì)特殊環(huán)境模型的建立還較為簡(jiǎn)單。

(3)Webots是Cyberbotics公司出品的一款商業(yè)便攜式三維機(jī)器人仿真平臺(tái)，可以在Windows、Mac和Linux上運(yùn)行，通過(guò)其內(nèi)置的3D編輯器，可自行構(gòu)建三維機(jī)器人模型，C++、JAVA和MATLAB等都可對(duì)其進(jìn)行匯編。Webots可以模擬出機(jī)器人的部分物理特性和碰撞，但是當(dāng)模擬機(jī)器人數(shù)超過(guò)100個(gè)其性能會(huì)大幅下降[16]。

(4)Microsoft Robotics Studio是一款由微軟公司開發(fā)的基于Windows平臺(tái)環(huán)境的多機(jī)器人模擬仿真器，它可以與諸多各類硬件一起簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人的應(yīng)用。研究人員可以在Microsoft Visual Programming語(yǔ)言中用傳統(tǒng)的.NET來(lái)對(duì)模擬機(jī)器人程序進(jìn)行編寫，Microsoft Robotics Studio的實(shí)時(shí)系統(tǒng)提供了一個(gè)實(shí)時(shí)環(huán)境，可以更好地模擬真實(shí)環(huán)境狀態(tài)，但只能在Windows上運(yùn)行[17]。

4 研究現(xiàn)狀

群機(jī)器人中常用的軟件體系結(jié)構(gòu)是概率有限狀態(tài)機(jī)。概率有限狀態(tài)機(jī)已經(jīng)被應(yīng)用在多個(gè)群集行為中，包括 Soysal和Sahin對(duì)群機(jī)器人的聚集行為、Nouyan等所做的鏈狀隊(duì)形的形成和Liu and Winfield對(duì)群機(jī)器人任務(wù)的分配。另一種常見(jiàn)的方法是基于虛擬物理環(huán)境。在這種方法中，機(jī)器人和環(huán)境通過(guò)一種虛擬力量進(jìn)行相互作用，這種方法特別適用于組織空間的群體行為，如Ferrante等人在此環(huán)境下通過(guò)虛擬力對(duì)群機(jī)器人集體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了有效的控制。

Pinciroli等人利用計(jì)算機(jī)在微觀層面建模對(duì)群機(jī)器人中每個(gè)機(jī)器人狀態(tài)進(jìn)行詳細(xì)描述，由于機(jī)器人微觀層面的建模涉及大量的機(jī)器人，微觀建模還存在著一定的問(wèn)題[13-14]。

Lerman等人利用速率方程和微分方程兩種模式進(jìn)行宏觀建模，使群機(jī)器人在特定的環(huán)境下執(zhí)行特定的動(dòng)作。宏觀模型避免了必須對(duì)每個(gè)機(jī)器人進(jìn)行建模的復(fù)雜性和可伸縮性問(wèn)題，只需要考慮集體行為即可[15]。

Prorok等人提出了一種基于Fokker-Plankand和Langevin方程來(lái)模擬機(jī)器人群的混合模式。利用這些方程，對(duì)個(gè)體機(jī)器人的行為模式進(jìn)行建模[16]。

Luneque Silva Junior等人提出了一種波群的分布式系統(tǒng)，將波算法應(yīng)用于群機(jī)器人的導(dǎo)航，機(jī)器人之間的通信是通過(guò)鄰近機(jī)器人來(lái)實(shí)現(xiàn)的，將任務(wù)分成若干個(gè)子任務(wù)以提高任務(wù)完成的效率，并在機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)時(shí)不斷得到信息的反饋，從而不斷修正任務(wù)路線等[17]。

近幾年劍橋大學(xué)的Xin-She Yang等人提出了幾種基于生物學(xué)啟發(fā)式搜索優(yōu)化算法，例如蝙蝠算法(BA)、布谷鳥搜索算法(CS)和螢火蟲算法(FFA)等。

蝙蝠算法在集群中是一種搜索全局最優(yōu)解的實(shí)用方法，但其存在著收斂精度小、速度慢、且容易陷入局部極小點(diǎn)等缺點(diǎn)。為了提高收斂精度和收斂速度，Xing-shi He等人結(jié)合模擬退火(SA)算法的全局搜索能力強(qiáng)和收斂速度快等特點(diǎn)，擴(kuò)大了其應(yīng)用性[18]。

Yang等人通過(guò)觀察布谷鳥侵略性繁殖的特點(diǎn)衍生出了布谷鳥算法，其主要是為了解決連續(xù)優(yōu)化等問(wèn)題而提出的一種啟發(fā)式優(yōu)化算法。布谷鳥將每次產(chǎn)的一枚鳥蛋隨機(jī)放入固定宿主鳥窩中，而宿主鳥識(shí)別異種鳥蛋的平均概率是隨機(jī)的，并且實(shí)時(shí)更新[20-21]。布谷鳥算法因?yàn)槠淞己玫娜炙阉髂芰褪諗克俣龋?jīng)常與蟻群算法、蝙蝠算法和單純型搜索相互融合，提升收斂速度和局部搜索能力[22-25]。

Yang所提出的螢火蟲算法(FFA)是通過(guò)模擬自然界的螢火蟲發(fā)光物理特性來(lái)進(jìn)行信息交互的優(yōu)化算法。螢火蟲根據(jù)自身發(fā)光的特性對(duì)同類進(jìn)行吸引，因其沒(méi)有性別區(qū)分，在分析時(shí)排除了性別吸引的干擾因素。通過(guò)亮度可以自動(dòng)將種群劃分，亮度越大其目標(biāo)函數(shù)值越大。為了防止螢火蟲算法陷入局部最優(yōu)解等問(wèn)題，Shaik等人將蟻群算法與螢火蟲算法相結(jié)合，可以避免局部最優(yōu)[26]。

5 結(jié)論和展望

5.1 結(jié)論

在現(xiàn)今的社會(huì)中，我們需要機(jī)器人根據(jù)不同環(huán)境與情景處理不同類型的任務(wù)以實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)，盡管每個(gè)單獨(dú)的任務(wù)可以由專門的機(jī)器人相對(duì)容易地處理，但是將它們?nèi)拷Y(jié)合在相同的機(jī)器人控制器中會(huì)不可避免地使問(wèn)題復(fù)雜化，例如在不同的和變化的環(huán)境中操作，機(jī)器人可能需要基于當(dāng)前的操作條件自動(dòng)重新配置它們自己(例如從控制算法切換到另一個(gè)算法)。伴隨著復(fù)雜情況的增加，在意外情況下機(jī)器人的行為可能出現(xiàn)不可預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)，這些復(fù)雜問(wèn)題還尚未被充分研究。

隨著技術(shù)持續(xù)發(fā)展，真實(shí)群智能機(jī)器人的分布不是烏托邦式的，并且在未來(lái)我們將可能會(huì)看到大量機(jī)器人以分布式形式在環(huán)境中得到應(yīng)用，例如覆蓋大面積區(qū)域或執(zhí)行對(duì)于人類來(lái)說(shuō)不可行或危險(xiǎn)的活動(dòng)：掃雷，監(jiān)測(cè)大型生產(chǎn)、配電廠以檢測(cè)泄漏，水下環(huán)境監(jiān)測(cè)和清理漏油所影響的地區(qū)等等。但是以目前的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)想實(shí)現(xiàn)大規(guī)模群機(jī)器人的部署還是比較困難的。

現(xiàn)今我們的現(xiàn)實(shí)生活已經(jīng)離不開智能這兩個(gè)字，群智能也會(huì)成為我們今后的發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)入21世紀(jì)，國(guó)內(nèi)在群智能領(lǐng)域有著近20年的飛速發(fā)展，在部分應(yīng)用方面群智能已經(jīng)有了突破性的進(jìn)展，并且在未來(lái)的20年群智能也將進(jìn)入一個(gè)跨步式發(fā)展階段。

5.2 未來(lái)的研究方向

學(xué)者們?cè)谌簷C(jī)器人系統(tǒng)許多不同方面都進(jìn)行了大量的研究工作，通過(guò)設(shè)計(jì)各種算法來(lái)實(shí)現(xiàn)集群現(xiàn)象。同時(shí)為了驗(yàn)證所提出方案的有效性，數(shù)學(xué)建模、計(jì)算機(jī)模擬仿真和實(shí)體機(jī)器人實(shí)驗(yàn)都已被廣泛應(yīng)用。雖然實(shí)驗(yàn)可以使機(jī)器人系統(tǒng)有一定的意義，并且在該領(lǐng)域大規(guī)模部署群機(jī)器人會(huì)對(duì)群機(jī)器人在不同因素下的運(yùn)動(dòng)有新的認(rèn)識(shí)而激發(fā)下一步的研究，但是到目前為止，在實(shí)際生活中還是缺乏群機(jī)器人的使用。

如今，群機(jī)器人系統(tǒng)也將進(jìn)入另一個(gè)新興的領(lǐng)域，將群機(jī)器人學(xué)轉(zhuǎn)移到微觀和納米級(jí)別進(jìn)行表示。群納米機(jī)器人采用基于蛋白質(zhì)和DNA的藥劑等不同的形式，它們將對(duì)物理和化學(xué)上的刺激有一定的反應(yīng)，群納米機(jī)器人由強(qiáng)磁性的材料構(gòu)建，在磁場(chǎng)引導(dǎo)下群納米機(jī)器人擁有強(qiáng)大的推進(jìn)機(jī)制，可以利用外部刺激(如磁場(chǎng))控制天然細(xì)菌。群納米機(jī)器人在醫(yī)學(xué)中還可應(yīng)用于藥物的傳遞，產(chǎn)生最大化的治療效率和最小化的負(fù)面作用，并且進(jìn)行細(xì)胞修復(fù)，對(duì)于早期的診斷和腫瘤的治療會(huì)有很大幫助。

不僅僅是在醫(yī)學(xué)上，在航天探索(具有體積小和容錯(cuò)性是至關(guān)重要的)和石油勘探上，群納米機(jī)器人都會(huì)在未來(lái)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。