综述多机器人系统和软机器人技术:挑战和机遇
Juan C Tejada1,2, Alejandro Toro-Ossaba2, Alexandro López-Gonzalez1
1Departament of Engineering Studies for Innovation, Universidad Iberoamericana Ciudad de México, Prolongación Paseo de la Reforma 880, Colonia Lomas de Santa Fé, Ciudad de México 01219, Mexico.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 17, 2025
概括
本综述探讨了多机器人系统 (MRS) 和软机器人的集成,强调了复杂任务的自适应控制和协调方面的进步. 它解决了开发协作机器人系统的挑战和机遇.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人工智能的人工智能
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 多机器人系统 (MRS) 利用分布式人工智能进行导航和运输等协调任务.
- 软机器人利用灵活的材料在非结构化环境中增强适应性.
- 现有的审查往往将这些领域分开处理,忽视了协同潜力.
研究的目的:
- 研究多机器人系统和软机器人的集成.
- 确定这些领域交叉处的关键挑战和新兴机会.
- 提供关于近期机动,协调和模拟方面的最新进展的见解.
主要方法:
- 关于MRS和软机器人的最新进展的综合文献综述.
- 分析整合挑战,包括非线性动态和自适应控制.
- 综合关于机动,协调和模拟技术的发现.
主要成果:
- 确定了整合MRS和软机器人的关键挑战,例如非线性动态和超冗余配置.
- 突出了适应性机器人系统的运动,协调和模拟方面的最新进展.
- 展示了协作和适应性机器人应用的新兴机会.
结论:
- 多机器人系统和软机器人的集成为开发先进的自适应和协作系统提供了重大机会.
- 解决非线性动力学和自适应控制方面的挑战对于实现集成系统的全部潜力至关重要.
- 进一步的运动,协调和模拟研究将推动各种机器人应用的创新.


