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从网络传感器到智能系统:对群体机器人技术的十年长审查
Fouad Chaouki Refis1, Nassim Ahmed Mahammedi2, Chaker Abdelaziz Kerrache3
1Department of Computer Science, University of Batna 2, Batna 05078, Algeria.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 16, 2025
概括
斯沃姆机器人 (SR) 的研究表明,硬件和软件的共同进化是集体智能的关键. 然而,缺乏标准阻碍了这些机器人群的可扩展性和部署.
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
- 集体情报是一种集体情报.
背景情况:
- 群体机器人 (SR) 灵感来源于社会昆虫,使用简单的机器人和当地规则来完成复杂的任务.
- SR的应用包括扫雷,搜救和环境清理.
- 尽管取得了进展,但在标准化,可扩展性和成本效益的部署方面仍然存在挑战.
研究的目的:
- 从2014年到2024年,系统地审查Swarm机器人技术.
- 分析SR中硬件和软件子系统的共同演变.
- 确定SR的趋势,挑战和未来方向.
主要方法:
- 进行了对40项同行评审研究 (2014-2024) 的系统文献审查 (SLR).
- 使用了定义的协议,用于研究包含,排除和数据提取.
- 检查了硬件趋势 (传感器,执行,通信,能源) 和软件平台 (元启发学,ROS).
主要成果:
- 硬件和软件是相互依赖的,可以实现Swarm智能.
- 观察到缺乏统一的设计标准的严重缺失.
- 务实的局限性阻碍了SR系统的可扩展性和部署.
结论:
- SR系统需要集成的硬件和软件来实现有效的Swarm智能.
- 未来的SR开发应该专注于互操作性和能源效率.
- 整合机器学习 (ML) 是SR的一个有希望的未来方向.
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