本研究提出了一种新框架，旨在解决多机器人任务分配和碰撞避免问题。通过空间聚类方法，缩短任务分配时间，提高解决方案质量，降低碰撞风险，具有重要的实际应用价值。

本研究提出了“GenSwarm”系统，利用大型语言模型自动生成和部署多机器人控制策略，提升了任务适应性和可重复性，显著缩短了开发周期，为机器人专家和非专家提供了实用解决方案。

本研究提出了一种新型多机器人行为树规划（MRBTP）算法，旨在解决多机器人任务规划的复杂性问题，提升规划速度与协作效率，实验结果验证了其稳健性与执行效率。

本文提出了一个全面的多机器人协同感知数据集，旨在推动该领域的研究。该数据集结合空中与地面机器人的协同，提供多样化的传感器视角和高级感知注释，以促进多机器人协同感知算法的发展。通过多个任务验证了数据集的价值，期望提升多模态协同感知的场景理解能力。

该研究探讨了多机器人路径规划的多种算法，包括dRRT*、MA-RRT*、RRG和改进的SIPP算法，验证了它们在高维环境中的有效性和优化能力，尤其在复杂路径规划、覆盖路径和避免碰撞方面表现出显著的性能提升。

本文介绍了在大规模、未知和复杂的地下环境中进行同时定位和地图构建（SLAM）的挑战性问题，并讨论了基于激光雷达的多机器人 SLAM 系统的实施和测试。通过在具有挑战性的地下环境中进行大规模评估，探讨了未来的研究方向。