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。

本研究探讨了生物与机器人结合中的碰撞检测效率，重点分析了蝗虫视网膜中的巨型运动探测器（LGMD）神经元。提出了一种生物合理的研究范式，以提升移动机器人在避碰导航中的能力，促进跨学科发展。

本研究提出MMD-OPT，一种基于最大均值差异的样本高效碰撞风险最小化方法，旨在改善动态障碍物预测下的碰撞风险评估。MMD-OPT结合再生产核希尔伯特空间，显著提高低采样情况下的轨迹安全性，生成更安全的轨迹。

本研究提出了一种基于视觉变换器的实时防碰撞系统V-CAS，利用多摄像头数据分析和自适应刹车机制，实时评估碰撞风险，准确率超过98%，有效提升车辆安全性，具有广泛应用潜力。