1、微型機器人集群在空間探測、危險區(qū)域等具有挑戰(zhàn)性的障礙場區(qū)域能夠完成單獨微機器人所無法解決的問題，因此得到很多機器人領域的專家學者的關注。
　　本文以實驗室搭建障礙場環(huán)境為背景，自主設計研發(fā)的微型機器人為平臺，展開對微機器人集群在障礙場中的執(zhí)行特定任務所涉及到的一些關鍵技術進行探索性研究，目的是為集群化微機器人真正的實用化提供關鍵的技術指導和理論支持。
　　為了開展本課題的研究，自主設計和研發(fā)了基于差速驅動的輪式微機器人 SR

2、ob的機械結構模型，并根據微機器人在障礙場中執(zhí)行任務的需求，設計了相應的硬件體系和軟件架構，很好地實現了對微機器人的控制。
　　根據微機器人在障礙場中執(zhí)行任務時需要實時與控制中心進行通信、交互數據，而微機器人在障礙場中的通信距離受到障礙物的限制，導致執(zhí)行任務的微機器人出現和控制中心通訊中斷的現象，結合沃洛諾伊分割方法，提出改進的基于向量算法，將多個轉接機器人作為中間節(jié)點，實現了通信轉接。通過虛擬斥力的方法使得機器人之間的距離在其通

3、信距離范圍內不斷增大，擴大了網絡覆蓋范圍，進而增大了執(zhí)行任務的微機器人與控制中心之間的通信距離。實驗結果驗證了該算法的有效性。
　　考慮了微機器人的感知能力和處理器的計算能力，提出了基于紅外傳感器的邊界探測算法，在降低識別邊界的復雜度的同時也能有效地進行未知環(huán)境的探測。針對微機器人集群在障礙場中的路徑規(guī)劃問題，結合微機器人集群的路徑規(guī)劃和避免碰撞的依賴條件，提出了路徑規(guī)劃的混合目標函數。利用改進的人工蜂群算法求解混合目標函數來獲得