中文摘要：

多机器人系统因其在鲁棒性，适应能力的独特优势，一直是机器人领域的核心研究课题，但是多年来它的应用一直受多个瓶颈问题制约，其中之一就是同步定位与制图（即SLAM问题）。SLAM问题不仅是机器人研究的基础和前提，而且是机器人系统能否应用于实际场合的关键。本课题拟提出基于机器人网络的多机器人同步定位与制图，其利用多机器人系统网络的本质特点，通过研究多机器人网络体系结构，多机器人地图存储与访问，以及多机器SLAM的协作协调机制，来同步实现机器人个体或整体的位置感知以及所处环境的地图创建。本课题的研究不仅能为其他机器人研究人员提供一种新的思路，而且对机器人在民用，军事等领域实际应用有着重要的战略意义。

结论摘要：

多机器人系统因其在鲁棒性，适应能力的独特优势，一直是机器人领域的核心研究课题，但是多年来它的应用一直受多个瓶颈问题制约，其中之一就是同步定位与制图（即SLAM问题）。SLAM问题不仅是机器人研究的基础和前提，而且是机器人系统能否应用于实际场合的关键。本课题提出了基于机器人网络的多机器人同步定位与制图，其利用多机器人系统网络的本质特点，通过研究多机器人网络体系结构，多机器人地图存储与访问，以及多机器SLAM的协作协调机制，来同步实现机器人个体或整体的位置感知以及所处环境的地图创建。此外，我们将多机器人编队控制与微观环境下的细胞微操作结合起来，提出了基于势能场的阵列控制和群聚算法。在该项目的支持下，我们搭建了完善的机器人软硬件研究平台，研发完成一套基于光镊的细胞操作软件，发表了2篇SCI国际顶级期刊论文及7篇国际顶级会议论文，并且明确了下一步的研究方向和重点，期望获得进一步的资助已得到更好更多的成果。本课题的研究不仅能为其他机器人研究人员提供一种新的思路，而且对机器人在民用，军事等领域实际应用有着重要的战略意义。