群集机器人技术是一个领域，其中多个机器人作为一个有凝聚力的系统协同工作，以完成对于单个机器人来说困难或效率低下的任务。 受自然界中的集体行为（如蚂蚁群或鸟群）的启发，这些系统依赖于去中心化控制、本地通信和自组织。 每个机器人不依赖于中央控制器来指示行动，而是根据简单的规则以及与附近机器人或环境的交互来自主运行。 这种方法实现了可扩展性、适应性和鲁棒性，使其可用于搜索和救援、环境监测或农业等应用。
群集机器人技术的核心在于算法，这些算法控制着单个机器人如何感知、通信和行动。 每个机器人使用传感器（例如，摄像头、接近探测器）来感知其周围环境，并通过无线链路、红外或其他短程方法与邻居交换有限的信息。 例如，集群可以使用“聚集”算法，其中机器人与彼此保持特定距离，同时朝着目标移动。 另一种常见方法是“共识算法”，机器人通过重复的本地交互共同决定方向或任务。 在实际场景中，一群无人机可以通过将区域划分为多个部分来协作绘制灾区地图，每个无人机覆盖一个区域并共享数据以构建完整的图像。
群集机器人技术中的主要挑战包括确保在没有集中监督的情况下进行可靠的协调，以及随着机器人数量的增长管理可扩展性。 开发人员通常在将算法部署到物理硬件之前，先在 ARGoS 或 ROS 等模拟工具中测试算法。 现实世界的例子包括亚马逊的仓库机器人，它们在工人和彼此之间动态导航，或者种植种子和监测作物的农业集群。 该领域受益于低成本传感器、边缘计算和节能通信的进步，但成功取决于设计可扩展的简单、容错规则。 例如，集群中受损的机器人可能会被其他机器人忽略，从而使系统无需人工干预即可适应。 这种简单性和涌现复杂性的平衡使集群机器人技术成为解决分布式问题的强大工具。