针对群体机器人目标搜索与最短路径规划,报告了与信息素相关的目标搜索方案。借鉴蚁群觅食行为和蚁群算法,提出了一种新的基于虚拟信息素的仿生蚁群机器人目标搜索方案,使仿生群体机器人在完成目标搜索任务后,进一步找到出发点到目标位置的最短路径。最后,这里设计了一套新颖的群体机器人实验系统,使用开发的群体机器人进行了觅食实验,实验结果表明,群体机器人在有界环境中能够搜索到目标物并规划出一条近似最优路径。实验验证了虚拟信息素在目标搜索与路径规划中的有效性与实用性。

基于扩展微粒群算法模型控制群机器人协同搜索目标时，成员机器人在社会经验和自身认知，主要是社会经验引导下逐步向目标趋近．由于社会经验仅从成员机器人的认知中“选举”产生，未形式化地融合多个机器人的经验，因此文中从群机器人通信子系统在本质上属于无线传感器网络的事实出发，引入集体决策机制，改进社会经验的生成模式．用无线传感器网络中的测距定位方法来估计目标位置，并将估计值作为社会经验引入现有模型．仿真结果表明，当群体规模够大时，采用文中社会经验生成模式可使协同搜索速度得到提高．