群ロボット学は、多数の非常に単純な物理的ロボットからなるシステムとして、複数のロボットを協調させるアプローチです。 ロボットと環境との相互作用とロボットとの相互作用から所望の集団行動が出現すると考えられている。 このアプローチは、人工的な群知能の分野だけでなく、昆虫、アリおよび他の分野の生物学的研究でも発生し、群発行動が起こった。

定義
群ロボットの研究は、ロボットの設計、その物理的な身体とその制御行動を研究することです。 それは、昆虫の知性と呼ばれる社会的昆虫で観察される緊急の行動に影響を受けるが、これに限定されない。 比較的単純な個々のルールは、複雑な群行動の大きなセットを生成することができます。 キー・コンポーネントは、一定のフィードバック・システムを構築するグループのメンバー間のコミュニケーションです。 群発行動は、グループ全体の行動だけでなく、他者と協力して個人の絶え間のない変化を伴う。

一般的な分散ロボットシステムとは異なり、群ロボットは多数のロボットを強調し、例えばローカル通信のみを使用することによってスケーラビリティを促進する。 そのローカル通信は、例えば無線周波数または赤外線のような無線伝送システムによって達成することができる。

目標とアプリケーション
スモークロボットでは、小型化とコストが重要な要素です。 これらは、大きなグループのロボットを構築する際の制約です。 したがって、個々のチームメンバーの単純さが強調されるべきである。 これは、個々のレベルではなく、群レベルで意味のある行動を達成するために、群知能的アプローチを動機づけるはずです。
個々のロボットレベルでの単純化というこの目標には、多くの研究が向けられています。 シミュレーションよりむしろSwarm Roboticsの研究で実際のハードウェアを使用できることにより、研究者はより多くの問題に遭遇し解決することができ、Swarm Researchの適用範囲を広げることができます。 したがって、群知能研究のための単純なロボットの開発は、この分野の非常に重要な側面です。 目標には、スケーラビリティを可能にするために個々のロボットのコストを低く抑えることが含まれ、各スラムメンバーはリソースの要求が少なく、電力/エネルギー効率が向上します。

そのようなスウォームシステムの1つは、屋外の群ロボットのために構築された低コストのロボットを含むLIBOTロボットシステムである。 また、GPSセンサーは建物内の通信が不十分であるため、Wi-Fiによる屋内使用のための準備も行われています。 もう一つの試みは、英国リンカーン大学のコンピュータインテリジェンスラボに組み込まれたマイクロロボット（Colias）です。 このマイクロロボットは、4cmの円形シャーシ上に構築され、様々なSwarm Roboticsアプリケーションで使用するための低コストでオープンなプラットフォームです。

長所と短所
最も頻繁に挙げられる利点は次のとおりです。

より広範なカバレッジのための低コスト;
冗長性（故障、閉塞などのためにロボットの1つが故障した場合、別のロボットがタスクのトラブルシューティングや交換を行うことができます）。
広い領域をカバーする能力。 Duarte＆al。 例えば、ランペドゥーサ島の場合に適用されたシミュレーションを用いて、2014年には、海底に海底に分散した1000個の小さな水生飛行士が24時間以内に海域に20kmの海上バンドの監視報告を行うことができた。

これまでのところ、ロボットの群れは比較的単純なタスクしか実行できず、しばしばエネルギーの必要性によって制限されます。 より一般的には、自然と異なる起源のロボットを関連づけたい場合の相互運用性の問題は非常に限定的です。

プロパティ
大部分の分散ロボットシステムとは異なり、群ロボットは多数のロボット6を支持し、例えば赤外線または無線の形態のローカル通信の使用のようなスケーリングを促進する。

これらのシステムは、少なくとも以下の3つの特性を有することが期待される：

頑健性とは、特定の個人の失敗および/または環境内で起こりうる変化にもかかわらず、群の能力が継続していることを意味する。
柔軟性とは、実行されるタスクに適合したソリューションを提案する能力を意味する。
スウォームがそのサイズに関係なく機能しなければならないことを意味する「スケーリング」（特定の最小サイズから）。

群れのロボットシステムのSahin（2005年）とDorigo（2013年）によると、

各ロボットは自律的です。
あるシステムがこのデータなしでやろうとする場合であっても、ロボットは通常、自分の最も近い隣人（相対的な位置付け）および時には地球環境の中で自分自身を見つけることができます。
ロボットは行動することができる（例えば、環境を変更する、他のロボットと協力する）。
それらの間のロボットの検出および通信能力は局所的（側面的）であり、限定されている。
ロボットは中央制御装置に接続されていない。 彼らは彼らが協力しているシステムの世界的な知識を持っていない。
ロボットは協調して所定のタスクを実行する。
新興現象のグローバルな振る舞いが出現する可能性がある。

アプリケーション
群ロボットのための潜在的なアプリケーションは多くあります。 マイクロマシンや人体に分散した感知タスクのような小型化（ナノロボティクス、マイクロボツクス）を必要とするタスクが含まれます。 群ロボットの最も有望な用途の1つは災害救助ミッションである。 赤外線センサーを介して生命の存在を検出するために、異なるサイズのロボット群が救助隊員が安全に到達できない場所に送られる可能性があります。 他方、群ロボット工学は、安価な設計を必要とする作業（例えば、鉱業または農業用飼育作業）に適している可能性がある。

さらに論争の的に、軍のロボットの群れは自律的な軍隊を形成することができます。 米海軍は自らボートを操縦し、自ら攻撃的な行動をとることができる自軍ボートの群をテストした。 ボートは無人であり、敵船を抑止して破壊するためのあらゆる種類のキットを装備することができます。

ほとんどの努力は、比較的小さなグループのマシンに集中しています。 しかし、現在までに最大規模の2014年にハーバードで1,024個の個別ロボットからなる群れが実演されました。

最近、広く広く研究されているマイクロエアビークルの群を使用して、別の大きな一連のアプリケーションを解決することもできます。 実験室での精密モーションキャプチャシステムを使用した飛行ロボットの群れの先駆的研究と比較して、Shooting Starのような現在のシステムは、GNSSシステム（GPSなど）を使用して屋外環境で何百ものマイクロ航空機のチームを制御したり、 GPSが利用できないオンボードローカリゼーションシステムを使用しています。 マイクロ航空車両の群は、自律型監視、プルーム追跡、およびコンパクトな仲間の偵察のタスクで既にテストされています。 無人地上および空中車両の協同集団に関する多数の研究が、協調環境モニタリング、護岸保護、および移動ターゲットのローカライズおよび追跡のターゲットアプリケーションを用いて行われている。

ドローンディスプレイ
無人機ディスプレイは、夜間に複数の照明付きドローンを使用して芸術的な表示を行います。

人気文化の中で
ディズニーのビッグヒーローの主要なサブプロットは、構造を形成するためにマイクロボットの群を使用することでした。

研究
彼らは、

ソフトウェアとソフトウェアの強化。
ロボット自体を改善する。 2010年、ローザンヌの2人のスイスの研究者（フロラノ＆ケラー）が、ダーウィン（適応）選択からインスピレーションを引き出してロボットを開発するよう提案した。
水域や海流の力学の研究のために、3次元（空中飛行隊の空中、または水中ロボットの群れのための水中）で進化する能力。
お互いまたは他のタイプのロボットと協力する能力を向上させる。
（最近の超音波トラッキングのような他の方法が存在していても、系統的な方法で雲行動を研究するためにはビデオトラッキングが不可欠である）。設計に適した方法論を確立するためにはさらなる研究が必要である。個体の形質のみが分かっているときに群れする）;
トップダウンアプローチとボトムアップアプローチのそれぞれの長所と短所を比較しています。