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文章研究在未知工作環境中多移動機器人的探測規劃問題，將原來比較復雜的整體探測系統轉化為相對簡單的部分探測，由各智能機器人依據各自任務要求和環境變化，獨立調整自身運動決策，完成任務的分布式智能決策體系結構，并給出相應的模型和算法。
將人的自然智能通過人工智能的模仿和擴展，完成社會生產的自動化和智能化，促進知識密集型經濟的發展，是長久以來人們追求的目標。機器人的發展已經歷了3代：可編程的示教再現型機器人、基于傳感器控制具有一定自主能力的機器人、智能機器人。
以往對機器人的研究大多是在已知、結構化環境中進行的，也就是說研究人員對于機器人的自身以及機器人的工作環境都有精確的先驗知識。而在實際情況中這又是很難做到的甚至不可能做到。
從九十年代開始，隨著對機器人學、D （分布智能）和分布式系統研究的深入與發展，機器人已朝著分布式、智能化和系統化的方向發展。尤其是智能化機器人問題正受到越來越多的關注。而組織和控制多個機器人，使之能夠協作完成單個機器人無法完成的復雜任務是機器人學研究領域的新課題，具有重要的理論和現實意義。目前國外著名的研究有：A Ess、CE．BOT、SWARM 等系統。從目前國外的成果看。一些發達國家和地區已經取得了較多的經驗。如臺灣輔仁大學的自動駕駛機器人（98年，采用四片Inter 486芯片）、韓國金星工業系統公司（Goldstar industry sys／em Co．95年）開發的電梯群控系統等，這些無一不與人工智能和機器人技術有關。本文主要對人工智能如何在機器人控制領域實現與完善進行初步研究。
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