无人机，无人车等机器人系统分布式集群技术难点

机器人分布式集群技术在实际应用中面临诸多难点，主要包括以下几个方面：

通信与协同控制  

通信延迟与干扰：分布式集群中，机器人间需实时通信以共享状态和决策信息。但在复杂环境中，无线信号易受干扰，导致通信延迟或数据丢失，影响协同效率。例如，在工业车间或户外环境中，金属设备、地形障碍等会削弱信号强度。
分布式协同算法设计：需设计高效的分布式算法，使机器人在局部信息基础上实现全局协同。如路径规划、任务分配等问题，需平衡个体自主性和全局优化，避免冲突和资源浪费。例如，多机器人在仓库中搬运货物时，需动态调整路径以避免碰撞。

定位与感知  

高精度定位：在无GPS环境下（如室内、地下空间），需依赖UWB、激光雷达等技术实现厘米级定位。传统定位方法易受环境干扰，需结合多传感器融合和自适应算法提升鲁棒性。例如，清华大学团队通过立体UWB阵列和IMU融合，实现动态场景下的高精度定位。
环境感知与建图：机器人需实时感知周围环境并构建地图，以规划路径和避障。在狭小空间或复杂环境中，传感器覆盖范围有限，需多机器人协同感知以弥补盲区。例如，桥隧检测机器人需结合激光雷达和视觉传感器实现全自主导航。

能源管理与续航  

续航能力限制：机器人需在有限电量下完成任务，需优化能源消耗。例如，无线充电技术可延长作业时间，但需解决充电效率、定位精度等问题。如变电站巡检机器人通过无线充电点实现长效续航。
能源分配策略：在集群中，需根据任务优先级和机器人状态动态分配能源，避免部分机器人过早耗尽电量。

容错与鲁棒性  

故障检测与恢复：集群中单个机器人故障可能影响整体性能，需设计容错机制。例如，通过冗余设计、任务重新分配等方法，确保系统在部分节点失效时仍能正常运行。
环境适应性：机器人需在动态变化的环境中保持稳定性能，如应对光照变化、温度波动、障碍物移动等。例如，自主巡检机器人需在不同天气条件下完成任务。

任务分配与调度  

动态任务分配：根据任务需求和机器人能力，实时分配任务以提高效率。需考虑任务优先级、机器人负载、环境因素等，避免任务分配不均。例如，在物流分拣场景中，需根据货物类型和数量动态调整机器人任务。
多目标优化：任务分配需兼顾多个目标，如时间、成本、能耗等，需建立多目标优化模型并设计求解算法。

 

综上，机器人分布式集群技术需综合解决通信、感知、控制、能源等多方面问题，需跨学科技术融合与创新。