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文章研究在未知工作环境中多移动机器人的探测规划问题，将原来比较复杂的整体探测系统转化为相对简单的部分探测，由各智能机器人依据各自任务要求和环境变化，独立调整自身运动决策，完成任务的分布式智能决策体系结构，并给出相应的模型和算法。
将人的自然智能通过人工智能的模仿和扩展，完成社会生产的自动化和智能化，促进知识密集型经济的发展，是长久以来人们追求的目标。机器人的发展已经历了3代：可编程的示教再现型机器人、基于传感器控制具有一定自主能力的机器人、智能机器人。
以往对机器人的研究大多是在已知、结构化环境中进行的，也就是说研究人员对于机器人的自身以及机器人的工作环境都有精确的先验知识。而在实际情况中这又是很难做到的甚至不可能做到。
从九十年代开始，随着对机器人学、D （分布智能）和分布式系统研究的深入与发展，机器人已朝着分布式、智能化和系统化的方向发展。尤其是智能化机器人问题正受到越来越多的关注。而组织和控制多个机器人，使之能够协作完成单个机器人无法完成的复杂任务是机器人学研究领域的新课题，具有重要的理论和现实意义。目前国外著名的研究有：A Ess、CE．BOT、SWARM 等系统。从目前国外的成果看。一些发达国家和地区已经取得了较多的经验。如台湾辅仁大学的自动驾驶机器人（98年，采用四片Inter 486芯片）、韩国金星工业系统公司（Goldstar industry sys／em Co．95年）开发的电梯群控系统等，这些无一不与人工智能和机器人技术有关。本文主要对人工智能如何在机器人控制领域实现与完善进行初步研究。
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