Aug 28, 2025
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本帖汇聚近年高质量、多位“大牌”作者的多机器人综述，系统解读多机搜索/协同SLAM、可证安全控制、分布式优化与群体编队等方向，逐篇标注出处与阅读价值。并给出精读顺序与工程应用建议，帮助快速把握研究主线与落地要点。
好！我给你挑了一批近年来质量高、且作者/团队“很大牌”的综述/长评，重点覆盖多机器人协作里的“多机搜索/探索、协同SLAM、安全控制、分布式优化、群体/编队与覆盖”等方向。每条都附上出处+为什么值得读：
Multi-Robot System for Cooperative Exploration in Unknown Environments: A Survey (2025) — Fei Gao（浙大 FAST 实验室）等
最新面向“多机协同探索”的系统化综述，按定位建图、协同规划（目标分配/路径/学习方法）、受限通信三大模块梳理，并总结实地应用与挑战。Fei Gao 在空中机器人自主导航领域是业内公认的强者。
Into the Robotic Depths: Analysis and Insights from the DARPA Subterranean Challenge (Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems, 2023) — Timothy H. Chung（DARPA SubT 项目经理）等
Annual Review 权威长评，基于 SubT 三年大赛一手材料，系统总结“极端环境下多机器人协作探索/通信/感知/指挥控制”的经验与教训，含可复用的系统与基准。作者是该方向的“官牌大牛”。
Present and Future of SLAM in Extreme Underground Environments (IEEE T-RO, 2024) — Ebadi 等；合作者包括 Luca Carlone、Roland Siegwart、Sebastian Scherer、Marco Hutter、Kostas Alexis 等顶尖学者
面向地下极端场景的协同/异构多机器人 SLAM 综述，覆盖算法栈、系统工程、公开数据集与开源实现；作者阵容即“冠军队+顶会大牛”。
Learning Safe Control for Multi-Robot Systems: Methods, Verification, and Open Challenges (Annual Reviews in Control, 2024) — Kunal Garg、Chuchu Fan（MIT）等
聚焦多机器人“带可证安全性的学习控制”，系统总结屏蔽/CBF/可达性、MARL 安全范式与验证工具，兼顾理论与落地难点。
A Survey of/Distributed Optimization Methods for Multi-Robot Systems (2019–2023, 2021/2023 两篇合刊) — Mac Schwager（斯坦福）课题组
多机器人分布式优化的“教科书级”两篇综述，涵盖一阶法、分布式顺序凸、ADMM 等在协同任务/路径/编队中的应用与工程要点。作者为该方向领军学者。
A Survey on Aerial Swarm Robotics (IEEE T-RO, 2018) — Soon-Jo Chung（Caltech/JPL）等
经典权威，系统梳理空中群体的建模、控制、任务分配与实验平台，至今仍是入门与系统理解必读。
A Survey on Coverage Path Planning for Robotics (Robotics and Autonomous Systems, 2013) — Enric Galceran、Marc Carreras
多机器人覆盖/巡逻/搜索的“老而弥坚”高被引综述，至今在多机覆盖与探索策略设计中常被当作理论地基。
如果你只想精读 3–4 篇就“吃透”主线，我建议按这个顺序：
[2] Annual Review(SubT) → [3] IEEE T-RO(极端环境 SLAM) → [1] 2025 多机探索综述 → [4] 安全控制综述（需要工程落地时再配合 [5] 分布式优化）。
需要我把这些论文的 PDF 直达/引用条目整理成一个清单给你吗？或者按“多机搜索/探索”“协同 SLAM”“安全控制/优化”分模块做一页读书路线图也行。