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生物似然研究范式下的集群智能是下一代人工智能发展的重要方向。广州大学机器生命与智能研究中心团队研发了能够对多模态群体智能进行研究和探索的机器人平台系统 VColCOSΦ，以及世界上最小的拥有完整视觉能力的自主机器人 Colias。该机器人平台VColCOSΦ 利用光学等多种手段，能够为 Colias 机器人集群提供沉浸式多模态感知的场景。自主机器人集群通过自主响应多模态信息的虚拟场景，可以涌现自主、动态的集群智能行为。该系统被广泛用于开展个体间及个体与环境相互作用的研究，包括算法训练、参数优化及场景验证。方法可落地的场景包括巡检、勘察、搜救、运输协同等领域。

一、多模态环境感知技术 跨模态融合能力： 机器人能够整合视觉、听觉、触觉等多种感知模式，实现对复杂环境的全面感知和理解。 打破了单一感知模式的局限，提高了信息获取的准确性和完整性。 高精度感知与识别： 利用深度学习算法，机器人能够精准识别和解读多元信息，如物体的形状、材质、声音等。 在实际应用中，这种高精度感知与识别能力有助于机器人更好地适应各种复杂环境。 二、集群智能与协同作业 智能协同决策： 集群智能机器人能够实时共享感知数据，进行智能协同决策。 通过分析每个机器人的感知信息，集群能够形成更加全面和准确的决策方案。 高效协同作业： 集群智能机器人能够根据任务需求进行分工合作，实现高效协同作业。 这种协同作业方式能够显著提高机器人的工作效率和任务完成质量。 三、应用开发平台 模块化设计： 应用开发平台采用模块化设计，便于用户根据实际需求进行定制开发。 模块化设计降低了开发难度和成本，提高了开发效率。

胡诚 博士 机械与电气工程学院