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本发明提供一种用于双移动机器人刚体协作搬运的协同定位方法，包括以下步骤：S1、构建基于刚性约束的双机器人系统的运动学模型和量测模型；S2、初始化高斯‑厄米特求积分卡尔曼滤波器；S3、基于运动学模型对双机器人系统进行状态推演，得到刚体状态预测值；S4、获取双机器人系统的状态量测值，并且将状态量测值与量测模型相结合计算卡尔曼增益；S5、利用卡尔曼增益对刚体状态预测值进行更新后得到刚体状态估计值；S6、将更新后的刚体状态估计值转换为双机器人系统中的两个移动机器人的位姿状态，其能够融合由不变刚性约束产生的相对距离与方位约束条件限制误差上界，使得估计结果更加接近真实运动轨迹。

本发明涉及了一种多机器人协作系统的运动可靠性计算方法。目的是提出一种基于边界估计的多工业机器人可靠性计算方法，以解决多机器人协作系统的运动可靠性分析问题，保证机器人在实际运用之中能够精确、稳定、可靠协作运行。技术方案是：本发明将关节间隙及连杆长度偏差及连杆偏距偏差视为正态分布的变量，利用上述变量的概率分布模型，通过机器人的正运动学建立了机器人的功能函数，基于泰勒级数将功能函数在变量均值点处进行一阶展开，利用变量的均值和标准差分别计算机器人功能函数的均值和标准差，从而得到机器人的可靠度指标，利用积分计算机器人的运动失效概率。

本发明公开了一种多巡检机器人的多任务导航调度方法及系统，方法包括：构建至少一个巡检机器人模型；获取待巡检的至少一个目标点以及所述至少一个巡检机器人模型的位置信息，并将所述至少一个目标点和所述至少一个巡检机器人模型的位置信息输入至预设的SOM神经网络模型中，输出得到巡检机器人模型的至少一个导航任务；根据所述至少一个导航任务对所述至少一个巡检机器人模型基于预设的融合算法进行路径规划，得到与巡检机器人模型相对应的至少一个最优移动路径。提高了巡检效率，缩短了巡检时间，扩大了巡检机器人作业面积，增加了巡检任务的复杂度，增强了对动态障碍物躲避能力，有利于高铁站多巡检机器人的合理调度。

本发明提供一种多机器人路由优化方法及装置，方法包括：将多个机器人组成机器人组，并分别对机器人组中任意两个机器人之间的测距处理得到多个距离信息；分别从各个距离信息对应的两个机器人之间的收发过程中，得到多个与距离信息一一对应通信数据包信息；分别对各个距离信息的定位处理得到多个机器人位置信息，并根据多个机器人位置信息生成机器人组无向图；分别对各个距离信息及其对应的通信数据包信息的边权处理得到与所述距离信息对应的边权值。本发明能够有效地减少传输路径长度与相应的网络延时，扩大了机器人活动范围，不用依赖信息素，而且提高了收敛速度。

本发明涉及一种多机器人搜救系统，包括：若干陆上搜救机器人、用于提供电能的供能机器人，以及与供能机器人、各陆上搜救机器人无线通讯且用于协调各机器人工作的服务器；本发明的陆上搜救机器人能够在服务器的统一协调下快速调集多个陆上搜救机器人前往目的地，并通过供能机器人提供机器人队列行进时所需电能，避免了搜救机器人在进行过程中的电能损耗，提高了搜救机器人的续航时间。

本发明涉及一种机器人群协同工作方法，包括：将若干探知机器人分布于一区域内，以分别独自探知目标；以及一电能补给机器人同在该区域内，且等待为探知机器人供电；本发明的探知机器人能够在服务器的统一协调下快速调集多个探知机器人前往目的地，并通过电能补给机器人提供机器人队列行进时所需电能，避免了探知机器人在进行过程中的电能损耗，提高了探知机器人的续航时间。