需求技术介绍 （详细说明技术难题的应用领域，水平等级、突破难点以及需请专家支持或解决的问题）"自动驾驶技术：利用车载摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多传感器感知环境信息，通过SLAM技术绘制道路 3D 地形图，并结合深度学习算法，帮助机器人实现自主运动与决策，算法无法达到最优化。多机器人集群控制技术：采用多机器人集群行动控制策略，使用排它锁机制来保证多个机器人在同一时间内不会发生碰撞；选择重叠度最低的路径来尽可能降低多个机器人出现在同一道路上的概率；通过强制性的闭环路径地图设计来降低发生死锁的概率，难点：在多机器人调度方面，整体上路径规划更加合理，响应速度快，可根据任务管理并融合AI算法进行实时调整，进一步优化集群调度管理。"需要解决关键技术难题、技术参数与相关指标描述数学模型：利用人工智能对信号处理、估计理论、不确定性理论、模式识别、最优化技术、模糊数学和神经网络等进行处理分析融合。人工智能规划路径：机器人与目标物的相对位置与相对速度引入吸引势函数，将机器人与障碍物的相对位置与相对速度引入排斥势函数，提出动态环境下的机器人路径规划算法。相关指标：撰写2个发明专利、6个软件著作权。
