浙大 FAST Lab
学术 · 无人机蜂群 高飞 (Fei Gao)｜浙江大学控制学院
- 路线
- 完全去中心化、仅靠机载感知（无外部定位/无中央大脑）的无人机蜂群轨迹优化——与中心化调度截然相反的真去中心化路线。
- 代表作
- Science Robotics 2022《Swarm of micro flying robots in the wild》；开源 EGO-Swarm / EGO-Planner / Swarm-Formation 已是全球事实标准基座。
学术界无人机蜂群世界标杆，代码被学界工业界广泛复用。
🧬 中国团队在这条线全球领先
UPenn GRASP / Kumar Lab
学术 · 空中蜂群 Vijay Kumar｜GRASP 主任，美国工程院院士
- 路线
- 微型 UAV 蜂群、仿生集群、GPS 拒止林下协同飞行。空中蜂群奠基者。
- 代表作
- 微型无人机蜂群、去中心化度量-语义 SLAM（SlideSLAM）。
产业外溢：创立 Exyn Technologies，任 Treeswift 顾问。
🧬 UPenn → Exyn / Treeswift
Caltech ARCL + CMU LeCAR
学术 · 学习+控制 Soon-Jo Chung (Caltech)｜Guanya Shi (CMU)
- 路线
- 用神经网络学习多机近距飞行的复杂气动耦合，把机器学习塞进蜂群控制。
- 代表作
- Neural-Swarm / Neural-Swarm2（实机验证至 16 架）；R2BC（单示范→多智能体模仿，2025）。
Guanya Shi 2023 从 Caltech 出来在 CMU 建 LeCAR Lab，兼 Amazon FAR Scholar。
🧬 Caltech → CMU
剑桥 Prorok Lab
学术 · GNN 协同 Amanda Prorok｜University of Cambridge
- 路线
- 用图神经网络做去中心化多机器人协同；首个在真实多机器人上部署 GNN 策略（ICRA 2022）。
- 代表作
- HetGPPO（异构 MARL+GNN）；开源 VMAS 向量化多智能体仿真器（比同类快 100×），学界常用 benchmark 平台。
去中心化多机策略与仿真基础设施的学界重镇。
MIT ACL
学术 · 去中心化规划 Jonathan How｜MIT Aerospace Controls Lab
- 路线
- 3D 去中心化异步轨迹规划，对通信延迟鲁棒。经典优化路线代表。
- 代表作
- MADER / RMADER；Forecast-Driven MPC 去中心化避障（2025）。
多机去中心化轨迹规划的长期标杆实验室。
MIT CSAIL 分布式机器人实验室
学术 · 模块化旗舰 Daniela Rus｜MIT CSAIL
- 路线
- 模块化 / 自重构硬件 + 可编程物质。许多简单物理单元靠局部交互涌现整体行为——distributed robotics 最经典的定义。
- 代表作
- M-Blocks（飞轮角动量翻滚自组装立方体，IROS 2013/2019）；Particle Robots（Nature 2019，统计力学涌现趋光运动）。
该方向学术旗舰；Rus 获 2025 IEEE Edison Medal。
Nagpal 组
学术 · 集群硬件标杆 Radhika Nagpal｜Princeton（原 Harvard Wyss）
- 路线
- 物理蜂群规模标杆 + 自组织建筑 + 水下集群，方向定义者。
- 代表作
- Kilobot（Science 2014，1024 台自组装，至今物理蜂群规模纪录）；TERMES（白蚁式建筑蜂群）；Blueswarm（Science Robotics 2021，LED+双目视觉隐式协调的机器鱼群）。
Kilobot 硬件由 K-Team 商业化；在研新一代 BlueKoi / BlueGuppy。
🧬 Harvard → Princeton
Metin Sitti 组
学术 · 微/纳集群 Metin Sitti｜Koç University（原 MPI-IS / ETH）
- 路线
- 磁性微机器人集群，可切换聚团 / 铺展 / 成链等可重构形态；主攻体内医疗集群靶向递送（临床前）。
- 代表作
- Nature Comms 2022 可重构微机器人集群；Robo-Matter（Nature Comms 2024）。
微 / 纳机器人集群与医疗集群全球领军。
IRIDIA (Dorigo)
学术 · 学科奠基 Marco Dorigo｜ULB 布鲁塞尔
- 路线
- 群体机器人学科奠基人（蚁群算法鼻祖），群体机器人方法论与平台源头。
- 代表作
- Mergeable Nervous Systems（Nature Comms 2017，多机器人合并 / 拆分为单一「神经系统」）。
e-puck、Kilogrid 等平台维护者，理论体系源头。
Georgia Tech（Goldman + Randall）
学术 · 机器人物质 Daniel Goldman (物理) + Dana Randall (CS)｜Georgia Tech
- 路线
- 把机器人群当可编程物理相（相变、临界性）——2024–2026 最热切面「robotic matter / active matter」的物理奠基。
- 代表作
- smarticles（Science Robotics 2019，不能独立移动的智能颗粒束缚在一起涌现定向运动）。
顶刊（Science Robotics / PNAS / Nature Comms）相关论文明显增多。