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IEEE Transactions on Robotics 为机器人学领域公认的三大顶级期刊之一（T-RO / IJRR / Sci. Rob.），涉及机器人各个领域的原创理论、算法、设计等，代表了机器人领域最先进的重大进展。

微纳米机器人集群在药物靶向递送，生物检测，微尺度操作等方面具有广阔的应用前景。微纳米机器人集群的控制和导航是实现微纳米机器人集群应用的关键。其中，自动控制微纳米机器人集群进行动态避障仍然具有很大挑战。本工作受到雷达概念的启发，为微纳米机器人集群的动态避障提出了一种分层雷达算法。通过将分层雷达算法与视觉反馈控制结合，微纳米机器人集群能够实现在动态复杂环境中的自动导航，如在多个动态障碍物中穿梭以及在具有多种动态障碍物的迷宫中自动到达目标位置。

作者提出了一种分层雷达（图1）。该雷达具有三层结构，从内到外依次为：预测层，安全层和检测层。该雷达能够产生集群在二维空间内全方位的运动方向，雷达的分辨率能够根据计算量和运动精度的需求人为调整。作者在雷达中定义了一种预测集群，每一个预测集群与一个运动方向对应，基于预测集群，可以得到当前集群最优的运动方向，预测层表示了所有预测集群的位置。安全层的作用是将与动态障碍物碰撞风险高的方向排除，检测层作为微纳米机器人集群避障行为的触发器，可以减小避障行为在全部运动过程中的占比，进而提高运动的效率。

本文研发了一种微纳米机器人集群的控制策略，从而实现了微纳米机器人集群在具有动态障碍物环境中的自动导航。本文对微纳米机器人集群的动态避障问题进行了深入的研究，为微纳米机器人集群在动态复杂环境中的自适应导航提供了一种先进高效的策略。

本文通讯作者为 AIRS 微纳机器人中心主任、香港中文大学（深圳）助理教授俞江帆。