群机器人，也被称为机器人群、机器人群或集群机器人，是指由大量的、通常是简单的、低智能的个体机器人组成的群体。这些个体机器人通过彼此间的简单交流与合作，能够在没有中心控制的情况下完成复杂任务。群机器人的研究在军事、环境监测、灾难救援等领域具有重要应用。
自组织是群机器人系统中的一个核心概念，它是指机器人个体不依赖于外部指令即可自发组织起来，形成一定结构和功能的能力。自组织行为使群机器人能在未知或动态变化的环境中适应并完成任务，如目标的搜索、围捕等。
在自组织聚集行为研究中，科学家们通常会建立一些理论模型来模拟和解释机器人群体的行为模式。例如，本文提到的基于质点系力学系统的感知状态加权模型，便是通过模拟自然界中物理现象的方式，来研究群机器人如何在有限的信息下通过局部交互实现全局有序的聚集行为。
群机器人的聚集度和均匀度是评估群体聚集行为性能的重要指标。聚集度高意味着机器人能够有效地集中在某一区域，而均匀度高则表示在聚集的区域里，机器人的分布较为均衡。这些评价指标有助于科研人员了解和改进群机器人的自组织聚集行为。
协同围捕是一种多机器人系统通过协调行动来完成特定任务的策略。在围捕任务中，机器人群体需要根据目标的特性和环境的复杂性，自动调整策略和行为，实现对目标的快速定位和有效包围。这对于提高机器人在搜索、救援等应用场景的效率和能力至关重要。
本文通过选定的模型，进行自组织目标围捕的仿真试验。仿真试验可以帮助研究者在实验室内复现真实世界中机器人可能遇到的各种复杂情况，并进行反复测试和验证。通过仿真，研究人员能够调整模型参数，优化算法，从而提高群机器人在实际应用中的表现。
在模型验证方面，本文作者通过实验验证了所提出的自组织运动模型的正确性，并证实了所建立的模型能够支持不同规模的机器人群体完成对目标的自组织围捕任务。这为群机器人系统的实际部署和应用奠定了理论基础。
在引用格式方面，本文采用了标准的学术论文引用格式，提供了作者姓名、出版年份、文章标题、期刊名称、卷号、期号、页码等信息。这种引用格式的使用有助于读者追溯原始研究，便于学术交流和进一步的研究。
本文还提到了相关的研究基金项目，这说明了该研究得到了一定的科研资助。基金项目的名称、编号和相关的研究人员在文中都有提及，这些信息对于了解研究背景和未来的研究方向都是重要的参考。
群机器人自组织聚集行为及协同围捕研究对于推动机器人技术的发展具有重要意义。通过理论模型的构建、仿真试验的验证和基金项目的资助，科学家们正不断探索和突破群机器人应用的边界，使其在多个领域发挥更大的作用。
