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传统的基因调控网络 (Gene Regulatory Network, GRN) 模型假设群体机器人具有对环境的全局认识能力, 这就要求群体机器人所携带的传感器具有很强的性能. 在实际中, 由于群体机器人的传感器误差和外部干扰, 群体机器人很难获得所在环境的全局信息. 为此, 我们提出一种基于合作自主定位的群体模式自动生成方法. 该方法的优点是每个机器人事先在不知道自身和邻居的位置前提下, 通过传感器测量出自身和邻居之间的距离, 再利用三点定位方法确定群体机器人位置. 所提出的方法是由一个三层基因调控网络模型所构成, 即第一层负责群体机器人协作自组织定位. 第二层是针对给定环境的自适应生成关于目标的群体模式. 第三层是一个无中心化, 分步式的控制机制, 它驱动群体机器人机动到由第二层产生的群体模式上. 最后, 通过一些实验验证所提出的方法的有效性.