移动机器人群网络通过机器人之间的相互作用、控制合作与协调,可以应用于战场通信、精准农业、灾难搜救等场景。然而在实际的部署中,由于移动机器人的高移动性导致拓扑快速变化,移动机器人网络的通信性能显著下降,难以保障高的传输质量。本文针对面向群移动模型的机器人群路由算法进行研究,旨在提高网络连通性和吞吐量。本文的主要工作和创新点包括以下两方面:1.为了解决机器人群网络链路频繁中断问题,提出了基于伺服骨干网的中继路由协议(Servo-R),以提高网络连通性。在Servo-R中,移动中继和移动基站形成伺服骨干网络,使用拍卖算法分配中继任务,同时构造虚拟力驱动移动中继为移动机器人群提供链路支持。移动基站使用预测算法改变自身运动状态,从而维持伺服骨干网络的健壮性。当移动机器人节点邻居表为空时,移动节点将信息转发至移动中继。仿真结果表明,相比RoCoMAR、EEDDA、AODV、OLSR路由协议,提出的Servo-R协议可以明显提高网络连通性,同时在网络吞吐量和包到达率上也有较好的性能。2.为了降低三维空间无人机群网络数据包丢失率,解决网络吞吐量低下问题,提出了基于深度神经网络的吞吐量优化路由协议(DNN-TORP)。在DNN-TORP中,移动基站广播消息进行数据收集,节点通过接收广播发现邻居。节点选择下一跳节点时,将自身邻居信息表保存的邻居状态(相对位置、相对速度、单跳时延、跳数)输入已经训练好的深度神经网络,预测数据传输时延结果,然后最佳邻居节点作为下一跳节点进行数据传输。在节点孤立或者没有邻居表时,节点将会启用路由恢复过程,重构邻居表,恢复通信。仿真结果表明,相比DSR、AB3D、FRRP、p-OLSR路由协议,提出的DNN-TORP协议可以提高网络吞吐量和网络可靠性。