人工智能是当今各研究领域内关注的热点,人工智能技术在近年来也得到了飞速地发展。群体智能是人工智能的重要分支,群体智能算法的种类非常丰富,目前应用广泛的群体智能算法主要有:蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO),人工鱼群算法(Artificial Fish-Swarm Algorithm,AFSA),人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC),粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)等等。但到目前为止,群体机器人智能仍然主要专注于简单的认知能力,如提升几何或空间属性和机械能力。本文主要研究无中心群体机器人智能对复杂任务处理的能力。本文的重点是提出了一种单链式机器人导航的算法,它是指在空间中按照一定优先关系,利用一个接一个有序排列的机器人所组成的链路为其他机器人导航,方便系统中其他机器人有序地完成多个指定序列任务的算法。从研究现状来看,群体机器人智能仍然主要专注于简单的认知能力。辅助导航和机器人链路只是作为一种搜索方法进行了研究,机器人链路的概念还没有在路径规划以及任务规划方面有应用。本研究认为链路是一种非常优秀的群体机器人路径规划方法,并将其成功的推广到了序列任务规划的领域当中。本算法在利用群体智能处理复杂的序列任务规划及导航的问题研究上,具有一定的创新性,解决了在未知环境下序列任务规划的问题。本文提出的单链式导航算法具有无中心控制,算法结构简单易实现,系统鲁棒性强,对单体机器人性能要求低,可移植性高的特点。本文使用Matlab软件进行了仿真实验,同时也完成了大量的对比试验,通过实验结果分析,证明了单链式导航算法的可行性和先进性。