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在机器人网络的聚集问题上，已经有很多研究人员提出了很多优秀的算法和解决方案。本节将简要的总结和概括在机器人网络聚集问题上的研究进展和现状。
多智能体聚集问题首先由Ando【1】等人提出。文中提到一种用于向单点运动、有限视力的自治移动机器人的聚集的分布式协议。算法重复三个步骤：ａ）观察在视野范围内的智能体的位置，这个位置是相对的；ｂ）根据得到的观察值更新自己新的位置；ｃ）移动到之前计算出的新的位置。因为智能体的视野是有限的，所以智能体需要根据当前位置当前时刻视野内的智能体位置及时计算出自己新的位置，以便及时更新。Ando的算法需要所有智能体相互之间能全局通信，这种要求较高，智能体所要承担的通信任务也很重。67347
Cortes【12】提出的外心算法适应于更一般的情形，他提出了一种适应于存在通信故障情况的较差网络环境下，针对移动自治智能体的协调控制协议。协议通过协商在网络中的机器人的位置，实现聚集目的。 协议的正确性依赖于LaSalla不变式原理和邻接图。
Lin【43】【44】等人设计了一种局部控制协议，针对于移动智能体群体聚集行为。协议中每个智能体能连续追踪在视野范围内的智能体的位置，在局部通信的情况之下，网络中所有智能体聚集在一个区域。论文网
郑军【45】等人提出了一种基于最近邻法则的分布式离散形式算法，以实现聚集的目的， 他们对其全局稳定性进行了分析。 算法给出了在多智能体网络中，需要收敛到全局中心的等价条件基础上，证明了动态切换系统稳定的充分条件， 给出了算法中调整因子的取值范围。
Fang【46】设计了一种新的智能体分布式移动协议。网络中的智能体在局部通信的情况下，在一定的视野范围内实现了聚集。 作者还提出了一种称为停留点的特定d 维实数空间点集，停留点保存了智能体的局部参考信息，并用图论进行了特征化。 每个智能体最初被定位在相同的一些停留点，在传感范围内能够确定它到停留点的距离。
Conte【47】提出了一条新的关于分布式协议的充分条件，实现聚集的条件要比之前相关的文章都宽松些，尤其是提出了用于代替连续情况的不连续点的协议所需较为宽松的条件。
Lin【48】等人研究了自治的移动智能体编队时聚集在某一点上的一致性问题，提出了三种编队协议以及聚集的必要条件， 通过分布式控制，使得一群自治的移动智能体获取特定的编队，并聚集到一点。
Olfati-Saber等人提出了一个关于带有时间延迟网络的一致性问题的理论框架。此外【28】，文中还介绍了平均一致性问题，其中平均一致性的取值为网络智能体初始值的平均值。
另外Dimarogonas【13】等人对于非完整智能体网络，建议利用间断反馈控制法来实现聚集。有限时间聚集问题【16】也被提及，它是基于有限时间稳定性定律的一种工具。 Jia, Y考虑了非一致时间延迟的二阶多智能体网络和动态变化的拓扑结构的聚集问题【29】。Mo进一步考虑了具有时滞和外部干扰的高阶多智能体系统的聚集问题【30】。