La revolución tecnológica ha transformado el ámbito laboral en relación con la automatización y robotización en varios dominios. El empleo de robots automatiza estas disciplinas, generando impactos beneficiosos ya que los robots son rentables, fiables, precisos, productivos, flexibles y seguros. Generalmente, se despliegan robots individuales para llevar a cabo tareas específicas. El propósito de este estudio es centrarse en el siguiente paso en la investigación sobre robots, los sistemas colaborativos de múltiples robots, a través del control de agrupamiento en particular, mejorando sus habilidades de auto-adaptación y auto-aprendizaje. Esta revisión se lleva a cabo para obtener un conocimiento extenso relacionado con el agrupamiento o el agrupamiento en clúster. Se delinea la evolución de las leyes de agrupamiento desde su inicio, se conceptualiza el agrupamiento/agrupamiento en clúster y se evalúa el fenómeno de agrupamiento en múltiples robots. Se presenta la taxonomía del control de agrupamiento basada en diferentes esquemas, estructuras y estrategias. Se observa que el control de agrupamiento basado en enfoques tradicionales y tendencias, así como en paradigmas de control híbridos, eleva la robustez y el rendimiento de los sistemas de múltiples robots para el movimiento colectivo. También se discuten las oportunidades para desplegar robots con control de agrupamiento en varios dominios. Algunos desafíos también se exploran, requiriendo consideraciones futuras. Finalmente, se define el problema de agrupamiento y se presenta una abstracción del control de agrupamiento basado en múltiples UAVs aprovechando los potenciales de varios métodos. La importancia de esta revisión es inspirar a académicos y profesionales a adoptar sistemas de múltiples robots con control de agrupamiento para realizar tareas rápidamente y ahorrar energía.