在现代工业制造中，无论是汽车焊接、电子产品装配、飞机喷漆还是建筑构件安装，多机器人系统正逐渐成为 提升生产效率的关键技术。 通过在同一工作单元中部署多个机械臂，企业可以在不显著增加成本和空间的前提下，大幅缩短任务执行时 间、提高整体产能。然而，尽管多机器人系统在理论上潜力巨大，其实际部署却面临一个根本性的挑战：如何 在共享且充满障碍物的环境中，高效、安全地协调多个机器人完成多项任务？ ▍多机器人协调的"三座大山" 多机器人协同需同时解决三个核心子问题，每个问题单独求解已属 "计算硬骨头"，而三者的耦合关系更让传 统方法难以突破： 运动规划（ Motion Planning ） ： 需为每个机器人规划 "无碰撞路径"，确保末端执行器精准抵达目标位 置。传统基于采样的算法（如 RRT ）在低维度场景中表现尚可，但当机器人数量超过 4 个、障碍物复杂度 提升时，计算时间呈 "指数级增长" 。 任务调度（ Scheduling ）： 决定任务执行顺序，类似经典的 "旅行商问题（ TSP ）"，属于 PSPACE 完 全问题（计算复杂度随任务量呈指数上升）。即使采用近似解法，也需预设大量规则，难以适配动态场景。 任务分 ...