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多机器人系统协调技术研究与仿真的综述报告
随着机器人技术的不断发展和应用，多机器人系统（Multi-robotsystem,MRS）在各种领域得到了广泛的应用，例如智能制造、航空航天、无人驾驶等，越来越多的工作场景需要多个机器人协同工作完成任务。在多机器人系统中，机器人之间的协同与协调是非常重要的，对于提高整个系统的工作效率和优化资源利用率都具有很大的意义。
多机器人系统协调技术研究包括三个方面的内容：机器人间的协同、任务分配以及路径规划。在机器人间的协同方面，它是基于一个前提就是机器人都知道对方的位置和状态，只有这样才能在多个机器人之间进行合作。在任务分配方面，要求多个机器人与任务之间有着良好的匹配，可以根据任务的优先级，分配给最合适的机器人进行处理。在路径规划方面，重点在于如何规划一条路径，不仅能够满足任务的要求，同时还需要尽可能地减少机器人间的冲突。
在机器人间的协同方面，一个重要的概念是“分布式协同”，即每个机器人决策自己的动作，同时也会考虑其它机器人在场景中的位置和速度，将自己的动作与其它机器人的动作协同起来，从而达到集体行为的效果。最常用的方法是通过信息的交流实现协同，并根据交流的信息进行高效的决策，这种方法被称为“分布式决策”。此外，协同的形式还包括多机器人合作、协作以及竞争。
在任务分配方面，机器人根据自身的性能、工作负载、空闲时间等多方面的因素来选择任务，以便最大化整个系统的效益。任务分配的算法有很多，其中最常用的是基于顺序分配、基于竞价和基于分配流程的方法。其中基于分配流程的方法，将几个任务作为一个完整的流程，通过对流程的分析与改进，以达到系统最优化的效果。
在路径规划方面，机器人需要根据任务的要求，在一个预定义的场景中寻找一条最优路径。这个问题通常被称为“航线跟踪问题”。在这种问题中，机器人的路径规划非常复杂，根据不同的任务需求和系统环境，机器人需要在有限的时间内到达指定的位置上，同时排除任何可能发生的冲突。因此路径规划算法的策略非常重要，常见的策略有什么，避开障碍物、随机行动以及产生具有展望性的方案。
综上所述，多机器人系统协调技术的研究是一个极具挑战性和复杂性的问题，在不断的发展与推进中，不断应用于各种场景中去。期望在未来的技术研发中，能够运用多种算法和策略，提高多机器人系统的性能和效率，更好地实现多机器人协同与协作的目标。