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基于MAS的多机器人路径规划研究的综述报告
随着机器人技术的发展，多机器人协作已成为机器人应用领域中的热点话题。多机器人协作能够提高任务完成效率、减少任务时间、增强任务的鲁棒性和扩大操作范围等多方面的优势。多机器人路径规划是多机器人协作中的一个重要问题，指的是如何合理地规划多个机器人的移动路径，使它们在执行任务过程中能够避免碰撞和冲突，以达到协同合作的目的。
多机器人路径规划问题因为其NP难度和复杂性难以求解，因此，不同的求解算法在实际应用中也存在着一定的优缺点。其中，基于多智能体系统的路径规划方法（Multi-AgentSystems，MAS）因为其具有分布式、协作、自适应等特性，被广泛应用于多机器人路径规划中。
MAS方法在多机器人路径规划中的基本思想是将多个机器人视为多个智能体。针对每个智能体的运动学、动力学、状态以及交互等特性进行建模和设计，以实现协同路径规划。MAS方法的特点在于它将适应性分散到了各个个体中，使智能体能够自适应地和自主决策地形成一个集体行为。MAS方法的主要优势是能够处理复杂的场景，能够应对环境的变化和故障，能够进行自主学习，并且能够进行模块化以实现扩展性。
多机器人路径规划中的MAS方法可归纳为两类：集中式和分布式。集中式MAS方法将所有智能体的信息整合到一个中心，并通过一个规划算法对所有机器人的行动进行统一决策。这种方法在规划算法的设计上可以采用较为复杂的算法，使得整个系统规划的准确性更高。但是，当智能体数量较大、环境变化频繁等时，这种方法的运算复杂度和通讯负担过重，难以实现实时规划。因此，分布式MAS方法逐渐兴起。
分布式MAS方法将每个机器人视为一个单独的智能体，每个智能体具备一定的自主决策能力，并且通过信息共享来解决路径规划问题。这种方法避免了所有机器人的信息整合在一个中心的缺陷，并且更好地实现了智能体之间的协作。分布式MAS方法的局限性主要在于它算法的复杂度仍然较高，需要进行信息的共享和协调，同时该方法对于初始条件和可达性的限制较高。
考虑到MAS方法在多机器人路径规划中的重要性，现有文献中已经出现了不少探究该方法的研究成果。例如，Turgut等人提出了一种基于MAS的分布式对冲突路径规划方法。该方法可以通过对机器人移动方向、速度和加速度的调整来避免碰撞。此外，Stella等人提出了一种分布式MAS方法，该方法可以通过机器人之间的位置交换降低系统的能量消耗。法国的Alionte等人提出了一个从几何学和运动学的角度对MASS设计的方法。该方法利用了几何学和运动学的思路，设计出了不同类型的智能体，并且进一步优化了MASS算法的性能。
总之，多机器人路径规划问题是机器人应用中的重要问题之一，MAS方法在多机器人路径规划中具备一定的优势。MAS方法的优点在于它需要耗费较少的计算资源、并且能够进行智能化的路径规划。MAS方法同样存在一些局限，需要进一步改进路径规划算法的复杂性和速度。