多機器人路徑規劃是指在多個機器人之（zhī）間協作完成任務時，確定它們的運動軌跡以達到特定目（mù）標的過程。這種路徑規劃需要考慮到多個機器人之間的協調與合作，以及它們與環境的交互作用。多機器人路徑規劃旨在解（jiě）決多個機器（qì）人協作完（wán）成任務時的路徑規劃問題。這些任務可能涉（shè）及到團隊協作、資源共享、分布式搜索等，例如物流中心的貨物分揀、無人機編隊飛行、多（duō）機器人探索等（děng）。
多機器人路徑規劃的方法
多機器（qì）人路（lù）徑規劃算法通常分（fèn）為兩種類型：集中式和分布式。集中式方法將所有機器人的信息集中處理，然後（hòu）生成全局最優路徑；而分布式方（fāng）法則允許機器人之間（jiān）直接交換（huàn）信息，以協調運動軌跡（jì）。多機器人路徑規劃的優點包括能夠提高（gāo）任務執行效率（lǜ）、增（zēng）強係統的魯棒性、適應複雜環境（jìng）等；缺點包括算法複雜度高、通信開銷大、難以處理動態環境等挑戰（zhàn）。多機器（qì）人路徑規劃廣泛應用於各種領域（yù），如工業自動化、物流配（pèi）送（sòng）、救援任務、智能交（jiāo）通等，為提高效率（lǜ）、降（jiàng）低成本、增強安全性提供了有效的解決方案。
新興（xìng）技術（shù）在多機器人（rén）路徑規劃中的（de）應用
深度學（xué）習：特別是深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL），已（yǐ）經在機（jī）器人路徑規劃中得到了廣泛應用。例如，通過深度Q網絡（Deep Q-Network, DQN）或者策略梯度方法（Policy Gradient methods），機器人可以學習到在複雜環境中的最（zuì）優路徑規劃（huá）策（cè）略。此外，生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GAN）也可以用於生成更加真實的訓練環境，從而提高機器人路徑規劃的泛化能力。
多智能體（tǐ）係統（Multi-Agent Systems, MAS）：可以用於協作機器人的路徑規劃。在這種係統中，每個機器人被視為一個智能體，它們可以通過（guò）相互通信和協作來（lái）共同完成任務。例如，機器人（rén）可以通過交換信息（xī）來避免碰撞，或者共同規劃一條最優路（lù）徑。
量子（zǐ）計算：雖然量子計算目前（qián）還（hái）處於發展階段，但是它已經被證明可以用（yòng）於解決一些複雜的優化問題，包括路徑規劃（huá）問題。量（liàng）子計算可以通過量子退火或者量子門模型來實現，這些方（fāng）法可以在多項式時間內解決一（yī）些（xiē）NP完全問題，從而提高路徑規劃的（de）效率。
雲計（jì）算和邊緣（yuán）計算：可以為協（xié）作機器人提供強大的計算能力和（hé）數據存儲能（néng）力（lì）。通過將路徑規劃算法部署在雲端或者邊緣設備上，機器人可以（yǐ）實時獲取（qǔ）最新的環境信息，並且快速地進行路徑規劃和重規劃。此外，雲（yún）計算和邊緣計算還可以支持大規模的數據分析和機器學（xué）習算法，從而（ér）提（tí）高機器人的智能化（huà）水平。
5G通信（xìn）技（jì）術：可以為協作機器人提供高速、低（dī）延遲的通信能（néng）力。這對於實時的路徑規劃和控製至關重要。通過5G網絡，機器（qì）人可以與雲端服務器或者其他機器人進行快速的數據交換，從而實現更加高效的協作和路徑規劃（huá）。
這些新興技術的發展為協作機器人的路徑規劃提供了新的可能性，但（dàn）是（shì）同時（shí）也帶來了新的挑戰，例如數據安全、隱私保護、算法複雜度等問題。因此，未來的研究（jiū）需要在（zài）提高路（lù）徑規劃能力的同時，解決（jué）這些挑戰，以實現更加安全、高效的協作機器人係統。
