多機器人路徑規（guī）劃是指在多個機（jī）器人之間協（xié）作完成任務時，確（què）定它們的運動軌跡以達到特定目標（biāo）的過程（chéng）。這種路徑規（guī）劃需要考慮到多個機器人之間的協調（diào）與合作（zuò），以及它們與環境（jìng）的交互作用。多機器人路徑規（guī）劃旨在解決多個機器人協作完成任務時（shí）的路徑規劃問題。這些任務（wù）可能涉及到團隊協作、資源共享、分布式（shì）搜（sōu）索等，例如物流中心的貨物分揀、無人機編隊（duì）飛行、多（duō）機器人探索等。
多機器（qì）人（rén）路徑規劃的方法
多機器人路徑規劃算法通常分為兩種類型：集中式和分布式。集中式方法將所有機（jī）器人的（de）信息集中處理，然後生成全局最優路徑；而分布式方法則允許機器人之間直接交換信息，以協調運動軌跡。多機器人路徑規劃的優點包（bāo）括能夠（gòu）提高任（rèn）務（wù）執行（háng）效率（lǜ）、增強係統（tǒng）的魯棒性、適應複雜環境等；缺點包括算法複雜度高、通信開銷（xiāo）大、難（nán）以處理動態環境等挑戰。多機器人路（lù）徑規（guī）劃（huá）廣泛（fàn）應用於各種（zhǒng）領域，如工業自動化、物流配送、救援任務、智能交通等，為提高效率（lǜ）、降（jiàng）低成本、增強安全（quán）性（xìng）提供了有效（xiào）的解決方案。
新興技術（shù）在多機器人（rén）路徑規劃中的應用
深度學習：特別是（shì）深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL），已經（jīng）在機器人路徑（jìng）規劃中得到了廣泛（fàn）應用。例如，通過深度Q網絡（luò）（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（jìng）中（zhōng）的最優路徑（jìng）規劃策略。此外，生成對抗網（wǎng）絡（luò）（Generative Adversarial Networks, GAN）也可以（yǐ）用於生（shēng）成更加真實的訓練環境，從而提高（gāo）機（jī）器人路徑規劃的泛化能力。
多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）：可以用於（yú）協作機器人的路徑（jìng）規劃（huá）。在這種（zhǒng）係統中，每個機器人（rén）被視（shì）為一（yī）個智能體，它們可以通過相互通信和協作來共同完成任務。例如，機器人可以通過交換信息來避免碰撞，或者共同規劃一（yī）條最優路徑。
量子計算：雖然量子計算目前還處（chù）於發展階段，但（dàn）是它已經被證明可以用於解（jiě）決一（yī）些複雜的優化問題，包括路徑規劃問題。量子計算可以（yǐ）通過（guò）量子退火（huǒ）或者量子門模型來實現，這些方法可以在多項式時間（jiān）內解決一些NP完（wán）全問題，從而提高路徑規劃的效率。
雲計算和邊緣計算：可以為協作（zuò）機器（qì）人提供強大的計算能力和數據存儲能（néng）力。通過將路徑規劃算（suàn）法部署在雲端或者邊緣設備上，機器人可以實時獲取最新的環境信息，並且快速地進行路徑（jìng）規劃和重規劃。此外，雲計算（suàn）和邊緣計算還（hái）可以（yǐ）支（zhī）持大規模的數據分析和機（jī）器學習算法，從而提高機器人的智能化水平。
5G通信技術：可（kě）以為協作機器人提供高速、低延遲的通信能力。這對（duì）於實時的（de）路徑規劃和控製至關重（chóng）要。通過5G網絡，機器人可以與雲端服務器或者其他機器人進行快速的數據（jù）交換，從而實現更加高效的（de）協作和路徑規劃。
這些新興技術的發（fā）展為協作機器（qì）人的路徑規劃提供了新的可（kě）能性，但是同時也帶來了新的挑（tiāo）戰，例如數據安全、隱私保護、算法複雜度等問（wèn）題。因此，未來的研究需要在提（tí）高路徑（jìng）規劃能力（lì）的同時，解決這些挑戰，以實現更加安全、高效的協作機器人係統。
