多机器人任务规划方法综述OA

机器人任务规划作为连接高层语义决策与底层运动控制的关键环节,赋予了机器人系统在长时域、高复杂度场景下的自主作业能力。然而,随着任务需求向着非结构化、动态化及大规模化方向演进,受限于物理载荷及计算资源,单体机器人往往难以独立应对复杂的作业挑战。相比之下,多机器人系统凭借协同作业、异构资源互补及并发执行的优势,能够通过分工协作将复杂任务解耦,显著提高机器人集群的作业效率、系统鲁棒性及环境适应能力,已成为当前任务规划研究的核心对象。本文系统回顾了多机器人任务规划的研究进展,围绕任务分解、任务分配以及任务规划等核心步骤,对多机器人任务规划的方法建模与优化求解展开了全面分析。此外,本文还探讨了大语言模型与传统符号规划/优化算法的融合范式,分析了其在语义理解与逻辑推理上的互补优势。最后,本文展望了该领域未来的研究方向与趋势。