多点路径规划matlab代码-auto_warehouse_robots:不确定情况下针对多机器人取送（MAPD）问题的全栈解决...

多点路径规划指标自动智能工厂 智能工厂环境是“工业4.0”的重要方面，可以在其中订购，生产，分类和存储产品，并最终将其交付给接收者。 我们为模拟的自主仓储提出了一个封闭的解决方案。 这项工作着重于通过移动机器人在仓库内运输产品。 目标是为协作在线多代理任务和路径规划实现可扩展的系统。 产品和交货请求的到达时间和频率未知，需要进行存储。 为了处理任务的高要求，多个机器人必须在有限的空间内协调其运动，并且需要合作以最小化交付包裹的总时间。 混合任务计划可实现机器人之间的协作。 中央任务计划程序用于根据代理的组合反馈将任务分配给代理。 机器人分别评估其完成任务的能力（即当前工作量，预计到达时间，电池状况），并将结果报告给任务计划者，后者为每个任务选择最合适的代理。 这将计算工作量分配到代理和中央实例之间。 一旦接收到任务，每个机器人就会与其他机器人进行协调并进行协商，以基于定时预订系统动态地规划其路径，而拥塞较少或没有拥塞。 这样一来，分散式路径规划就可以同时考虑等待和绕行，以找到最快的路线。 运动计划可确保在考虑所有预留条件的情况下实现快速驾驶和准确的路径跟随。 借助这种混合计划结构，机器