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此类应用场景通常很难有严格意义上的最优解，一般只能得到较优解。限制其获得最优解的主要因素如下：
一、问题的复杂性
- 多机器人系统的高维度性：每台机器人都有自己的位置、速度、任务等多个状态变量，多台机器人组合在一起使得问题的状态空间急剧增大。例如，对于台机器人，每台机器人有个状态变量，那么整个系统的状态变量数量就是，这使得搜索最优解的难度呈指数增长。
- 轨迹规划的复杂性：确定每台机器人的轨迹需要考虑起始位置、目标位置、障碍物、其他机器人的位置等多个因素。而且机器人的运动通常受到物理限制，如最大速度、加速度等。规划出无碰撞的轨迹本身就是一个复杂的组合优化问题，当多台机器人同时存在时，问题的复杂性进一步增加。
- 任务分配的复杂性：合理分配任务到每台机器人需要考虑任务的性质、机器人的能力、时间限制等多个因素。不同的任务分配方案可能会导致不同的机器人轨迹和系统性能，找到最优的任务分配方案也是一个具有挑战性的问题。
二、不确定性因素
一、环境因素
- 静态障碍物：
墙壁、柱子等固定的建筑结构。这些障碍物的位置是固定的，机器人在规划路径时需要避开它们，以防止碰撞。
家具、设备等室内物品。在室内环境中，各种家具和设备的摆放位置会影响机器人的路径选择。 - 动态障碍物：
行人、动物等移动的物体。这些动态障碍物的位置和运动轨迹是不确定的，机器人需要实时感知它们的位置，并调整自己的路径以避免碰撞。
其他移动的机器人。在多机器人系统中，不同的机器人之间也需要相互协调，避免碰撞。 - 地形地貌：
不平坦的地面、斜坡等。这些地形地貌会影响机器人的运动能力和稳定性，机器人需要根据地形的变化调整自己的路径和速度。
狭窄的通道、门洞等。这些地形特征会限制机器人的通行空间，需要机器人在规划路径时特别注意。
二、约束条件 - 运动学约束：
机器人的最大速度、加速度和减速度。这些约束条件限制了机器人在单位时间内能够行驶的距离和改变速度的能力。
机器人的转弯半径。不同类型的机器人具有不同的转弯半径，这会影响机器人在转弯时的路径选择。 - 动力学约束：
机器人的驱动力、制动力等。这些约束条件决定了机器人能够克服的阻力和实现的运动状态。
机器人的能量消耗。在一些应用场景中，机器人的能量供应是有限的，需要考虑路径规划对能量消耗的影响，以确保机器人能够完成任务。 - 任务约束：
起始位置和目标位置。机器人需要从指定的起始位置出发，到达指定的目标位置，这是路径规划的基本约束条件。
时间限制。在一些任务中，机器人需要在规定的时间内完成任务，这就要求路径规划算法能够在满足时间限制的前提下找到最优路径。
任务优先级。在多任务环境中，不同的任务可能具有不同的优先级，机器人需要根据任务的优先级来规划路径，以确保高优先级的任务能够优先完成。
三、计算资源和时间限制
- 大规模问题的计算需求：对于多台机器人的轨迹规划和任务分配问题，随着机器人数量的增加和问题规模的扩大，计算量会迅速增长。即使使用高性能的计算机，也可能需要花费大量的时间来求解。在实际应用中，往往需要在有限的时间内做出决策，这就限制了可以使用的算法的复杂性和计算时间。
- 实时性要求：在一些应用场景中，如工业生产、物流配送等，需要机器人系统能够实时响应变化并做出决策。这就要求算法具有较高的计算效率，能够在短时间内生成可行的轨迹和任务分配方案，而不一定能保证是最优解。