随着工业自动化和物流行业的快速发展，传统的人工搬运模式和单一机器人系统在面对复杂任务时暴露出显著的局限性。人工搬运不仅效率低下，而且其精度易受操作者疲劳、环境变化等因素的影响，导致工作质量不稳定²。尽管单一机器人系统能够在相对 简单、固定的环境中替代人工完成基础搬运任务，但在 动态、复杂的环境中，面对频繁的任务调整和大规模协 同任务时，单机器人系统的灵活性和适应性不足，难以 高效执行多样化的任务。
为应对这些问题，多移动机器人协作搬运系统（multi-robot collaborative transport system, MRCTS）应运而生。近年来，自动化和智能化技术在各行各业得到 了广泛应用。 MRCTS通过协调多个自主移动机器人，已成为解决现代物流、仓储及智能制造等领域物品搬运问题的关键技术之一S。与传统单一机器人工作模式相比，MRCTS通过机器人间的协作，能够显著提升任务执行效率、系统灵活性以及鲁棒性。
协同智能（collaborative intelligence, CI）技术是多机器人协作的核心，能够使多个机器人在共享信息和资源的基础上实现协调决策和分工合作。通过优化任务 分配、实时定位、环境感知和路径规划，MRCTS能够高效完成复杂任务8。随着计算能力和人工智能技术的飞速发展，尤其是在机器学习和深度学习领域的突破，MRCTS在动态环境中的应用变得愈加可行，成功解决了许多传统搬运系统所面临的挑战。
本文旨在回顾并总结MRCTS中的协同智能技术， 分析该领域的核心技术及其面临的挑战。重点探讨多移动机器人的通信架构、任务分配、环境定位与感知、路径规划等关键技术方面的进展，并结合图和表分析这些 技术的实现方法和应用效果。通过对相关文献和案例 的分析，本文将总结该领域的Z新研究成果，并展望未来技术的发展趋势及研究重点，为智能制造与物流系统 的创新提供理论支持和实践指导。深入研究并持续优 化多移动机器人协作搬运技术，必将有力推动智能制造 和物流领域的创新与转型，助力实现高效、安全、智能的 自动化系统。
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