群体协同是很普遍的一种现象，在自然界和社会中广泛存在。自然界的协同调度往往是自发进行的，依靠个体的简单规则形成复杂的整体行为，这被称为群体智能的涌现，比如鱼群、鸟群、蚁群等都是典型的例子。人工的调度系统也比较常见，如无人机编队飞控系统、道路交通指挥系统等。

图1  鱼群的协同

       在物流、仓储、搬运等场景，我们需要同时用到多台移动机器人。如何协调多台移动机器人安全、有序运行并获得最佳的整体效能（如时间最短、能耗最低），这就牵涉到移动机器人的调度问题。移动机器人集群调度是指挥协调多台移动机器人在一定的空间范围内有条不紊地执行特定的工作任务，其目的是达到机器人集群整体上的性能最优。从算法学理论来讲，移动机器人的调度问题是具有NP-hardness复杂度的时变优化问题，该问题的特点是多变量、多目标、时变约束。如何把多种机器人进行有机协同，进行有机组合，从而有机自主、高效、高精度完成工作，这是协同控制要解决的多目标优化调度问题，也就是把一个复杂的任务进行时间、空间、任务分配规划，再进行路径规划和轨迹规划，提供分布式协同，这也是多机器人协作要解决的关键问题。

图2  机器人调度系统在物流行业的应用

       从技术上来讲，移动机器人集群调度要解决的三个核心问题是任务分配、路径规划和交通管制。

       多机器人的任务分配方式主要有集中式分配和分布式分配。集中式分配是指通过中央控制器根据机器人和目标任务的信息对任务进行计算后分配给各个机器人去执行，经典的集中式分配算法有匈牙利算法、蚁群算法和遗传算法等。分布式分配相比集中式分配不再依赖中央控制器的调度，而是由系统中每个机器人自身决策执行哪个任务，避免了整个系统出现失效的情况。分布式分配中最典型的是基于市场机制的拍卖法分配。

       路径规划是机器人导航的核心技术，本质上要解决的问题是机器人如何从起点无碰撞地运动到目标点。路径规划的算法一般分为传统算法（如人工势场法）、基于图形学的算法（如栅格法、可视图法）、启发式算法（如A*算法、D*算法、Dijkstra算法、Floyd算法）和仿生学算法（如蚁群算法、遗传算法）。

图3  A*算法用于路径规划

       多个机器人协同完成多个相同任务时，还要考虑多机器人间可能会发生的碰撞。交通管制是为防止移动机器人之间产生同向行驶冲突、对向行驶冲突、十字路口侧面冲突而采取的交通限制措施。由于AGV之间没有直接的相互控制能力，所以必须依靠外部的设备来完成交通管理，管理的方式可以使用简单的信号灯方案（类似于城市道路路口的红绿灯），也可以使用飞行管理的方案（类似于航空的交通管理），前者为定时放行交通路口，来保证在同一时刻仅能有一个AGV通过路口；后者则在检测各AGV位置的同时根据优先级放行路口周围的AGV，管理者就是系统中的AGV控制台。

图4  移动机器人冲突类型

       移动机器人调度问题很有理论深度，所以吸引了大批的学者，他们从不同的角度探讨这个问题，提出了多种调度方法。在产业界，虽然目前从事移动机器人行业的企业很多，但是具有自主调度系统的企业并不多，而能够真正把调度系统优化的很好、能够最高效率地利用的企业更是屈指可数，可见，机器人集群调度仍是当前机器人应用领域未完全解决的技术难点。

       目前，移动机器人群体智能调度软件主要分为三类：（1）开源的机器人调度软件（如openTCS）：对不同类型机器人的兼容性较好，但需要根据实际应用场景进行二次开发；（2）商品化机器人调度软件：由各移动机器人制造商配套开发，一般只适用于某一品牌的移动机器人；（3）企业自行研发的专用机器人调度软件：一般只适用于特定型号的移动机器人，应用范围较窄。可以期待，随着群体调度智能算法（如蚁群算法、鸟群算法、多智能体等）的发展和应用，未来的移动机器人调度软件将更加智能、敏捷和安全。

图5  openTCS软件界面

       从市场层面来看，作为机器人行业的细分市场之一，机器人调度软件目前的市场规模偏小，尚未形成产业集群，与潜在的市场规模不相称。究其原因，一是现阶段移动协作机器人的使用量还远远不够，很难形成机器人规模化应用的场景，导致对调度软件的需求不足；二是现有机器人调度软件针对小规模、单任务、固定场景而设计，当需要处理大规模、多任务、动态场景的调问题度时，存在智能化程度低、运行效率低、系统兼容性差等问题，限制了当前软件的应用范围； 三是高性能调度软件的投用在提高作业效率的同时，势必减少移动机器人的装机数量，导致移动机器人厂商研发高性能调度软件的意愿不强。