1. 研究目的与意义（文献综述）

（1）研究目的：

激増物流业务导致的仓储环境不断发生变化，针对这一背景中无法满足这一变化带来的需求的运行轨迹固定的机器人，本文探讨开发了一种先进的寻路算法，使得机器人团队具备更高的灵活性和自主性。

（2）研究意义：

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究内容与目标

首先，针对仓储中多个自主移动机器人掠选任务分配问题，多机器人路径规划，使用栅格法对环境进行建模。

采用传统的Ａ＊算法对单机器人进行路径规划，结合栅格化的环境，得到一条从起始点到目标点的无碰撞路径。

3. 研究计划与安排

4. 参考文献（12篇以上）

[1]连锁超市供应商仓库地点合并问题的数学模型及算法[J]. 李珍萍,李文玉.数学的实践与认识. 2015(08):93-97

[2]网上书店智能仓库系统储位优化研究[J]. 李珍萍,李文玉.物流技术. 2014(23):21-23

[3]连锁超市供应商仓库地点混同问题研究[J]. 李珍萍,李文玉.物流技术. 2014(17):286-280

[4]多机器人系统任务分配研究[J]. 周菁,慕德俊.西北大学学报(自然科学版). 2014(03):5-21

[5]快速降阶匈牙利算法的云计算任务分配模型[J]. 任金霞,何富江.江西理工大学学报. 2014(03):160-165

[6]多机器人系统任务分配方式的研究与发展[J]. 么立双,苏丽颖,李小鹏.制造业自动化. 2013(10):17-35

[7]基于改进蚁群算法的多机器人任务分配[J]. 曹宗华,吴斌,黄玉清,邓春艳.组合机床与自动化加工技术. 2013(02):119-128

[8]基于改进型PID控制算法在小型仓储物流智能机器人中的应用研究[J]. 胡克满,胡海燕,孙慧平,张友桥.物流技术. 2012(07):688-698

[9]基于匈牙利法的企业员工任务分配问题研究[J]. 郑烨,王明杰,樊娟.统计与决策. 2011(05):475-568

[10]基于博弈论的多机器人任务分配算法[J]. 刘小梅,田彦涛,杨茂.吉林大学学报(信息科学版). 2010(03):1368-1487

[11]A Market-based Solution to theMultiple Traveling Salesmen Problem[J] . EladKivelevitch,Kelly Cohen,Manish Kumar. Journal of Intelligent amp; RoboticSystems . 2013 (1):234-241

[12]Dynamic path planning of mobilerobots with improved genetic algorithm[J]. Adem Tuncer,MehmetYildirim. Computers and Electrical Engineering . 2012 (6):424-432

[13]The Hungarian method for theassignment problem[J] . H. W. Kuhn. Naval Research Logistics . 2005 (1)41:40

[14]Fang Xiao. Self-driving Car Navigation with Obstacle Avoidance Using Reinforcement Learning[A]. 中国汽车工程学会.2015中国汽车工程学会年会论文集（Volume2）[C].中国汽车工程学会:,2015:565-571

[15]Matt McFarland.California is officially embracing the self-driving car[J].中国战略新兴产业,2017(13):617-631