随着电商的逐渐发展与成熟,仓储物流成为人们日益关注的重要环节。为了提高拣选效率以及节省人力和物力,使用多机器人进行仓库中的货物搬运工作明显比人工搬运具有更大优势。因此,高效的多机器人路径规划算法对于提高仓储物流系统的工作效率起到了至关重要的作用。本文首先针对仓储物流系统中多机器人路径规划问题提出了基于时间窗的动态k最短路径规划算法,解决了传统基于时间窗的路径规划算法中实时性以及系统效率不高的问题;在此基础上,本文又考虑了机器人存在运动延迟等扰动因素,提出了基于动态优先级的局部路径规划算法,相比于前人算法,本文的算法达到了提高系统效率和保证计算实时性的效果。针对传统多机器人路径规划算法效率、实时性不高的问题,本文设计了一种基于时间窗的动态k最短路径规划算法。首先,从仓储环境出发,建立了仓储系统的数学模型,并结合仓储系统的结构化特点,设计了仓储环境中的新型地图元素。针对传统基于时间窗的方法中实时性不高的问题,本文利用设计的新型地图元素的空间分布关系,提出了一种高效的时间窗插入方法来提高多机器人路径规划算法的实时性。针对前人路径规划算法中会出现的死锁问题,本文设计了五种时间窗操作算子以保证多机器人的路径之间无死锁与冲突。进一步地,针对前人基于时间窗的方法中系统效率不高的问题,本文利用k最短路径规划算法和基于时间窗的多机器人动态路径规划算法对路径进行优化求解。仿真结果验证了所提算法的有效性、实时性与可扩展性,且相比于前人方法,系统的效率得到了提升。针对仓储系统中多机器人的运动延迟现象会导致系统崩溃的问题以及前人方法无法解决提高系统效率和保证算法实时性之间矛盾的问题,本文设计了一种当机器人出现运动延迟情况时的基于动态优先级的局部路径规划算法。该算法采用基于动态优先级的算法框架,针对前人算法中多机器人路径之间会出现的死锁问题,本文通过判别受影响机器人以及引入局部延迟区域,结合最短路径规划算法生成局部可调整路径,并利用基于时间窗的局部路径规划算法为多机器人生成无死锁无冲突的路径。其中,针对前人基于同伦空间的路径规划算法中系统效率降低的问题,本文通过引入局部延迟区域并规划局部可调整路径保证了多机器人系统的效率。针对重规划算法中高计算复杂度的问题,本文设计了基于时间窗的局部路径规划算法并引入首末时间窗规划原则保证了算法的实时性。仿真结果验证了系统的效率相较于前人方法得到了提高,且算法的实时性得到了保证。