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多机器人系统与单机器人相比,具有工作效率更高、灵活性更好等特点,受到广泛关注。轨迹规划决定了机器人末端执行器的作业效率和运动性能。多机器人系统在工作空间大范围重叠情况下,每个机器人的协同轨迹规划的计算量非常大。从基本轨迹规划、最优轨迹规划及深度学习等方面,详细分析和综述了多机器人轨迹规划的各类方法,并对该领域的技术发展趋势进行了分析和展望,指明未来工作的研究方向。