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内容概要：本文系统阐述了一套基于优先级规划与Petri网融合的多机器人路径规划（MAPF）MATLAB代码库，该框架将求解过程划分为几何解析、拓扑构建、调度优化与可视化呈现四个层次，实现了从地图解析、四邻域拓扑与Petri网建模，到基于优先级启发式的路径搜索、时间同步与冲突消解，再到动画与视频输出的完整闭环。其核心创新在于采用Petri网将“多机器人无冲突”这一动态时间约束转化为“每库所至多一标记”的静态容量约束，从而支持整数规划求解；并通过动态边权膨胀机制避免因硬封锁导致的虚假不可解问题，结合节点预留历史与几何惩罚驱动的局部同步策略，显著提升了冲突查询效率与调度性能。框架还支持双坐标系统与全流程可视化，便于算法行为分析与结果验证。; 适合人群：具备一定编程基础和机器人路径规划基础知识的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事仓储物流、自动驾驶、无人机编队等多智能体系统研究的专业人士。; 使用场景及目标：① 在大规模多机器人系统中快速生成无冲突路径，适用于自动化仓库调度等工业场景；② 作为教学与研究工具，深入理解MAPF中的优先级规划、Petri网建模、冲突消解机制及其数学本质；③ 支持算法复现与扩展，可用于对比不同启发式策略、同步算法与规划框架的性能差异。; 阅读建议：建议读者按照文中组织结构顺序阅读，重点关注各模块之间的接口设计与信息传递机制，结合提供的代码实例进行调试与运行，深入理解动态边权膨胀、Petri网容量约束转化、节点预留历史与几何惩罚驱动同步等关键技术的设计意图与实现细节。
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