基础编程
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内容概要：本文系统解读了一套完整的多机器人路径规划（MAPF）MATLAB代码库，重点围绕优先级规划算法展开，涵盖从地图解析、拓扑构建、路径规划、冲突消解到可视化呈现的全流程。文章提出四层架构设计：几何层负责地图解析与栅格化；拓扑层构建四邻域图与Petri网模型；调度层实现基于动态边权膨胀的优先级路径规划与时间同步冲突消解；呈现层完成动画与视频输出。核心创新包括动态边权膨胀机制避免硬封锁导致的虚假不可解、节点预留历史实现高效冲突查询、几何惩罚驱动的局部同步提升效率，以及Petri网双阶段优化支持解的存在性与最优性分离判断。框架兼顾实用性与可扩展性，适用于大规模智能体场景。; 适合人群：具备MATLAB编程基础，从事机器人、自动化、智能交通或路径规划相关研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：① 学习并复现多机器人无冲突路径规划的经典与先进算法；② 掌握动态边权膨胀、时间同步、冲突消解等关键技术的工程实现；③ 借助模块化框架进行算法改进与性能优化，支撑仓储物流、无人机编队等应用场景的仿真研究。; 阅读建议：建议按文中所述的数据流顺序逐步阅读，重点关注各模块接口设计与算法取舍逻辑，结合提供的完整资源进行代码调试与实验验证，深入理解“空间规划-时间消解”分离的设计思想。
