1.1研究背景

在物流活动中，配送中心的作用不言而喻，起着连接需求点和资源点的作用。随着电子商务的日益发展，货物流量不断攀升，配送中心迎来了越来越大的挑战。为了提高配送货物拣选速度并节省人力，配送中心开始采用自动化手段处理订单作业，从“人到货”形式转向“货到人”。

目前在配送中心应用比较成熟且自动化程度比较大的是自动化立体仓库，由货架、堆垛机和分拣机和长距离输送设备等构成。此类搭配固然能提高效率，但占地面积大、配套设施多，一次性资金投入大且缺少柔性和灵活性。

近十年来以Kiva MFS（为KivaSystems公司研究推出，该公司于2012年被亚马逊收购）为代表的基于移动机器人的自动化仓储开始兴起，提供了一种新的处理方案。该类系统采用活动式货架结构，利用Kiva移动机器人进行货架搬运。不同于传统AGV设备依赖线圈、导线的引导方式，Kiva机器人通过读取地上网格的视觉记号进行运动规划，极大拓展了机器人的活动范围和灵活性。Kiva机器人之间通过WIFI无线网络进行连接通信，并结合一定的软硬件结构，实现了智能高效的拣货操作，极适合于货架灵活性要求高，多品种、小体积、低重量货物的仓储场景。

1.2国内外研究现状

1.2.1任务分配国内外研究现状

在多机器人系统研究中，人们发现多机器人问题并不是单机器人问题的简单累加，而需要更加深层次的处理，需要高效的实现多机器人间的调度。要使多机器人系统畅通运行，任务的有效分配是关键之一。Gerkey将多机器人任务分配问题理解为最优化问题，通过定义一个效用函数作为任务分配的目标。

在多机器人的任务分配研究中，主要有集中式和分布式这两类。

集中式任务分配是由一个主机器将任务分配给一个机器人集合，属于组合优化问题，利用全局信息进行静态分配。解决算法以单纯形法和匈牙利法为主，在问题规模不大时能迅速找出最优解，但随着问题规模增大，运算量急剧增长。集中式最主要的优点是能得出最优解，但存在高延时和低健壮性（当主机器故障，整个系统瘫痪）等问题。