PNP机器人按：Science Robotics发表了由谷歌 DeepMind Robotics 团队牵头，并通过与 Intrinsic 以及伦敦大学学院的多年合作，引入了一种专门的人工智能模型，旨在正面解决一项尚未解决的多机器人运动规划难题。

在焊接、装配、喷漆等工业场景中，多台机器人需在障碍物密集的共享工作空间内协同完成大量任务，以此提升生产效率。但这一过程面临诸多挑战：其一，运动规划需在高维空间中寻找无碰撞路径，传统基于采样的方法（如快速探索随机树 RRT）的耗时会随机器人数量及障碍物复杂程度的增加呈指数级上升；其二，任务调度问题类似多项式空间完全问题，任务间的移动成本会因其他机器人的轨迹而动态变化，难以直接借助经典的旅行商问题算法 ...