清扫系统实现多机协同作业的核心在于环境感知共享、任务智能分配、动态调度机制及安全协同控制的综合应用。以下是基于行业实践的技术实现路径：

一、全局环境感知与地图共享

统一地图构建

通过激光雷达或视觉SLAM技术（如双目相机），各机器人分别构建局部地图，并通过云端或本地网络实现地图融合，形成全局共享地图138。

示例：海尔清扫机器人通过第一台机器人的运行数据生成清洁度热力图，为其他机器人提供脏污区域定位依据。

实时状态同步

利用跨场域感知技术（如优必选的”群建群享”机制），多机实时交换位置、电量、任务进度等数据，避免工作重叠67。

二、任务分解与动态调度

智能任务分配

集中式决策：云端大脑（如优必选的BrainNet架构）将清洁任务拆解为子任务，根据机器人位置、负载能力动态分配67。

分布式协作：INDEMIND平台通过本地决策引擎，让机器人自主协商任务边界，如划分清洁责任区。

**脏污驱动的优先级调度

基于清洁度检测数据（如灰尘浓度），系统自动标记高优先级区域，调度最近空闲机器人处理。

专利方案：海尔通过分析指定区域清洁度，触发第二台机器人的针对性清扫策略。

三、协同路径规划与避碰

冲突避免机制

采用时空轨迹规划算法，为每台机器人规划无交叉路径，结合实时位置修正轨迹。

示例：优必选Walker S1在搬运大尺寸物料时，通过联合运动控制实现多机姿态同步，避免碰撞。

动态环境适应

当机器人故障或环境突变（如新增障碍物），系统自动重新分配任务，其他机器人接管未完成区域。

四、通信与控制系统

低延迟通信框架

使用ROS 2的DDS通信协议，确保多机间指令传输实时性。

优必选设计人形智能网联中枢（IoH），实现百毫秒级响应67。

端云协同计算

复杂决策（如全局任务拆解）由云端处理，实时避障等动作由本地计算单元执行。

五、典型应用场景

大型场景分区清洁

商场中，大型机器人负责主干道，小型机器人进入狭窄区域（如餐桌底部），通过任务互补实现全覆盖。

紧急任务协同

在极氪工厂中，多台优必选机器人协同搬运大尺寸料箱，通过联合力学控制平衡负载。

24小时无人值守

深圳公园清扫车在无线充电桩自动补给，多机轮班作业。

技术挑战与发展趋势

当前瓶颈：跨品牌设备兼容性不足、复杂动态场景（如人流密集区）的协同稳定性。

未来方向：

群体智能进化：通过多机交互数据训练具身智能模型，提升自主决策能力。

轻量化协同方案：降低中小型机器人改造成本，如INDEMIND的AI Kit Lite方案。

多机协同清扫系统的核心价值在于通过智能调度最大化效率，同时适应复杂场景的柔性需求。实际部署需结合场景规模选择集中式或分布式架构，并优先验证通信可靠性。