多机器人任务规划以多机器人系统为对象，将多个任务合理分配给系统中的机器人，使之完成任务不发生冲突。如今单个机器人已经不能满足复杂任务的要求，因此，多机器人的研究已越来越成为研究者关注的焦点。规划好多机器人的任务，对提高机器人的工作效率至关重要。本文以一个机器人在自动仓库中搬运货物的仿真模型为例，研究多机器人路径规划技术。 本文首先介绍了基于MAS的多机器人系统特点及其发展现状，接着介绍了多机器人的任务规划方法，路径规划方法，着重介绍了作为当前多机器人路径规划研究热点的几种规划方法，阐述它们的优缺点。随后，围绕一个机器人在自动仓库中搬运货物的仿真模型，结合最短路径，回溯法等经典算法，提出了一种基于冲突判断的路径规划方法，有效规划多机器人的路径并能对环境变化作出响应。针对这个方法的数据结构复杂和受环境复杂度影响大等不足，接着提出另一种基于优先级的人工势场路径规划方法。该方法根据传统的单一固定人工势场思想，提出对应不同机器人的多个变化势场，并通过优先级思想来处理多个势场之间的关系。最后，采用Visual C++下的DC类对模型进行模拟，验证本文提出的两个方法。仿真结果表明，在本文提出的问题模型下基于优先级的人工势场法较基于冲突判断的路径规划法在时间和路径上都有所改进。针对基于优先基人工势场法不可避免地存在浪费这点不足对今后的工作提出展望。