多机器人协同“搭建”仓库：形式化合成让自动化更可靠

到 2025 年末，很多企业已经把“仓内机器人”当成标配：AMR 负责搬运，机械臂负责拣选，输送线负责分拣。但真正让人头疼的，往往不是单个设备的性能，而是多机器人同时工作时的协同可靠性——一旦任务互相打架、资源抢占、路径冲突，轻则效率下降，重则停线。

最近一篇关于“多机器人 3D 结构建造协同”的研究给了我一个很实用的启发：与其让系统靠经验规则不断打补丁，不如用形式化方法（Formal Methods）把协同策略“合成”出来，做到“按模型保证正确”。这不仅适用于机器人盖结构，也很适合被迁移到仓库与供应链：从库内货架/工位的柔性搭建，到高峰期的多机器人拣选补货，再到临时产线与配送前置仓的快速部署。

这篇文章放在《人工智能在建筑业与智慧建造》系列里谈，是因为物流基础设施本质上也是“建造”：它需要工程化的可验证流程、可复制的模块、可控的风险。

多机器人协同最怕的不是慢，而是不确定

多机器人系统的核心问题可以用一句话概括：机器人越多，异常组合越多。单机测试通过不等于多机就安全可靠。

在仓内场景里，不确定性通常来自三类“协同冲突”：

• 空间冲突：同一条巷道、同一台电梯/升降机、同一处装卸口同时被请求。
• 资源冲突：同一工位、同一条输送线分流口、同一个托盘/料箱被不同机器人竞争。
• 时序冲突：补货未到位拣选先到、工位还没清空下一波任务已释放、充电计划与波次高峰叠加。

很多项目会用“调度规则 + 局部避障”顶上去：比如优先级、让行、死锁检测、人工白名单。但我见过不少现场会陷入一种状态：规则越写越多，异常越难解释。更要命的是，当你把仓库改造（新增工位、换货架类型、变更波次策略）时，原来的规则可能突然失效。

研究里的思路是反过来：先把“一个机器人如何行动”和“目标结构如何完成”用模型描述清楚，再用监督控制理论合成一个反应式控制器（supervisor），并且可以复制给其他机器人使用，确保最终目标能被多机器人共同完成。

把它翻译成供应链语言：把约束写进模型里，而不是写进经验里。

研究方法拆解：模块化建模 + 监督控制合成

先把论文的核心贡献说清楚：作者处理的是“多个移动机器人协同构建预定义 3D 结构”的问题，方法基于监督控制理论（Supervisory Control Theory, SCT），从“单机器人模型”和“目标结构模型”出发，自动合成一个“按构造保证正确”的监督器；当监督器被复制到其他机器人上，整体就能协同完成结构。

把这套方法拆成对业务方有用的三件事：

1）模块化：先做“单机器人”，再扩展到“多机器人”

很多仓内系统失败在一开始就把全局写死：上来就是 N 台机器人、M 个工位、K 条通道的全局规划，模型巨大、调参痛苦。

模块化的价值是：

• 你只需要把一个机器人的可控动作（可执行事件）和不可控事件（环境触发、资源占用等）描述好；
• 再把目标结构/目标流程描述成任务约束；
• 系统自动合成能满足约束的策略。

迁移到仓库：把“一个 AMR 的行为模型”与“拣选—复核—打包—出库”的流程约束分开建模，比把全仓一次性写进调度器更可控。

2）形式化合成：策略不是“写出来”，而是“算出来”

监督控制合成的直觉是：

你给出允许/禁止的行为边界，算法给出一个监督器，确保系统不会走到错误状态。

在仓内，这意味着可以用形式化方式保证：

• 不会发生“同一工位同时被两台机器人占用”的冲突；
• 不会发生“必须先补货后拣选”的时序被打破；
• 不会发生“某类任务永远被饿死”（长期得不到执行）。

我更愿意把它称为：用可验证的方式做调度与协同，而不是靠运气与经验。

3）正确性优先：适合高风险、强约束场景

形式化方法的优势并不是让系统跑得更“花”，而是让系统更“稳”。它特别适合：

• 安全要求高：人机混行、窄通道、易燃易爆库区；
• 约束强：冷链时间窗、危化品隔离、装车顺序严格；
• 改造频繁：旺季临时加线、前置仓快速复制、仓内布局季节性调整。

这些场景里，“跑起来”不难，“一直不出事”才难。

从 3D 建造到仓库基础设施：你可以这样落地

把“3D 结构建造”换成“仓库基础设施与流程建造”，迁移路径很清晰。

仓库柔性搭建：货架、工位、缓冲区的“机器人施工”

越来越多的企业在做柔性仓：货架位置会变，临时缓冲区会扩，旺季会加打包台。传统方式靠人工搬、靠叉车挪；如果引入机器人施工/协作搬运，协同难度直线上升。

用模块化形式化策略做“施工协同”的好处是：

• 可以把“结构完成”的目标写成约束（例如：先完成地面标定，再安装货架，再接入输送线）；
• 多机器人可并行执行，但不会破坏先后关系；
• 新增机器人时，只需复制监督器并接入同一约束体系。

拣选与补货协同：把“不会冲突”变成系统保证

典型冲突：补货车占住巷道导致拣选车排队；拣选先到但货未补；同一 SKU 的补货与盘点互相阻塞。

形式化建模时，可以把关键约束写成“硬规则”：

• 补货完成 是 拣选开始 的前置事件；
• 巷道占用 资源同一时刻最多授予 1 台机器人；
• 盘点 与 出库拣选 的冲突窗口必须隔离。

这类约束一旦写进模型，系统层面就能持续执行，减少对调度员经验的依赖。

多机器人充电与波次高峰：用可验证策略避免“集体趴窝”

很多仓库在双 12、年末大促、春节前备货的高峰期，真正的风险不是效率低一点，而是机器人群体电量管理失控：同一时间扎堆充电，或者为了冲 KPI 迟迟不去充电，最后一批任务集体停摆。

形式化策略可以把“充电作为系统约束的一部分”：

• 电量低于阈值必须触发充电流程；
• 充电桩资源是有限的，需要排队与让行规则；
• 高优先级任务可抢占，但抢占必须可证明不会造成死锁。

这比“写个充电优先级”更接近工程可控。

实施建议：仓储管理者如何评估这条路线值不值得做

形式化方法不是每个仓都要上。它适合复杂度已经超过“规则系统”上限的团队。一个实用的判断方法是看三件事：

1）你的异常是“偶发”，还是“结构性必然”

• 偶发：少量传感器误报、单个机器人故障，这类用运维与冗余更有效。
• 结构性必然：同类拥堵每天发生、某工位必排队、某类任务长期被延迟，这类往往是协同策略问题。

结构性必然的问题，优先考虑形式化约束建模。

2）先从“最贵的约束”建模，而不是从全仓开始

建议从一个“高价值、强约束、事故成本高”的子系统切入，例如：

1. 出库装车口（时间窗严格、资源少）
2. 冷链缓冲区（超时成本高）
3. 人机混行窄通道（安全风险高）

把这部分做成可验证协同策略，收益最容易被看见。

3）把模型当成“流程资产”，而不是一次性项目文档

很多企业做数字化建模，最大的问题是模型变成 PPT。形式化模型的价值在于它能持续参与运行：

• 仓库改造时先在模型里验证不会死锁/不会冲突；
• 旺季策略变更时，用模型快速评估风险；
• 新机器人、新工位上线时，复用模块、减少回归测试。

这和智慧建造里“BIM 从交付文件变成运营底座”的思路很像：模型要能驱动运营，而不是只用于验收。

一句更直白的话：当你的仓库开始像“软件系统”一样复杂，就该用软件工程级别的方法管它。

给想要获客的物流与供应链团队：可以这样讲清价值

如果你的产品/方案面向仓储自动化与供应链数字化客户，形式化合成这种方法不必讲得很学术，客户真正关心的是三件事：

• 少停线：协同冲突减少，异常可解释、可复现、可修复。
• 快复制：新仓、新区域上线，不是重新写规则，而是复用模块化模型与监督器。
• 可审计：关键约束（安全、时序、资源）是“系统保证”，不是“经验希望”。

如果你正在规划 2026 年的仓网与自动化投资，我的建议很明确：把预算的一部分留给“协同正确性”的工程化能力，而不仅是多买几台机器人。

仓库里机器人越来越多，真正的竞争力会从“谁的设备更快”转向“谁的系统更可靠”。你更愿意把协同逻辑交给不断增长的规则库，还是交给一套能证明自己不会犯错的合成策略？