多机器人协调是指多个自主或半自主机器人系统通过通信、协作与任务分配，在共享环境中高效完成复杂任务的系统性方法。其核心在于通过分布式算法或集中式控制，实现机器人在空间避障、资源分配、运动规划等方面的协同优化，从而突破单体机器人在感知范围、执行能力和任务复杂度上的局限性。这种协调既包含物理层面的动作同步，也涉及逻辑层面的策略协同，常见于仓储物流、灾害救援、智能制造等需要群体智能的场景。
在产品化实践中，多机器人协调系统的开发需特别关注通信延迟容忍度、动态环境适应性和故障冗余机制。现代解决方案往往结合强化学习与博弈论，使机器人群体能自主形成最优协作策略。例如在智能仓储场景中，通过实时路径规划算法协调上百台AGV的运行，可将整体效率提升30%以上，这种技术落地需要产品经理深入理解分布式系统与机器人运动控制的交叉领域。