随着人工智能、机器学习、神经网络、遗传算法等技术的不断发展与进步,机器人学也逐渐被广泛研究。多机器人系统的发展为现代发展带来了新的创造力,机器人不仅可以替代人类进行各类繁杂的工作,甚至可以完成许多无法单纯依靠人力所完成的事情。截至目前,多机器人已在工业、服务、军事、运输等领域取得了大量的研究成果。本文的研究问题是在一个已知的路网环境中,如何合理协调机器人运动状态,在保证不产生碰撞的前提下,使得机器人尽可能快速的完成任务。针对路网环境下的多机器人运动协调问题,本文提出了求解多机器人执行任务最大完成时间最小化的算法。该算法主要由信息输入、中央控制器、碰撞检测、运动协调、仿真调度以及仿真评估这六大核心模块组成。为了降低碰撞检测的时间复杂度,算法采用了场景网格划分与路径间隔划分以减少需检测的碰撞点,并采用了基于轴向包围盒的层次包围盒法,进一步减少需检测对象的数量。考虑机器人的运动学约束,算法在使用混合整数线性规划求解目标函数时添加加速度等约束条件,使得仿真模拟结果更加切合实际。算法同时采用了路径分类方法以提高系统运行效率。为检测算法的正确性与鲁棒性,本文基于Qt与Visual Studio开发环境构建了两款实验平台。通过多组测试实验的结果表明,本文算法性能表现良好,且能够有效解决实际提出的问题。