随着国内外服务机器人市场趋于成熟,用户对于机器人的要求越来越高,产生了更多的多机器人同时作业场景。传统上过于缓慢的路径规划难以满足用户需要,以此催生了更高效的次优性算法的研究。同时,多机器人容易遇到冲突、死锁、内存膨胀等方面的问题,需要进行协调。为了解决上述的问题,需要对传统算法进行改进,而在当前市面上流行的算法平台运行不够简单。针对上述的问题与需求,本文的研究了主要如下三个方面的内容。第一,为改进单机器人路径规划算法,抽象当前最新研究的次优性算法条件。在此基础上,本文研究了折线扩展的方法,对传统的经典次优性算法提出了改进。第二,为改进多机器人路径规划算法,重新研究了矢量化的路径规划方法,抽象了矢量化的通用规则,并且提出了一种验证地图连通性的方法。在此基础上,提出了一种多代理冲突解决的机制。通过实验得到,改进的算法能够有效保持矢量化的优势,减小内存消耗,同时提升了路径的质量以及执行的成功率。第三,设计并且实现了路径规划的仿真平台。为了更好地实验传统的路径规划尤其是矢量化的路径规划算法,本文基于swing和awt绘制了平台的界面,并且搭建了路径规划算法运行的框架,用来保证用户体验的友好以及实施的效率。通过测试驱动开发进行迭代,完成了测试与框架两个部分。