本文选择探测未知环境这一背景来研究多机器人的协调机制(又称框架)。主要工作及创新点如下：提炼出探测中的多机器人任务分配问题的数学模型，并将之定义为MRE问题。任务分配在多机器人探测中格外困难，因为要避免两种情况出现。 　问题是机器人间的相互碰撞和重复探测。而且，一旦旧任务被完成，就会有新的任务因之产生。MRE问题是一个超NP-hard难度的问题。提出了一种将任务分配与路径规划结合的双层框架来解决MRE问题。在第一层中，为多个机器人同时规划出了最优路径，并且每个候选观测点都被分配给可以最快到达它的机器人；在第二层中，估值最高的候选观测点被分配给机器人。提出了一种新的衡量多机器人框架的标准“时间效率曲线”。它可以忽略底层策略和算法，而专注于框架的协调能力。利用时间效率曲线，比较了Arena与Simmons框架。最后进行了仿真实验。