针对多机器人系统在复杂动态环境中的路径冲突与规划效率问题，提出一种高效的协同避障路径优化方法和一种融合视觉传感与蝴蝶算法的协同路径规划方案。该方法首先通过各机器人的视觉传感器采集并融合环境图像，利用深度学习模型精确提取障碍物信息。随后，引入蝴蝶算法进行路径优化，通过模拟蝴蝶觅食与信息共享行为迭代搜索最优解。为实现协同，各机器人在优化自身路径时会参考已完成规划的机器人路径信息，从而主动避免冲突。实验表明，所提方法能有效提升路径规划的精度与效率，在路径总长度、规划时间等关键指标上均优于对比算法，且在动态障碍物场景下表现出良好的鲁棒性。该方法为多机器人协同作业提供了高效可靠的路径规划方案，具有重要的理论意义和广阔的工程应用前景。

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