多机器人存取系统具有更高的拣货效率、更好的系统可扩展性和柔性，因此成为近年来备受关注的研究领域之一。本文描述了多机器人存取系统中的布局优化、订单指派、任务分配、路径规划、冲突消解、储位优化、充电策略、实时调度等问题。除此之外，还有多个方面有待关注。

1.协同优化

现有的仓库规模不断扩大，机器人数量逐渐增多，系统运行流程复杂，问题之间联系紧密，单个机器人的最佳路线、单个问题的最优策略在系统全局运行时并非最优。因此，需要进行协同优化，找到系统运行时最合适的策略组合，确定同时考虑多辆机器人多个问题的优化方法，共同提升系统效率。

2.数字孪生系统

数字孪生是近年来的热点方向，数字孪生可以将虚拟系统和现实系统结合起来，利用虚拟系统模拟物理系统运行。多机器人存取系统内人类活动少，机器人行为可以预测，进而实现对整个系统运行情况的预测。通过对物理系统状态的预测，可以提前处理未来可能发生的问题，从而指导物理系统运行。