基于约束的搜索已成为解决多智能体路径规划问题的一个强大框架，其通过引入约束迭代改进初始解。尽管在集中式多智能体路径规划中已得到广泛研究，但其在更复杂的多机器人规划问题中的更广泛适用性仍未得到充分探索。本文研究了基于约束的搜索在不同领域的适应性和可扩展性，包括大规模多智能体路径规划、分布式多任务多智能体路径规划以及多机器人任务分配。本文呢分析了约束选择、搜索策略和分布式计算如何影响性能，最终将基于约束的搜索扩展到了多种多样的多机器人协同挑战。

首先引入了一个约束分类系统，提供了一个结构化框架来分析不同约束类型如何影响各种问题表示下的搜索效率和解的质量。在此基础上，通过“分层组合式基于冲突的搜索”来解决多智能体路径规划中的大规模可扩展性问题，这是一个将多智能体路径规划问题划分为更小、更易于处理的子问题的分布式框架。接下来，通过引入“利用运动约束进行快速信息共享的路径规划”将基于约束的搜索扩展到分布式多任务多智能体路径规划，该方法使智能体能够在处理通信约束的同时实时动态规划。最后，通过“任务与运动规划基于冲突的搜索”将基于约束的搜索与任务分配相结合，该方法联合优化任务分解、分配和运动规划，促进结构化且高效的多机器人任务执行。

通过广泛的实证评估，在所有三个领域均展示了效率、可扩展性和解的质量方面的显著提升。结果表明，基于约束的搜索可以有效地适应于传统多智能体路径规划之外的问题，促进分布式、去中心化和任务集成的多机器人规划。这项工作为可扩展的、约束驱动的多智能体协同方法的进一步研究奠定了基础，具有在仓库自动化、自主运输和大规模机器人编队等领域的应用潜力。