單個機器人通過路徑規劃、運動控制，能夠躲避環境中的障礙物，但會面臨一個嚴峻的問題。當一個場景中存在多輛移動機器人時，即使每個機器人都有避障策略，也很容易就會造成道路擁堵、阻塞的情況，而且會隨著機器人數量的增加變得更嚴峻。

就像如果道路沒有交通指揮系統，人們就會將有些道路擠得水瀉不通，形成死鎖的局面。為解決此問題，一種基于沖突的多機器人路徑搜索方法（Conflict-Base search）應運而生。

CBS基本操作過程

CBS由2個搜索過程組成，底層次的搜索過程負責為每個機器人搜索出一條有效路徑，高層次的負責檢查路徑沖突，并選擇出其中代價值最小的分支重新進行底層次的路徑搜索，直到高層次的搜索過程發現有效路徑為止。

高層次的搜索過程

高層次的搜索過程主要有兩個作用：

1.檢查路徑之間的沖突，并生成新的分支；

2.選出代價值最小的分支進行低層次的搜索；

路徑之間的沖突分為同一時刻占據同一個節點和同一時刻調換位置兩種類型的沖突，如圖（1）所示

當兩條路徑在n時刻檢測到存在沖突的情況時，需要生成兩個分支：第一個機器人在n時刻不能進入該節點和第二個機器人在n時刻不能進入該節點。

在上述兩個過程完成后，選擇其中代價值最小的節點進行低層次的路徑搜索過程。

低層次的搜索過程

低層次的搜索過程與普通的路徑規劃方法類似，如Dirkstra、A*等。但其不同之處在于：

1.搜索過程中需要考慮額外的約束，即高層次搜索中添加的沖突；

2.在搜索過程中需要考慮原地等待的情況；

由于在搜索過程中需要考慮到等待的情況，因此將時間也做為一個維度加入到路徑搜索過程中，通常每次擴展搜索區域時，時間增加一個單位長度。

通過高低兩個搜索過程不斷地運行，當問題的復雜程度不高時，能夠及時得到比較好的結果。