协同调度算法的核心目标是解决资源冲突与优化全局目标。它需要处理几个关键问题：

任务分配：将不断涌入的搬运、拣选任务，实时分配给最合适的机器人。这需要考虑机器人的类型（承载能力、功能）、当前位置、电量状态以及当前任务负载。

路径规划：为每个机器人规划从起点到终点的无碰撞最优路径。在动态环境中，这需要实时避障，并处理多机器人路径交叉导致的“死锁”问题。

交通管制：在交叉路口、狭窄通道等瓶颈区域，建立虚拟的交通规则，如信号灯或优先通行权分配，防止拥堵。

先进的协同调度算法通常采用 “集中规划与分布式执行” 的混合架构。中央调度系统（大脑）负责全局的任务分配和宏观路径规划，计算出最优或近似最优的方案。而每个机器人（小脑）则具备一定的局部感知和决策能力，在执行中央指令的过程中，能够自主进行实时避障和微调路径，应对动态环境中的突发情况。

机器学习技术正在被引入以优化调度。通过强化学习，算法可以在模拟环境中进行海量试错，自我学习出更优的调度策略，例如在订单高峰时如何更好地平衡各区域机器人的工作量。高效的协同调度，使机器人集群的总体作业效率远高于单个机器人能力的简单叠加，实现了“1+1>2”的系统效应，这是云仓自动化迈向智能化的关键一步。