伪代码，CBS 无冲突规划框架

“OpenClaw 无冲突版”通常指在多智能体路径规划（MAPF）中避免冲突的算法变体，OpenClaw 本身结合了冲突搜索（CBS）和大型邻域搜索（LNS），而无冲突版本强调确保智能体路径在时空上完全无冲突，以下是两种常见实现思路：

基于冲突搜索（CBS）的无冲突规划

CBS 通过约束树逐步解决冲突，确保最终路径无冲突。

    def __init__(self, constraints, paths):
        self.constraints = constraints  # 约束集
        self.paths = paths              # 当前路径集
        self.cost = sum(len(p) for p in paths)
def CBS(start_positions, goal_positions):
    root = CBSNode([], compute_initial_paths(start_positions, goal_positions))
    open_set = PriorityQueue()
    open_set.put((root.cost, root))
    while not open_set.empty():
        node = open_set.get()[1]
        conflict = find_first_conflict(node.paths)
        if not conflict:
            return node.paths  # 无冲突解
        # 为冲突创建两个子节点
        for agent in conflict.agents:
            new_constraints = node.constraints + conflict.generate_constraint(agent)
            new_paths = node.paths.copy()
            new_paths[agent] = replan(new_paths[agent], new_constraints)
            if new_paths[agent] is not None:
                new_node = CBSNode(new_constraints, new_paths)
                open_set.put((new_node.cost, new_node))
    return None  # 无解

基于优先级规划的无冲突规划

按固定顺序为每个智能体规划路径,并避免与之前规划的路径冲突。

# 伪代码：优先级规划无冲突版本
def prioritized_planning(start_positions, goal_positions):
    agents = sort_by_distance(start_positions, goal_positions)  # 按启发式排序
    reservation_table = {}  # 时空预留表：{(time, x, y): agent_id}
    paths = {}
    for agent in agents:
        path = a_star_with_constraints(
            start_positions[agent],
            goal_positions[agent],
            reservation_table
        )
        if path is None:
            return None  # 规划失败
        paths[agent] = path
        # 将路径加入预留表
        for t, pos in enumerate(path):
            reservation_table[(t, pos)] = agent
            # 可选：避免边冲突（交换冲突）
            if t > 0:
                prev_pos = path[t-1]
                reservation_table[(t, prev_pos, pos)] = agent  # 禁止其他智能体同时反向移动
    return paths

关键点说明：

1. 冲突类型：
   • 顶点冲突：两智能体同时占据同一位置。
   • 边冲突：智能体在相邻位置交换移动。
2. 无冲突保证：CBS 能保证找到最优无冲突解（如果存在），但计算开销大；优先级规划速度快，但不保证最优性或解的存在。
3. OpenClaw 特点：结合了 CBS 的冲突解决和 LNS 的大规模邻域优化，无冲突版通常指在 LNS 的局部搜索中嵌入 CBS 或类似机制确保无冲突。

如果需要具体实现细节（如环境表示、A* 变体、约束生成等），请提供更多上下文信息（如网格大小、智能体数量、移动规则等）。

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