协作机器人系统的路径规划与重规划实现高效性的方法主要包括以下几个方面：
路径规划的高效性
选择合适的路径规划算法：根据具体应用场景选择合适的路径规划算法，如A算法、Dijkstra算法、RRT算法等。这些算法各有优缺点，需要根据实际情况进行选择。例如，A算法适用于已知地图的全局路径规划，能够找到最短路径，但计算复杂度较高；RRT算法适用于未知环境的路径规划，能够快速探索环境，但生成的路径可能不是最优路径。
优化路径规划算法：对选定的路径规划算法进行优化，以提高计算效率。例如，可以通过改进启发式函数、减少不必要的计算等方式来提高A*算法的效率。此外，还可以结合多种算法的优点，如将RRT算法与APF算法结合，先用RRT算法快速生成一条粗略路径，再用APF算法对路径进行局部优化，使其避开障碍物并接近最优路径。
利用并行计算：在多机器人协作场景下，可以利用并行计算技术对不同机器人的路径规划进行并行处理，加快规划速度。这样可以充分利用现代计算资源，提高整体路径规划的效率。
路径重规划的高效性
实时感知环境变化：协作机器人系统需要配备先进的传感器系统，能够实时感知环境的变化，如出现新的障碍物或其他机器人的运动轨迹改变等。通过传感器数据的及时更新，可以快速检测到需要进行路径重规划的情况。
局部重规划策略：当环境发生局部变化时，不需要对整个路径进行重新计算，而是仅对受影响的部分路径进行优化调整。这样可以减少计算量，提高重规划的效率。例如，当检测到某个局部区域出现新的障碍物时，只需要对经过该区域的路径进行重新规划，而不需要重新计算从起点到终点的整个路径。
动态避障算法：设计高效的动态避障算法，使机器人能够在运动过程中实时避开突然出现的障碍物。这些算法通常基于传感器数据，能够快速计算出机器人的新运动方向，以避免碰撞。例如，人工势场（APF）算法可以将环境中的障碍物和目标点分别看作是斥力场和引力场，机器人在势场的引导下运动，从而实现动态避障。
启发式和约束的定制：根据不同机器人任务的紧急程度、能量限制等因素调整启发式函数中的权重，或者引入额外的约束条件，如考虑机器人间的安全距离，确保路径重规划既高效又安全。
仿真验证和参数调优：在实际部署前，通过模拟环境测试路径重规划的效率和稳定性，不断调优参数，以达到最佳的重规划效果。
通过上述方法，可以有效地提高协作机器人系统路径规划与重规划的高效性，使机器人能够在复杂多变的环境中快速、准确地完成任务。
