异构多机器人系统的任务驱动协同设计

Task-Driven Co-Design of Heterogeneous Multi-Robot Systems

作者: Maximilian Stralz, Meshal Alharbi, Yujun Huang 等4人

arXiv: 2604.21894v1

分类: cs.RO, cs.MA

📝 论文摘要

设计多智能体机器人系统需要跨异构领域（包括机器人设计、编队组成和规划）的紧密耦合决策进行推理。尽管已有大量研究致力于这些领域的孤立改进，但考虑权衡与任务需求的系统级协同设计仍未被充分探索。本文提出了一种面向任务驱动的异构多机器人系统协同设计的正式化与组合化框架。基于单调协同设计理论，我们将机器人、编队、规划器、执行器和评估器抽象为具有明确定义接口的互联设计问题，这些接口对具体实现和任务均保持无关性。该结构能够在特定任务性能约束下，对机器人设计、编队组成和规划实现高效联合优化。一系列案例研究展示了该框架的能力：各类组件模型（包括新型机器人类型、任务配置文件和概率感知目标）可无缝集成，同时系统性地揭示非显而易见的替代设计方案并保证最优性。研究结果凸显了所提方法的灵活性、可扩展性与可解释性，并阐明了形式化协同设计如何实现对复杂异构多机器人系统的原则性推理。

📊 核心分析

🎯 研究动机

异构多机器人系统设计需要跨领域（机器人设计、编队组成、规划）紧密耦合的决策，但现有工作多集中于单一领域的孤立优化，缺乏考虑任务需求与权衡的系统级协同设计(co-design)。

🔧 核心方法

基于单调协同设计理论(monotone co-design theory)，将机器人、编队、规划器、执行器和评估器抽象为具有明确定义接口的互联设计问题(interconnected design problems)，这些接口对实现和任务均不可知(agnostic)，从而实现机器人设计、编队组成和规划在任务特定性能约束下的联合优化。

💡 核心创新

提出一种形式化(formal)且组合式(compositional)的框架，能够无缝集成新机器人类型、任务配置和概率传感目标，并系统性地揭示非直观的设计替代方案，同时提供最优性保证(optimality guarantees)。

🏆 总体贡献

为异构多机器人系统的任务驱动协同设计提供了灵活、可扩展且可解释的形式化框架，实现了跨领域决策的原则性推理(principled reasoning)，填补了系统级协同设计的研究空白。