- 现有**车联万物(V2X)** 框架主要针对车辆通信，缺乏对社交机器人(如人形机器人、四足机器人)协作的支持
- 复杂城市交通环境中，机器人需要与**弱势道路使用者(VRU)** （包括非V2X行人）进行去中心化、低延迟的协调，但现有标准未提供相应服务
- 研究背景：随着**互联、协作与自动化移动(CCAM)** 生态发展，需要将机器人作为主动参与者整合到合作感知和机动协调中
- 提出两个机器人中心设施层服务：**机器人感知服务(RAS)** 和 **机器人机动协调服务(RMCS)**，分别通过**机器人感知消息(RAM)** 和 **机器人机动协调消息(RMCM)** 实现
- RAS支持角色感知、任务导向的机器人感知，并整合外部检测的**非V2X弱势道路使用者(VRU)** 进入合作感知
- RMCS支持事件驱动、低延迟的机器人机动协调，基于**显式建立的角色** 运行，无需集中基础设施或预先配对
- 采用**形式化有限状态协调模型** 进行确定性多机器人协调，并通过真实概念验证（人形机器人+四足机器人协助行人过马路）和仿真（机器人介导的VRU聚类）验证
- **首创性**：将**欧洲电信标准协会(ETSI)** 合作感知和机动协调服务首次适配到社交机器人领域，提出专门针对机器人的RAS和RMCS服务
- **去中心化协作**：无需中央基础设施或预先配对，实现机器人在复杂交通环境中的事件驱动、低延迟机动协调
- **非V2X行人整合**：通过RAS将外部检测的**非V2X弱势道路使用者(VRU)** 融入合作感知，同时利用机器人介导的VRU聚类减少V2X使能VRU的冗余传输，降低**信道负载(channel load)**
- **标准对齐**：服务设计完全对齐ETSI架构，确保可扩展性和互操作性
- 为多机器人在**车联万物(V2X)** 环境下的去中心化协作提供了一套可扩展、符合标准的框架
- 通过真实概念验证和仿真实验，证明了机器人能够有效协助VRU过马路，并在混合V2X环境中提升**合作感知(cooperative awareness)** 效率
- 降低了**信道负载(channel load)**，同时将非V2X行人整合到安全关键区域，增强了整体交通安全性
- 为未来将社交机器人集成到**互联、协作与自动化移动(CCAM)** 生态系统奠定了标准化基础