Planned synchronization for multi-robot systems with active observations

Patrick Zhong

doi:10.1007/s10514-025-10225-4

2025-12-24

Patrick Zhong

Federico Rossi

Dylan A. Shell *

DOI：10.1007/s10514-025-10225-4

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摘要

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一类重要的机器人应用涉及多个智能体合作提供状态观测以规划联合行动。我们研究了在不确定性条件下的规划问题，当超过一个参与者必须主动规划感知和/或通信行为，并决定获取状态估计的成本是否由由此获得的信息收益所证明。我们介绍的方法适用于观测质量高且其—无论单独或结合通信—能够恢复系统联合状态，但所产生成本意味着这种情况仅偶尔发生的场景。我们将问题表述为一种需在宏动作上求解的马尔可夫决策过程（mdp），从而避开构建完整的联合信念空间，这是已知导致不可处理性的一个主要原因。随后我们给出一个合适的贝尔曼型递归式，该式直接提示了一种求解方法。在最具一般性的形式中，针对这些问题的策略同时描述（1）需采取的低级动作，（2）系统级状态被恢复的阶段，以及（3）对未来重调度行为的承诺。该表述将多智能体系统以多种不同的实际形式表达出来，包括：一方通过提供另一方的观测数据或参考点来提供协助；多个智能体通信传感器信息以融合数据并恢复联合状态；多个智能体协调活动以使联合状态对所有个体同时可观测。尽管mdp在联合状态上以集中式形式求解，但其结构允许在活动同步性假设下进行分布式执行。在提供一般表述的小规模仿真研究后，我们讨论了一个受水下滑翔机启发的具体场景。我们报告了一个物理机器人实现方案，该方案被模拟以符合这些相同约束，表明在适当投影后，个体机器人能够有效找到并执行联合计划。基于我们在硬件方面的经验，我们考察了对模型的改进，以解决我们在实践中识别出的非理想性，包括关于同步性的假设。

Keyword:

Cooperative plans

Active joint-perception

Planned communication

Re-scheduling under uncertainty