《Science Robotics》封面：DeepMind发布RoboBallet，重新定义多机器人协同规划

在现代工业制造中，无论是汽车焊接、电子产品装配、飞机喷漆还是建筑构件安装，多机器人系统正逐渐成为提升生产效率的关键技术。

通过在同一工作单元中部署多个机械臂，企业可以在不显著增加成本和空间的前提下，大幅缩短任务执行时间、提高整体产能。然而，尽管多机器人系统在理论上潜力巨大，其实际部署却面临一个根本性的挑战：如何在共享且充满障碍物的环境中，高效、安全地协调多个机器人完成多项任务？

▍多机器人协调的“三座大山”

多机器人协同需同时解决三个核心子问题，每个问题单独求解已属“计算硬骨头”，而三者的耦合关系更让传统方法难以突破：

运动规划（Motion Planning）：需为每个机器人规划“无碰撞路径”，确保末端执行器精准抵达目标位置。传统基于采样的算法（如 RRT）在低维度场景中表现尚可，但当机器人数量超过 4 个、障碍物复杂度提升时，计算时间呈 “指数级增长”。

任务调度（Scheduling）：

任务分配（Assignment）：则需决定哪个机器人执行哪个任务，但每个任务的“成本”并不是独立的，而是依赖于其他任务的分配和调度结果。

更棘手的是，三个子问题存在“牵一发而动全身” 的耦合关系：任务分配决定 “谁做什么”→ 直接影响调度阶段 “先做什么” 的顺序→ 调度顺序改变机器人的运动路径需求→ 路径耗时又反过来修正任务分配的合理性。

传统方案通常将三者“拆分迭代求解”：先人工分配任务，再规划调度顺序，最后计算运动路径。这种模式不仅依赖数百甚至数千小时的人工经验，还常为了计算可行性牺牲了解决方案的质量和完整性。

▍RoboBallet：一种基于神经网络与强化学习的新范式

据探索前沿科技边界，传递前沿科技成果的X-robot投稿，为了应对这一挑战，来自伦敦大学学院/谷歌DeepMind的工程师Matthew Lai及其研究团队提出了一种名为RoboBallet的新型框架，它结合了图神经网络（GNN） 和强化学习（RL），旨在自动化地解决多机器人的任务分配、调度和运动规划问题。该研究成果以“RoboBallet: Planning for multirobot reaching with graph neural networks and reinforcement learning”问题发表在国际顶级期刊《Science Robotics》上。

RoboBallet的核心创新在于其场景的图表示和基于GNN的策略网络。具体而言，RoboBallet将整个协同场景抽象为 “动态图”，其中：

节点（Nodes）：表示每个机器人个体，其特征包含位置、速度、目标状态等。

边（Edges）：表示机器人之间的交互关系，通常根据空间邻近性定义，例如相距在一定阈值内的两个机器人视为互相关联。

GNN能够高效处理这种结构化信息。无论图中增加了多少任务或障碍物，GNN的核心处理逻辑是不变的，它学会了“如何理解一对元素之间的关系”。这种“关系归纳偏差”使得模型具备极强的泛化能力，能够轻松应对在训练中从未见过的障碍物布局、机器人位置和任务分布。

在强化学习框架设计方面，RoboBallet采微调TD3（Twin-Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）算法来训练策略网络。使模型能够生成多机械臂轨迹，同时解决任务分配、调度和运动规划等子问题，使得昂贵的在线计算转移到了离线训练阶段。

团队还设计了奖励机制函数，其包含两个主要组成部分：任务完成奖励和碰撞惩罚。

任务完成奖励基于已解决任务比例的变化，而碰撞惩罚则对可能导致碰撞的动作施加负奖励。这种设计鼓励智能体既高效完成任务，又避免危险的碰撞情况。此外，研究团队还采用了HER技术，通过在失败回合中重新标记目标来生成额外的训练数据，从而提供更丰富的学习信号。

接着研究团队在程序化生成的随机环境中对模型进行训练。每一轮训练开始时，系统会随机生成机器人的位置、长方体障碍物的布局和任务目标位姿。通过数百万次这样的随机环境交互，模型逐渐学会如何协调多个机器人高效、无碰撞地完成所有任务。

在计算效率方面，RoboBallet表现更为突出：在NVIDIA A100 GPU上，即使是8个机器人、40个任务、30个障碍物的最大配置，每个规划步骤仅需约0.3毫秒；即使是在CPU上运行，也能实现3倍于实时的规划速度。这种高效性使得RoboBallet可用于实时重新规划、动态响应环境变化等需要快速决策的场景。

▍实验结果证明可扩展性、通用性与实用性

为了系统评估RoboBallet的扩展性与泛化性能，研究团队设计了一套全面的实验框架。在训练过程中，每个回合均使用随机生成的环境，包括动态分布的机器人初始位姿、障碍物布局以及任务目标。

机器人被随机放置在一条长度为1.6米的虚拟轨道周围，并排除了初始即发生碰撞的配置。障碍物由30个立方体构成，其位置与朝向均随机生成，且确保不与机器人初始状态重叠。任务目标点通过在障碍物表面均匀采样生成，并附加一个微小的法向偏移，使其略微脱离表面。

评估主要围绕两个关键指标展开：一是整体轨迹执行时间，即从开始至所有任务完成的总耗时；二是轨迹质量，通过与基线方法在最优性方面的对比进行衡量。鉴于现有方法难以应对大规模场景，团队在缩减规模的问题设置（包含4个机器人和20个任务）中进行了对比实验，比较对象为基于RRT-Connect和穷举调度的基准算法。

实验结果表明，尽管基于强化学习的方法并不具备理论上的完备性，但其所得轨迹在成本方面与基线方法相当，甚至在多数情况下表现更优，而基线方法则需要消耗数量级更多的计算资源，且依赖较强的简化假设。

RoboBallet在训练和推理阶段均展现出良好的可扩展性。训练所需步数并未随机器人或任务数量的增加呈指数增长；推理时间则与机器人数量的平方、任务及障碍物的数量成线性关系，在实际应用中具备可行性。

可扩展性与泛化性的训练曲线

实验还发现，增加机器人数量能够显著提高任务执行效率。例如在优化布局的条件下，机器人从4台增至8台，平均执行时间从7.5秒减少到4.5秒，降幅达40%。

工作单元的布局优化

这也是RoboBallet架构的核心优势，能够将从小规模训练中学到的协作模式推广到更大规模场景。

▍关于X-robot

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论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ads1204