MRBTP: Efficient Multi-Robot Behavior Tree Planning and Collaboration

📄 arXiv: 2502.18072v1 📥 PDF

作者: Yishuai Cai, Xinglin Chen, Zhongxuan Cai, Yunxin Mao, Minglong Li, Wenjing Yang, Ji Wang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA

发布日期: 2025-02-25

💡 一句话要点

提出MRBTP算法，解决多机器人行为树规划与协同问题，提升仓库管理和日常服务效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多机器人系统 行为树规划 协同控制 任务规划 人工智能 大型语言模型 仓库管理

📋 核心要点

  1. 多机器人协同任务规划面临动作空间复杂、协调困难等挑战，现有方法难以有效应对。
  2. MRBTP算法通过跨树扩展协调异构动作，并利用备份结构和意图共享处理同构动作，实现高效协同。
  3. 实验表明，MRBTP在仓库管理和日常服务场景中表现出鲁棒性和高效性，LLM可进一步提升性能。

📝 摘要（中文）

多机器人任务规划与协同是机器人领域中的关键挑战。行为树(BTs)已成为一种流行的控制架构，并且可以为单个机器人进行规划。然而，由于协调不同动作空间的复杂性，开发有效的多机器人BT规划算法仍然具有挑战性。我们提出了多机器人行为树规划(MRBTP)算法，该算法在理论上保证了可靠性和完整性。MRBTP具有跨树扩展功能，可以协调不同BT中的异构动作，以实现团队目标。对于同构动作，我们保留BT之间的备份结构，以确保鲁棒性，并通过意图共享防止冗余执行。MRBTP能够为同构和异构机器人团队生成BT，其效率可以进一步提高。因此，我们提出了一个可选的插件，当大型语言模型(LLM)可用时，可以推理每个机器人与目标相关的动作。这些相关动作可以预先规划以形成长时程子树，从而显著提高MRBTP的规划速度和协同效率。我们在仓库管理和日常服务场景中评估了我们的算法。结果表明，MRBTP在不同的设置下具有鲁棒性和执行效率，并且预训练的LLM能够为MRBTP生成有效的特定于任务的子树。

🔬 方法详解

问题定义：多机器人行为树规划旨在为多个机器人生成协调一致的行为树，以完成复杂的任务。现有方法在处理异构机器人团队和大规模任务时，面临动作空间爆炸、协同策略复杂等问题，导致规划效率低下，难以保证鲁棒性。

核心思路：MRBTP的核心思路是通过跨树扩展协调异构动作，并利用备份结构和意图共享处理同构动作。跨树扩展允许不同机器人的行为树相互影响，从而实现更灵活的协同。备份结构和意图共享则可以减少冗余执行，提高鲁棒性。

技术框架：MRBTP算法主要包含以下几个阶段：1) 任务分解：将复杂任务分解为多个子任务，并分配给不同的机器人。2) 行为树生成：为每个机器人生成初始行为树，其中包含机器人可以执行的动作。3) 跨树扩展：通过搜索不同机器人行为树之间的依赖关系，扩展行为树，以实现协同。4) 备份结构和意图共享：为同构动作创建备份结构，并利用意图共享机制防止冗余执行。5) 行为树优化：对生成的行为树进行优化，以提高执行效率。

关键创新：MRBTP的关键创新在于其跨树扩展机制和备份结构与意图共享机制。跨树扩展机制允许不同机器人的行为树相互影响，从而实现更灵活的协同。备份结构和意图共享机制则可以减少冗余执行，提高鲁棒性。此外，利用LLM预先规划长时程子树也是一个重要的创新点，可以显著提高规划速度。

关键设计：MRBTP算法的关键设计包括：1) 跨树扩展的搜索策略，需要平衡搜索效率和协同效果。2) 备份结构的创建和维护，需要考虑机器人的能力和任务的优先级。3) 意图共享机制的实现，需要设计有效的通信协议和信息表示方法。4) LLM插件的设计，需要选择合适的LLM模型，并进行针对性的训练和微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MRBTP算法在仓库管理和日常服务场景中表现出良好的鲁棒性和执行效率。与传统方法相比，MRBTP能够显著提高任务完成率和降低执行时间。此外，利用预训练的LLM生成的任务特定子树，可以进一步提高MRBTP的规划速度和协同效率。具体性能数据未知，但论文强调了在不同设置下的优越性。

🎯 应用场景

MRBTP算法可应用于各种多机器人协同任务场景，如仓库管理、物流配送、家庭服务、灾难救援等。该算法能够提高多机器人系统的效率、鲁棒性和灵活性，降低人工干预的需求，具有广阔的应用前景和实际价值。未来，该算法有望进一步扩展到更复杂的环境和任务中，实现更高级别的自主协同。

📄 摘要（原文）

Multi-robot task planning and collaboration are critical challenges in robotics. While Behavior Trees (BTs) have been established as a popular control architecture and are plannable for a single robot, the development of effective multi-robot BT planning algorithms remains challenging due to the complexity of coordinating diverse action spaces. We propose the Multi-Robot Behavior Tree Planning (MRBTP) algorithm, with theoretical guarantees of both soundness and completeness. MRBTP features cross-tree expansion to coordinate heterogeneous actions across different BTs to achieve the team's goal. For homogeneous actions, we retain backup structures among BTs to ensure robustness and prevent redundant execution through intention sharing. While MRBTP is capable of generating BTs for both homogeneous and heterogeneous robot teams, its efficiency can be further improved. We then propose an optional plugin for MRBTP when Large Language Models (LLMs) are available to reason goal-related actions for each robot. These relevant actions can be pre-planned to form long-horizon subtrees, significantly enhancing the planning speed and collaboration efficiency of MRBTP. We evaluate our algorithm in warehouse management and everyday service scenarios. Results demonstrate MRBTP's robustness and execution efficiency under varying settings, as well as the ability of the pre-trained LLM to generate effective task-specific subtrees for MRBTP.