Bidirectional Task-Motion Planning Based on Hierarchical Reinforcement Learning for Strategic Confrontation
作者: Qizhen Wu, Lei Chen, Kexin Liu, Jinhu Lu
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-04-22 (更新: 2025-08-27)
💡 一句话要点
提出基于分层强化学习的双向任务-运动规划，用于集群机器人战略对抗
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 集群机器人 强化学习 任务规划 运动规划 分层控制 战略对抗 双向规划
📋 核心要点
- 传统任务和运动规划方法的单向结构无法有效处理任务分配和路径规划之间的依赖关系，限制了集群机器人在动态对抗环境中的适应性。
- 论文提出一种基于分层强化学习的双向方法，通过动态交互的任务分配和路径规划层，提升集群机器人的决策效率。
- 实验结果表明，该方法在对抗中胜率超过80%，决策时间低于0.01秒，并在大规模测试和真实机器人实验中展现出良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
在集群机器人中，包括战略对抗在内的对抗场景需要整合离散命令和连续动作的高效决策。传统的任务和运动规划方法将决策分为两层，但其单向结构未能捕捉到这些层之间的相互依赖性，限制了在动态环境中的适应性。本文提出了一种基于分层强化学习的新型双向方法，实现了层之间的动态交互。该方法有效地将命令映射到任务分配，并将动作映射到路径规划，同时利用交叉训练技术来增强分层框架中的学习。此外，我们引入了一个轨迹预测模型，将抽象的任务表示与可操作的规划目标联系起来。实验结果表明，该方法在对抗中的胜率超过80%，决策时间低于0.01秒，优于现有方法。大规模测试和真实机器人实验进一步强调了该方法的泛化能力和实际应用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决集群机器人在战略对抗场景中，如何高效地整合离散的任务分配命令和连续的运动规划动作的问题。现有方法通常采用单向的任务和运动规划，即先进行任务分配，再进行路径规划。这种单向结构忽略了任务分配和路径规划之间的相互依赖关系，导致在动态环境中适应性较差，难以做出最优决策。
核心思路：论文的核心思路是采用双向分层强化学习，允许任务分配层和路径规划层之间进行动态交互。通过这种双向交互，任务分配可以根据路径规划的反馈进行调整，而路径规划也可以根据任务分配的目标进行优化，从而实现整体性能的提升。同时，引入轨迹预测模型，将抽象的任务表示与可执行的规划目标联系起来。
技术框架：整体框架包含两个主要层次：任务分配层和路径规划层。任务分配层负责将高层命令转化为具体的任务分配方案，例如哪些机器人执行哪些任务。路径规划层负责根据任务分配方案，为每个机器人生成具体的运动轨迹。这两个层次之间通过双向交互进行信息传递和优化。此外，还包含一个轨迹预测模型，用于将抽象的任务表示转化为具体的规划目标。
关键创新：最重要的技术创新点在于双向分层强化学习框架。与传统的单向方法相比，该框架能够更好地捕捉任务分配和路径规划之间的相互依赖关系，从而实现更高效的决策。此外，交叉训练技术也增强了分层框架中的学习效率。轨迹预测模型是另一个创新点，它弥合了抽象任务表示和可执行规划目标之间的差距。
关键设计：论文采用了分层强化学习算法，具体算法细节未知。交叉训练技术可能涉及在不同层次之间共享经验或梯度信息，以加速学习过程。轨迹预测模型的具体结构和训练方法未知，但其目标是根据抽象的任务表示预测机器人的运动轨迹。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在集群机器人对抗场景中取得了显著的性能提升，对抗胜率超过80%，决策时间低于0.01秒。与现有方法相比，该方法在决策效率和对抗能力方面均有明显优势。大规模测试和真实机器人实验进一步验证了该方法的泛化能力和实际应用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种集群机器人对抗场景，例如无人机蜂群协同作战、多机器人协同搜索救援等。通过提高集群机器人的决策效率和适应性，可以提升其在复杂动态环境中的任务完成能力，具有重要的军事和民用价值。未来，该方法有望推广到更广泛的多智能体协作领域。
📄 摘要（原文）
In swarm robotics, confrontation scenarios, including strategic confrontations, require efficient decision-making that integrates discrete commands and continuous actions. Traditional task and motion planning methods separate decision-making into two layers, but their unidirectional structure fails to capture the interdependence between these layers, limiting adaptability in dynamic environments. Here, we propose a novel bidirectional approach based on hierarchical reinforcement learning, enabling dynamic interaction between the layers. This method effectively maps commands to task allocation and actions to path planning, while leveraging cross-training techniques to enhance learning across the hierarchical framework. Furthermore, we introduce a trajectory prediction model that bridges abstract task representations with actionable planning goals. In our experiments, it achieves over 80% in confrontation win rate and under 0.01 seconds in decision time, outperforming existing approaches. Demonstrations through large-scale tests and real-world robot experiments further emphasize the generalization capabilities and practical applicability of our method.