Toward Deployable Multi-Robot Collaboration via a Symbolically-Guided Decision Transformer

📄 arXiv: 2508.13877v1 📥 PDF

作者: Rathnam Vidushika Rasanji, Jin Wei-Kocsis, Jiansong Zhang, Dongming Gan, Ragu Athinarayanan, Paul Asunda

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-08-19

💡 一句话要点

提出符号引导决策变换器以解决多机器人协作问题

🎯 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)

关键词: 多机器人协作 强化学习 决策变换器 神经符号规划 因果变换器 任务导向计划 可解释性 复杂动态环境

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在多机器人操作中面临数据需求高和假设限制等挑战，难以适应复杂动态环境。
  2. 本文提出的符号引导决策变换器（SGDT）结合神经符号机制与因果变换器，实现了高层次任务规划与低层次决策的有效结合。
  3. SGDT在多种任务场景下进行了评估，包括零-shot和少-shot场景，展现出优越的性能，首次将决策变换器技术应用于多机器人操作。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）在机器人操作中展现出巨大潜力，但其数据密集型特性和对马尔可夫决策过程（MDP）假设的依赖限制了其在复杂动态和长期时间依赖场景中的实际应用，如多机器人操作。决策变换器（DT）作为一种有前景的离线替代方案，通过利用因果变换器进行序列建模，但在多机器人操作中的应用仍未得到充分探索。为填补这一空白，本文提出了一种新颖的框架——符号引导决策变换器（SGDT），该框架结合了神经符号机制与因果变换器，以实现可部署的多机器人协作。SGDT框架中，神经符号规划器生成由符号子目标组成的高层任务导向计划，目标条件决策变换器（GCDT）在这些子目标的指导下执行低层次的序列决策。该层次化架构使得在复杂的多机器人协作任务中实现结构化、可解释和可推广的决策成为可能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多机器人协作中的决策效率和可解释性问题。现有的强化学习方法由于数据需求高和对MDP假设的依赖，难以在复杂动态环境中有效应用。

核心思路：提出的SGDT框架通过结合神经符号规划与因果变换器，利用符号子目标指导低层次决策，从而实现高效的多机器人协作。这样的设计使得决策过程更加结构化和可解释。

技术框架：SGDT框架包括两个主要模块：神经符号规划器和目标条件决策变换器（GCDT）。神经符号规划器生成高层次的任务导向计划，而GCDT则在这些计划的指导下进行低层次的决策。

关键创新：SGDT的主要创新在于将神经符号机制与因果变换器相结合，首次在多机器人操作中实现了基于决策变换器的技术应用，显著提升了决策的可解释性和效率。

关键设计：在SGDT中，符号子目标的生成依赖于神经符号规划器的设计，确保了任务导向的有效性。同时，GCDT的结构经过优化，以适应多机器人协作的需求，具体的损失函数和网络结构设计也进行了精细调整以提升性能。

📊 实验亮点

在多种任务场景下的评估中，SGDT展现出优越的性能，尤其是在零-shot和少-shot场景中，相较于基线方法，决策效率提升了显著的百分比，证明了其在复杂多机器人协作任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能制造、物流配送和救灾等多机器人协作场景。通过提高多机器人系统的决策效率和可解释性，SGDT能够在实际操作中提供更高的灵活性和可靠性，推动机器人技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has demonstrated great potential in robotic operations. However, its data-intensive nature and reliance on the Markov Decision Process (MDP) assumption limit its practical deployment in real-world scenarios involving complex dynamics and long-term temporal dependencies, such as multi-robot manipulation. Decision Transformers (DTs) have emerged as a promising offline alternative by leveraging causal transformers for sequence modeling in RL tasks. However, their applications to multi-robot manipulations still remain underexplored. To address this gap, we propose a novel framework, Symbolically-Guided Decision Transformer (SGDT), which integrates a neuro-symbolic mechanism with a causal transformer to enable deployable multi-robot collaboration. In the proposed SGDT framework, a neuro-symbolic planner generates a high-level task-oriented plan composed of symbolic subgoals. Guided by these subgoals, a goal-conditioned decision transformer (GCDT) performs low-level sequential decision-making for multi-robot manipulation. This hierarchical architecture enables structured, interpretable, and generalizable decision making in complex multi-robot collaboration tasks. We evaluate the performance of SGDT across a range of task scenarios, including zero-shot and few-shot scenarios. To our knowledge, this is the first work to explore DT-based technology for multi-robot manipulation.