Multi-Quadruped Cooperative Object Transport: Learning Decentralized Pinch-Lift-Move
作者: Bikram Pandit, Aayam Kumar Shrestha, Alan Fern
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-17 (更新: 2025-09-19)
💡 一句话要点
提出一种分散式策略，实现多足机器人协同搬运无抓取物体
🎯 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: 多足机器人 协同搬运 分散式控制 强化学习 无抓取物体
📋 核心要点
- 现有方法依赖刚性连接，限制了机器人协同搬运的灵活性，本文旨在解决无通信、无中心控制下的多足机器人协同搬运问题。
- 论文提出分层策略架构，分离基座运动和手臂控制，并设计星座奖励函数，鼓励机器人表现得像与物体刚性连接。
- 实验表明，该方法在不同数量机器人、不同物体几何和质量下均表现出鲁棒性，并成功进行了从仿真到真实的迁移。
📝 摘要（中文）
本文研究了使用N个带手臂的四足机器人团队进行分散式协同搬运，这些机器人必须仅通过物理接触来夹取、抬起和移动无法抓取的物体。与依赖机器人和物体之间刚性机械耦合的先前工作不同，我们解决了一个更具挑战性的设置，即机械独立的机器人必须仅通过接触力进行协调，而无需任何通信或集中控制。为此，我们采用了一种分层策略架构，将基座运动与手臂控制分开，并提出了一种星座奖励公式，该公式统一了位置和方向跟踪，以强制执行刚性接触行为。关键的见解是鼓励机器人通过仔细的奖励设计和训练课程表现得好像与物体刚性连接，而不是显式的机械约束。我们的方法通过共享策略参数和隐式同步提示来实现协调——无需重新训练即可扩展到任意团队规模。我们展示了广泛的仿真实验，以证明在不同的物体几何形状和质量上，2-10个机器人的鲁棒运输，以及轻量级物体的sim2real迁移结果。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法通常依赖于机器人和物体之间的刚性机械连接，这限制了系统的灵活性和适应性。本文旨在解决在没有刚性连接、没有通信和没有集中控制的情况下，多个四足机器人如何协同搬运无法抓取的物体的问题。核心挑战在于如何让多个独立的机器人通过接触力进行协调，实现稳定可靠的物体搬运。
核心思路：论文的核心思路是通过奖励函数的设计，让机器人学习到一种“虚拟刚性连接”的行为模式。具体来说，就是通过精心设计的奖励，鼓励机器人表现得好像它们与物体之间存在刚性的连接，从而实现协同运动。这种方法避免了显式的机械约束或通信需求，提高了系统的鲁棒性和可扩展性。
技术框架：该方法采用分层策略架构，将机器人的控制分为两个层次：基座运动控制和手臂控制。基座运动控制负责机器人的整体移动，手臂控制负责与物体的接触和施力。这两个层次的控制策略通过共享策略参数进行训练，从而实现协同运动。此外，论文还提出了一个星座奖励公式，该公式统一了位置和方向跟踪，用于强制执行刚性接触行为。
关键创新：该方法最重要的技术创新在于通过奖励函数的设计，实现了机器人之间的隐式协调。与传统的依赖显式通信或集中控制的方法不同，该方法通过让机器人学习到一种“虚拟刚性连接”的行为模式，实现了分散式的协同搬运。这种方法具有更好的鲁棒性和可扩展性，可以应用于更大规模的机器人团队。
关键设计：星座奖励函数是该方法中的一个关键设计。该奖励函数将物体的位置和方向跟踪误差结合起来，用于鼓励机器人保持与物体的相对位置和方向不变。此外，论文还设计了一个训练课程，逐步增加任务的难度，从而帮助机器人学习到更复杂的协同搬运策略。具体参数设置和网络结构等细节在论文中有更详细的描述。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够成功地实现2-10个机器人在不同物体几何形状和质量下的鲁棒运输。此外，该方法还成功地进行了从仿真到真实的迁移，证明了其在实际应用中的可行性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但实验结果表明该方法具有良好的泛化能力和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于物流、仓储、建筑等领域，实现复杂环境下无抓取物体的自动化搬运。例如，在狭窄空间或不规则地形中，多足机器人可以协同搬运大型或异形物体，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望应用于灾难救援、太空探索等更具挑战性的场景。
📄 摘要（原文）
We study decentralized cooperative transport using teams of N-quadruped robots with arm that must pinch, lift, and move ungraspable objects through physical contact alone. Unlike prior work that relies on rigid mechanical coupling between robots and objects, we address the more challenging setting where mechanically independent robots must coordinate through contact forces alone without any communication or centralized control. To this end, we employ a hierarchical policy architecture that separates base locomotion from arm control, and propose a constellation reward formulation that unifies position and orientation tracking to enforce rigid contact behavior. The key insight is encouraging robots to behave as if rigidly connected to the object through careful reward design and training curriculum rather than explicit mechanical constraints. Our approach enables coordination through shared policy parameters and implicit synchronization cues - scaling to arbitrary team sizes without retraining. We show extensive simulation experiments to demonstrate robust transport across 2-10 robots on diverse object geometries and masses, along with sim2real transfer results on lightweight objects.