Ant-inspired Walling Strategies for Scalable Swarm Separation: Reinforcement Learning Approaches Based on Finite State Machines

📄 arXiv: 2510.22524v1 📥 PDF

作者: Shenbagaraj Kannapiran, Elena Oikonomou, Albert Chu, Spring Berman, Theodore P. Pavlic

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-26

💡 一句话要点

受蚂蚁启发，提出基于有限状态机和强化学习的可扩展集群分离墙策略

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人集群 空间分离 有限状态机 深度强化学习 去中心化控制

📋 核心要点

  1. 现有机器人集群控制方法难以在执行并发任务时维持空间分离，导致任务干扰和效率降低。
  2. 受行军蚁行为启发，设计基于有限状态机（FSM）和深度强化学习（DQN）的去中心化控制器，实现集群动态分离。
  3. 仿真结果表明，该控制器能有效减少集群混合，DQN增强的控制器在适应性和收敛速度上均有显著提升。

📝 摘要（中文）

在自然系统中，涌现结构通常是为了平衡竞争需求而产生的。例如，行军蚁会形成临时的“墙”，以防止觅食路线之间的干扰。受此行为的启发，我们为异构机器人集群开发了两种去中心化控制器，以在执行并发任务时保持空间分离。第一种是基于有限状态机（FSM）的控制器，它使用遭遇触发的转换来创建刚性、稳定的墙。第二种将FSM状态与深度Q网络（DQN）集成，通过涌现的“非军事区”动态优化分离。在仿真中，两种控制器都减少了子群体之间的混合，其中DQN增强的控制器提高了适应性，并将混合减少了40-50%，同时实现了更快的收敛。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决异构机器人集群在执行并发任务时，如何维持空间分离的问题。现有方法在处理复杂环境和动态任务时，容易出现集群混合，导致任务效率降低和资源浪费。痛点在于缺乏一种自适应、去中心化的控制策略，能够根据环境变化动态调整集群间的隔离状态。

核心思路：论文的核心思路是模仿行军蚁形成临时“墙”的行为，利用机器人之间的相互作用，在集群间构建虚拟的“墙”或“非军事区”，从而实现空间分离。通过去中心化的控制策略，每个机器人根据局部信息自主决策，避免了中心化控制的单点故障和通信瓶颈。

技术框架：整体框架包含两个主要控制器：基于有限状态机（FSM）的控制器和基于FSM-DQN混合的控制器。FSM控制器定义了机器人的几种状态（如巡逻、筑墙等），并通过遭遇事件触发状态转换。FSM-DQN控制器则在FSM的基础上，利用DQN学习最优的状态转换策略，动态调整集群间的隔离区域。整个系统采用去中心化架构，每个机器人独立运行控制器。

关键创新：最重要的技术创新点在于将传统的有限状态机与深度强化学习相结合，实现了集群分离策略的动态优化。与传统的固定规则的FSM相比，DQN能够根据环境变化和任务需求，自适应地调整状态转换策略，从而提高集群分离的鲁棒性和效率。

关键设计：FSM控制器的关键设计在于状态的定义和状态转换规则的设定，需要仔细考虑机器人之间的交互方式和环境因素。DQN控制器的关键设计在于奖励函数的设计，需要能够有效地引导机器人学习到最优的分离策略。网络结构方面，采用了深度Q网络，输入为机器人的局部观测信息，输出为每个状态的Q值。参数设置方面，需要根据具体任务和环境进行调整，以获得最佳性能。

📊 实验亮点

仿真实验表明，两种控制器均能有效减少集群混合。DQN增强的控制器在适应性和收敛速度上表现更优，与纯FSM控制器相比，集群混合程度降低了40-50%，并且收敛速度更快。这表明DQN能够有效地学习到最优的分离策略，提高集群控制的鲁棒性和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多机器人协同作业、灾难救援、环境监测等领域。例如，在仓库管理中，可利用该策略实现不同任务区域的机器人集群分离，提高物流效率。在灾难救援中，可用于隔离危险区域，保障救援人员安全。未来，该研究可进一步扩展到更复杂的环境和任务场景，实现更智能、更高效的机器人集群控制。

📄 摘要（原文）

In natural systems, emergent structures often arise to balance competing demands. Army ants, for example, form temporary "walls" that prevent interference between foraging trails. Inspired by this behavior, we developed two decentralized controllers for heterogeneous robotic swarms to maintain spatial separation while executing concurrent tasks. The first is a finite-state machine (FSM)-based controller that uses encounter-triggered transitions to create rigid, stable walls. The second integrates FSM states with a Deep Q-Network (DQN), dynamically optimizing separation through emergent "demilitarized zones." In simulation, both controllers reduce mixing between subgroups, with the DQN-enhanced controller improving adaptability and reducing mixing by 40-50% while achieving faster convergence.