Advances and Innovations in the Multi-Agent Robotic System (MARS) Challenge

📄 arXiv: 2601.18733v1 📥 PDF

作者: Li Kang, Heng Zhou, Xiufeng Song, Rui Li, Bruno N. Y. Chen, Ziye Wang, Ximeng Meng, Stone Tao, Yiran Qin, Xiaohong Liu, Ruimao Zhang, Lei Bai, Yilun Du, Hao Su, Philip Torr, Zhenfei Yin, Ruihao Gong, Yejun Zeng, Fengjun Zhong, Shenghao Jin, Jinyang Guo, Xianglong Liu, Xiaojun Jia, Tianqi Shan, Wenqi Ren, Simeng Qin, Jialing Yang, Xiaoyu Ma, Tianxing Chen, Zixuan Li, Zijian Cai, Yan Qin, Yusen Qin, Qiangyu Chen, Kaixuan Wang, Zhaoming Han, Yao Mu, Ping Luo, Yuanqi Yao, Haoming Song, Jan-Nico Zaech, Fabien Despinoy, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2026-01-26

备注: MARS Challenge @ NeurIPS 2025 Workshop on Space in Vision, Language, and Embodied AI. Challenge page: https://mars-eai.github.io/MARS-Challenge-Webpage/

💡 一句话要点

提出MARS挑战赛，探索多智能体机器人系统中基于视觉-语言模型的规划与控制问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 具身智能 视觉-语言模型 机器人规划 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有具身智能方法在复杂任务场景中面临可扩展性、效率和协作方面的挑战。
  2. MARS挑战赛旨在利用视觉-语言模型，探索多智能体在动态环境中的规划与控制。
  3. 通过竞赛评估方案，为具身多智能体系统的设计与协调提供有价值的参考。

📝 摘要（中文）

随着多模态大型语言模型和视觉-语言-动作模型的快速发展，具身智能领域取得了显著进展。为了应对日益复杂的任务场景，多智能体系统框架对于实现可扩展、高效和协作的解决方案至关重要。这种转变由三个主要因素驱动：智能体能力的提升、通过任务委派提高系统效率以及实现高级人机交互。为了应对多智能体协作带来的挑战，我们提出了多智能体机器人系统（MARS）挑战赛，该赛事将在NeurIPS 2025 SpaVLE研讨会上举行。比赛聚焦于两个关键领域：规划和控制。参赛者将探索使用视觉-语言模型（VLM）进行多智能体具身规划，以协调任务，并执行策略以在动态环境中进行机器人操作。通过评估参赛者提交的解决方案，该挑战赛为具身多智能体系统的设计和协调提供了宝贵的见解，从而有助于未来高级协作人工智能系统的发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体机器人系统在复杂动态环境中进行高效协作规划与控制的问题。现有方法在处理大规模任务、智能体间协调以及环境动态变化方面存在不足，难以实现可扩展和鲁棒的解决方案。这些痛点限制了具身智能在实际场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）作为多智能体系统的规划器和协调器。VLM能够理解环境的视觉信息和任务的语言描述，从而生成合理的规划方案，并指导智能体执行相应的动作。通过VLM的集中式或分布式规划，可以实现智能体间的有效协作，提高系统整体的效率和鲁棒性。

技术框架：MARS挑战赛的技术框架主要包含两个阶段：规划阶段和控制阶段。在规划阶段，VLM接收环境的视觉信息和任务的语言描述，生成一系列的动作序列，分配给不同的智能体执行。在控制阶段，每个智能体根据接收到的动作指令，利用自身的控制策略在动态环境中执行相应的动作。整个框架强调VLM在任务分解、资源分配和冲突解决中的作用。

关键创新：该挑战赛的关键创新在于将视觉-语言模型应用于多智能体机器人系统的规划与控制。与传统的基于规则或优化的方法相比，VLM能够更好地理解任务的语义信息和环境的复杂性，从而生成更合理和高效的规划方案。此外，该挑战赛鼓励参赛者探索不同的VLM架构和训练方法，以提高系统的性能和泛化能力。

关键设计：挑战赛的具体技术细节包括：环境的建模方式（例如，使用RGB-D图像或点云），任务的描述方式（例如，使用自然语言或符号表示），VLM的架构选择（例如，Transformer或CNN），以及智能体的控制策略（例如，强化学习或PID控制）。此外，还包括对规划方案的评估指标（例如，任务完成率、执行时间、资源利用率）和对智能体行为的约束条件（例如，避免碰撞、遵守规则）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MARS挑战赛旨在通过竞赛的方式，评估不同多智能体规划与控制算法的性能。虽然具体实验结果尚未公布，但该挑战赛将提供一个统一的评估平台，比较不同VLM在多智能体协作任务中的表现，并为未来的研究提供基准。预期优秀的参赛方案将在任务完成率、执行效率和鲁棒性等方面取得显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于仓储物流、智能制造、家庭服务等领域。多智能体机器人系统能够协同完成复杂的任务，提高生产效率和服务质量。例如，在智能仓库中，多个机器人可以协同搬运货物，优化库存管理；在智能工厂中，多个机器人可以协同装配产品，提高生产线的自动化水平。未来，随着技术的不断发展，多智能体机器人系统将在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in multimodal large language models and vision-languageaction models have significantly driven progress in Embodied AI. As the field transitions toward more complex task scenarios, multi-agent system frameworks are becoming essential for achieving scalable, efficient, and collaborative solutions. This shift is fueled by three primary factors: increasing agent capabilities, enhancing system efficiency through task delegation, and enabling advanced human-agent interactions. To address the challenges posed by multi-agent collaboration, we propose the Multi-Agent Robotic System (MARS) Challenge, held at the NeurIPS 2025 Workshop on SpaVLE. The competition focuses on two critical areas: planning and control, where participants explore multi-agent embodied planning using vision-language models (VLMs) to coordinate tasks and policy execution to perform robotic manipulation in dynamic environments. By evaluating solutions submitted by participants, the challenge provides valuable insights into the design and coordination of embodied multi-agent systems, contributing to the future development of advanced collaborative AI systems.