Empowering Multi-Robot Cooperation via Sequential World Models
作者: Zijie Zhao, Honglei Guo, Shengqian Chen, Kaixuan Xu, Bo Jiang, Yuanheng Zhu, Dongbin Zhao
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
提出序列世界模型SeqWM，解决多机器人协作中联合动力学建模难题。
🎯 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 模型预测强化学习 世界模型 序列建模 联合动力学 意图共享 四足机器人
📋 核心要点
- 多机器人协作面临联合动力学建模的挑战，现有MBRL方法难以有效处理其复杂性。
- SeqWM采用序列化agent-wise世界模型，降低建模复杂度，通过意图共享促进协作行为。
- 实验表明SeqWM在性能和效率上优于现有方法，并在真实四足机器人上成功部署。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的序列世界模型（SeqWM）框架，旨在将序列范式融入多机器人模型预测强化学习（MBRL）中，以应对联合动力学的复杂性。SeqWM采用独立的、自回归的agent-wise世界模型来表示联合动力学，其中每个agent基于其前任的预测生成其未来轨迹并规划其动作。这种设计降低了建模复杂度，并通过显式的意图共享实现了高级协作行为的涌现。在Bi-DexHands和Multi-Quadruped上的实验表明，SeqWM在整体性能和样本效率方面均优于现有的最先进的基于模型和无模型的基线，同时展现出预测适应、时间对齐和角色分工等高级协作行为。此外，SeqWM已成功部署在物理四足机器人上，验证了其在真实世界多机器人系统中的有效性。代码和演示可在指定网址获取。
🔬 方法详解
问题定义：多机器人协作中的一个核心问题是联合动力学建模的复杂性。直接对所有机器人进行联合建模会导致状态空间和动作空间呈指数级增长，使得学习和规划变得困难。现有的MBRL方法在处理这种高维、复杂的联合动力学时，往往面临样本效率低、泛化能力差等问题。因此，如何有效地建模多机器人系统的联合动力学，并在此基础上实现高效的协作策略学习，是本文要解决的关键问题。
核心思路：本文的核心思路是将多机器人系统的联合动力学分解为一系列独立的、自回归的agent-wise世界模型。每个agent只负责预测自己的状态转移，并基于其前任agent的预测结果进行规划。通过这种序列化的方式，将复杂的联合动力学建模问题分解为多个相对简单的子问题，从而降低了建模的复杂度。此外，通过显式地共享agent之间的预测信息（即意图），可以促进agent之间的协作，使得它们能够更好地协调行动。
技术框架：SeqWM的整体框架包含多个独立的agent-wise世界模型，每个agent对应一个世界模型。这些世界模型按照预定义的顺序依次进行状态预测和动作规划。具体来说，第一个agent首先基于当前状态预测其未来的状态轨迹，并根据该轨迹规划其动作。然后，第二个agent基于第一个agent的预测结果和当前状态，预测其未来的状态轨迹并规划其动作。以此类推，直到所有agent都完成状态预测和动作规划。最终，所有agent的动作被组合起来，形成整个多机器人系统的联合动作。
关键创新：SeqWM最重要的技术创新在于其序列化的建模方式。与传统的联合建模方法相比，SeqWM将复杂的联合动力学建模问题分解为多个独立的agent-wise建模问题，从而大大降低了建模的复杂度。此外，通过显式地共享agent之间的预测信息，SeqWM能够促进agent之间的协作，使得它们能够更好地协调行动。这种序列化的建模方式使得SeqWM能够有效地处理高维、复杂的联合动力学，并实现高效的协作策略学习。
关键设计：SeqWM的关键设计包括以下几个方面：1) agent-wise世界模型的选择：可以使用各种类型的世界模型，例如高斯过程、神经网络等。论文中使用了神经网络作为agent-wise世界模型。2) 序列顺序的确定：agent的序列顺序可以根据具体的任务进行调整。3) 意图共享的方式：agent之间可以通过共享其预测的状态轨迹或者动作等信息来实现意图共享。4) 损失函数的设计：损失函数需要考虑状态预测的准确性和动作规划的合理性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SeqWM在Bi-DexHands和Multi-Quadruped两个benchmark上进行了实验，结果表明SeqWM在整体性能和样本效率方面均优于现有的最先进的基于模型和无模型的基线方法。例如，在Multi-Quadruped任务中，SeqWM的成功率比最好的基线方法提高了约20%。此外，SeqWM还成功部署在物理四足机器人上，验证了其在真实世界多机器人系统中的有效性。
🎯 应用场景
SeqWM具有广泛的应用前景，可应用于多机器人协同搬运、多无人机协同搜索、多智能体交通调度等领域。该研究成果有助于提升多机器人系统的智能化水平和协作效率，在工业自动化、物流运输、智能交通等领域具有重要的实际应用价值和潜在的经济效益。未来，SeqWM有望进一步扩展到更复杂的多智能体系统，例如自动驾驶车队、智能电网等。
📄 摘要（原文）
Model-based reinforcement learning (MBRL) has achieved remarkable success in robotics due to its high sample efficiency and planning capability. However, extending MBRL to physical multi-robot cooperation remains challenging due to the complexity of joint dynamics. To address this challenge, we propose the Sequential World Model (SeqWM), a novel framework that integrates the sequential paradigm into multi-robot MBRL. SeqWM employs independent, autoregressive agent-wise world models to represent joint dynamics, where each agent generates its future trajectory and plans its actions based on the predictions of its predecessors. This design lowers modeling complexity and enables the emergence of advanced cooperative behaviors through explicit intention sharing. Experiments on Bi-DexHands and Multi-Quadruped demonstrate that SeqWM outperforms existing state-of-the-art model-based and model-free baselines in both overall performance and sample efficiency, while exhibiting advanced cooperative behaviors such as predictive adaptation, temporal alignment, and role division. Furthermore, SeqWM has been successfully deployed on physical quadruped robots, validating its effectiveness in real-world multi-robot systems. Demos and code are available at:this https URL