Multi-Robot Coordination in V2X Environments

📄 arXiv: 2605.06662v1 📥 PDF

作者: John Pravin Arockiasamy, Alexey Vinel

分类: cs.RO

发布日期: 2026-05-07

备注: Accepted for publication at the IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 2026

💡 一句话要点

提出V2X通信框架，实现复杂城市交通环境中多机器人分散式协作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: V2X通信 多机器人协作 机器人感知 机器人机动协调 弱势道路使用者 智能交通 分散式控制

📋 核心要点

  1. 现有方法难以实现复杂城市交通环境中多机器人之间的有效协作，尤其是在缺乏中心化控制和需要考虑弱势道路使用者的情况下。
  2. 该论文提出了一种基于V2X通信的框架，通过机器人感知服务（RAS）和机器人机动协调服务（RMCS）实现机器人之间的角色感知和任务导向的协作。
  3. 真实场景的概念验证和仿真实验表明，该框架能够实现多机器人之间的确定性协调，并有效整合非V2X弱势道路使用者，降低信道负载。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种车联网（V2X）通信框架，该框架支持在复杂的城市交通环境中运行的社会机器人之间的分散式协作。该框架基于ETSI协作感知和机动协调服务，引入了两个以机器人为中心的设施层服务：机器人感知服务（RAS）和机器人机动协调服务（RMCS），分别通过机器人感知消息（RAM）和机器人机动协调消息（RMCM）实现。RAS实现了角色感知、任务导向的机器人感知，同时将外部检测到的弱势道路使用者（VRU），包括非V2X行人，集成到协作感知中。RMCS支持在明确建立的角色下，事件驱动的、低延迟的机器人机动协调，无需集中式基础设施或预先配对。一个真实世界的概念验证演示了人形机器人和四足机器人之间在协助行人过马路场景中的确定性多机器人协调，该协调由正式指定的有限状态协调模型管理。补充仿真评估了混合V2X环境中机器人介导的VRU聚类，表明基于RAS的聚类将非V2X VRU集成到安全关键区域，同时减少了来自支持V2X的VRU的冗余传输，从而降低了信道负载。总之，所提出的服务为将协作机器人集成到未来的互联、协作和自动化移动生态系统中提供了一个可扩展且符合标准的基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在复杂的城市交通环境中，如何实现多个社会机器人在没有中心化控制的情况下进行有效协作的问题。现有方法通常依赖于预先设定的路径或集中式调度，难以适应动态变化的环境，并且难以有效地整合非V2X的弱势道路使用者（VRU），例如没有V2X设备的行人。

核心思路：论文的核心思路是利用V2X通信技术，使机器人能够共享彼此的状态信息和意图，从而实现分散式的协作。通过定义机器人感知服务（RAS）和机器人机动协调服务（RMCS），机器人可以根据自身角色和任务，动态地调整行为，并与其他机器人协同完成任务。这种方法避免了对中心化基础设施的依赖，提高了系统的鲁棒性和可扩展性。

技术框架：该框架基于ETSI的协作感知和机动协调服务，并在其基础上构建了两个新的设施层服务：RAS和RMCS。RAS负责收集和共享机器人的状态信息、任务信息以及周围环境的信息，包括VRU的信息。RMCS负责协调机器人的机动行为，例如避障、跟随和引导。机器人通过机器人感知消息（RAM）和机器人机动协调消息（RMCM）进行通信。整体流程包括：机器人通过传感器感知环境，生成RAM，广播给其他机器人；接收到RAM的机器人根据自身角色和任务，以及周围环境的信息，生成RMCM，与其他机器人协商机动策略；最终，机器人执行协调后的机动行为。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了RAS和RMCS这两个机器人专属的V2X服务，使得机器人能够以角色感知和任务导向的方式进行协作。RAS能够将非V2X的VRU整合到协作感知中，提高了系统的安全性。RMCS支持事件驱动的、低延迟的机动协调，无需预先配对或中心化控制。

关键设计：RAS的关键设计在于RAM消息的结构，RAM消息包含了机器人的角色信息、任务信息、位置信息、速度信息以及周围VRU的信息。RMCS的关键设计在于RMCM消息的结构，RMCM消息包含了机器人的意图信息、机动策略信息以及协调请求信息。论文还设计了一个有限状态协调模型，用于规范机器人在特定场景下的行为。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过真实场景的概念验证和仿真实验验证了所提出框架的有效性。在真实场景中，人形机器人和四足机器人成功地协同协助行人过马路。仿真实验表明，基于RAS的VRU聚类能够有效地整合非V2X VRU，并降低V2X信道负载。具体来说，RAS能够减少来自V2X-enabled VRUs的冗余传输，从而降低信道负载，但具体降低幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通、智慧城市等领域，例如：自动驾驶车辆之间的协同驾驶、机器人辅助的行人导航、以及在灾害救援场景中多机器人协同搜索等。通过V2X通信，机器人可以更好地感知环境、理解彼此的意图，从而实现更安全、更高效的协作，提升城市交通的智能化水平。

📄 摘要（原文）

This paper presents a Vehicle-to-Everything (V2X) communication framework that enables decentralized cooperation among social robots operating in complex urban traffic environments. Building on ETSI Cooperative Awareness and Maneuver Coordination services, the framework introduces two robot-centric facility-layer services: the Robot Awareness Service (RAS) and the Robot Maneuver Coordination Service (RMCS), realized through the Robot Awareness Message (RAM) and the Robot Maneuver Coordination Message (RMCM), respectively. RAS enables role-aware, task-oriented robot awareness while integrating externally detected Vulnerable Road Users (VRUs), including non-V2X pedestrians, into cooperative awareness. RMCS supports event-driven, low-latency coordination of robot maneuvers under explicitly established roles, without centralized infrastructure or prior pairing. A real-world proof of concept demonstrates deterministic multi-robot coordination between a humanoid robot and a quadrupedal robot assisting a pedestrian during a road-crossing scenario, governed by a formally specified finite-state coordination model. Complementary simulations evaluate robot-mediated VRU clustering in mixed V2X environments, showing that RAS-based clustering integrates non-V2X VRUs in safety-critical areas while reducing redundant transmissions from V2X-enabled VRUs, thereby lowering channel load. Together, the proposed services provide a scalable and standards-aligned foundation for integrating cooperative robots into future Connected, Cooperative, and Automated Mobility ecosystems.