Multi-Robot Box Transport over Different Surfaces with Decentralized Role-based Proportional Control
作者: Aditya Bhatt, Himavarshini Yarragangu, Urvish Shah, Venkata Sai Yaswanth Mohan Thota, Souma Chowdhury
分类: cs.RO
发布日期: 2026-05-26
💡 一句话要点
提出基于角色分配和比例控制的R2P2方法，解决多机器人协同搬运变质量箱体问题
🎯 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: 多机器人协同 分散式控制 角色分配 比例控制 运动规划 机器人搬运 复杂地形
📋 核心要点
- 多机器人协同搬运在复杂地形下的物体面临挑战，现有方法在通信、同步和容错方面存在不足。
- R2P2方法通过分散式角色分配和比例控制，无需集中协调，增强了系统的鲁棒性和灵活性。
- 实验结果表明，R2P2在不同地形和箱体质量下具有良好的泛化能力，优于虚拟领导者-跟随者方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种异步分散式任务和运动规划方法，用于在平坦、上坡和下坡地形上运输不同质量的矩形箱体，旨在解决在不同倾斜度和摩擦特性的表面上进行协同运输所面临的挑战。该方法名为R2P2（Roles with Rules and Proportional-control Primitive），基于规则为机器人分配角色（例如，推、支撑和防止），这些规则能够识别所需的操纵模式（箱体旋转与平移）。然后，根据角色对机器人速度进行基于规则的控制或比例控制。每个机器人都被假定能够观察自身和箱体的位置和朝向，以执行角色和控制。R2P2通过在NVIDIA IsaacSim中构建的模拟器中部署的六个机器人团队进行评估，展示了在不同表面摩擦/倾斜度和箱体质量场景中的泛化能力，并且相比于标准的虚拟领导者-跟随者方法，具有更高的成功率。R2P2还在物理实验中成功验证，其中四个turtlebot被分配了移动一个1.2公斤箱体的任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多机器人协同搬运矩形箱体在不同摩擦系数和倾斜角度的地形上的问题。现有方法，如虚拟领导者-跟随者方法，通常依赖于集中式控制和精确的机器人间通信，容易出现单点故障，并且难以适应复杂地形和不同箱体质量的情况。这些方法在通信、同步和共识方面存在需求，限制了其在实际应用中的可行性。
核心思路：论文的核心思路是采用分散式控制策略，通过为每个机器人分配不同的角色（推、支撑、防止），并根据角色执行相应的规则或比例控制，实现协同搬运。这种方法无需集中协调，每个机器人仅需感知自身和箱体的信息，从而提高了系统的鲁棒性和灵活性。角色分配基于规则，能够适应不同的地形和箱体质量，确保搬运过程的稳定性和效率。
技术框架：R2P2方法包含以下主要阶段：1) 角色分配：根据规则为每个机器人分配角色（推、支撑、防止），规则考虑了地形倾斜度和箱体质量等因素。2) 运动规划：每个机器人根据自身角色和感知到的箱体信息，独立进行运动规划。3) 速度控制：机器人根据角色执行相应的速度控制策略，可以是基于规则的控制，也可以是比例控制。整个过程是异步的，机器人之间无需同步。
关键创新：R2P2方法的关键创新在于其分散式的角色分配和控制策略。与传统的集中式控制方法相比，R2P2无需集中协调，降低了通信和计算负担，提高了系统的鲁棒性和可扩展性。此外，R2P2的角色分配规则能够适应不同的地形和箱体质量，确保搬运过程的稳定性和效率。
关键设计：R2P2的关键设计包括：1) 角色分配规则：规则的设计需要考虑地形倾斜度、箱体质量和机器人位置等因素，以确保角色分配的合理性。2) 比例控制参数：比例控制参数需要根据具体的机器人和环境进行调整，以实现最佳的控制效果。3) 容错机制：R2P2具有一定的容错能力，即使部分机器人出现故障，系统仍然能够继续运行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，R2P2方法在不同表面摩擦/倾斜度和箱体质量场景中具有良好的泛化能力。在模拟实验中，R2P2的成功率高于标准的虚拟领导者-跟随者方法。在物理实验中，四个turtlebot成功地协同搬运了一个1.2公斤的箱体，验证了R2P2方法在实际应用中的可行性。具体性能数据未知，但结果表明R2P2在鲁棒性和适应性方面优于传统方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于建筑、仓库环境以及灾后清理等领域。在建筑领域，多机器人协同搬运可以用于搬运大型建材，提高施工效率。在仓库环境中，可以用于货物的自动搬运和分拣。在灾后清理中，可以用于清理废墟和搬运重物，提高救援效率。未来，该技术有望应用于更复杂的环境和任务中，例如在崎岖地形上进行物资运输，或在狭小空间内进行精密操作。
📄 摘要（原文）
Collaborative transport of objects via pushing by multiple robots has many applications, ranging from construction and warehouse environments to post disaster debris clean-up. Achieving collaborative transport over surfaces with different inclination and friction properties however poses unique challenges. To address these challenges, this paper presents an asynchronous decentralized task and motion planning approach for transporting rectangular boxes of varying mass over flat, uphill and downhill terrain. Such a decentralized approach alleviates communication, synchronization and consensus needs and mitigates single point of failure issues. Our approach, called R2P2 or Roles with Rules and Proportional-control Primitive, assigns roles (e.g., push, support and prevent) to robots based on rules cognizant of the mode of manipulation needed (box rotation vs translation); this is followed by either rule-based control or proportional control of robot velocity based on the roles. Each robot is assumed to observe the location and heading of self and the box in executing the role and controls. R2P2 is evaluated with a six-robot team deployed in a simulator built using NVIDIA IsaacSim -- demonstrating generalizability across different surface friction/inclination and box mass scenarios, and better success rate compared to a standard virtual-leader-follower method. R2P2 is also successfully validated with a physical experiment, where it is executed onboard four turtlebots tasked with moving a 1.2 kg box.