Probabilistic Energy Modeling Unifies Versatile Swarm Control

📄 arXiv: 2610.31371v1 📥 PDF

作者: Xiang Zhou, Xiangyu Zhu, Xintong Wang, Qingyuan Yang, Rui Huang, Feng Xue, Lin Li, Qingrui Zhang

分类: cs.RO, cs.MA

发布日期: 2026-10-22

备注: 25

💡 一句话要点

提出概率能量建模以统一多样化的群体控制方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 群体控制 概率能量建模 分散策略 无人机群体 任务成功率 零样本转移 多任务适应性

📋 核心要点

  1. 现有的群体控制方法在任务变化时常需重新设计或调优，缺乏灵活性和通用性。
  2. 本文提出通过概率能量建模来统一群体控制，利用共享的交互原则而非特定任务的控制公式。
  3. 实验结果表明，所提方法在多种环境和任务中实现了高成功率，并且支持零样本转移。

📝 摘要（中文）

机器人群体必须在多样化的任务中进行协调，但现有控制器在目标变化时常需重新设计、调优或再训练。本文展示了概率能量建模提供了一种统一的表示方法，使得多样化任务可以通过共享的交互原则组合而成，而非特定于任务的控制公式。通过利用Gibbs随机场能量最小化与结构化奖励最大化之间的对应关系，我们将基本的群体行为编码为可重用的能量项，形成统一的概率目标。在这一表示下训练的分散策略可以通过轻量级策略门控组合成单一控制器，无需再训练。该方法在空中群体中得到了验证，统一策略在六个任务类别、10-100个代理、两个硬件平台以及室内杂乱和GPS受限的林地环境中实现了零样本泛化。大规模仿真显示任务成功率达到0.96-1.00，每个代理的推理延迟为1-10毫秒，实际部署确认了零样本转移到真实平台和非结构化环境。这些结果确立了概率能量建模作为一种可扩展和可转移的分散群体控制框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有的群体控制方法在面对任务变化时，通常需要重新设计、调优或再训练，导致灵活性不足和效率低下。

核心思路：本文提出的概率能量建模方法通过共享的交互原则来统一多样化的群体控制，使得不同任务可以通过组合基本行为来实现。

技术框架：整体架构包括概率能量建模、轻量级策略门控和可解释的动作注意机制。首先，通过能量最小化编码基本行为，然后训练分散策略，最后通过门控机制组合成单一控制器。

关键创新：最重要的创新在于将Gibbs随机场能量最小化与结构化奖励最大化相结合，形成统一的概率目标，从而实现了无需再训练的策略组合。

关键设计：在设计中，采用了可重用的能量项来表示基本行为，并通过无量纲归一化支持在不同规模和平台间的转移。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在六个不同任务类别中实现了0.96-1.00的任务成功率，且每个代理的推理延迟仅为1-10毫秒。此外，实际部署验证了该方法在真实平台和非结构化环境中的零样本转移能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机群体协作、灾害救援、环境监测等场景，能够有效提升群体系统在复杂环境中的适应能力和任务执行效率。未来，该框架有望推动更广泛的自主系统发展，促进多机器人系统的协同工作。

📄 摘要（原文）

Robotic swarms must coordinate across diverse missions, yet existing controllers often require redesign, retuning, or retraining when objectives change. Here we show that probabilistic energy modeling provides a unifying representation for versatile swarm control, in which diverse missions emerge from compositions of shared interaction principles rather than task-specific control formulations. By exploiting the correspondence between Gibbs random field energy minimization and structured reward maximization, we encode fundamental swarm behaviors as reusable energy terms within a unified probabilistic objective. Decentralized policies trained within this representation are composed into a single controller through lightweight policy gating, without retraining. An interpretable action-attention mechanism captures non-uniform local interactions, while dimensionless normalization supports transfer across swarm scales and platforms. Demonstrated on aerial swarms, the unified policy generalizes zero-shot across six mission classes, 10-100 agents, two hardware platforms, and indoor cluttered and GPS-denied woodland environments. Large-scale simulations achieve 0.96-1.00 task success rates with 1-10 ms per-agent inference latency, while physical deployments confirm zero-shot transfer to real platforms and unstructured environments. These results establish probabilistic energy modeling as a scalable and transferable framework for decentralized swarm control.