多机器人系统强化学习研究综述_马磊

资 源 简 介

多机器人系统强化学习研究综述_马磊

详 情 说 明

多机器人系统强化学习研究综述

多机器人系统通过协同作业能够完成单机器人难以胜任的复杂任务，如大规模环境探索、协同搬运等。强化学习作为让机器通过试错与环境交互学习的范式，为多机器人系统提供了去中心化决策的新思路。

研究框架主要围绕马尔可夫决策过程展开，需解决状态空间爆炸和信用分配两大核心挑战。前者通过函数逼近或分层强化学习降低维度，后者则采用差分奖励或贡献分配机制明确个体行为对全局奖励的影响。在路径规划场景中，结合值分解网络可有效协调避障与目标抵达的冲突。

当前前沿集中在异构机器人协同和迁移学习方向。未来趋势包括结合模仿学习降低训练成本，以及开发适用于动态环境的元强化学习架构。该领域仍面临通信开销和实时性等工程化难题，需进一步探索轻量化算法与硬件加速方案的结合。