基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究_段勇

资 源 简 介

基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究_段勇

详 情 说 明

在多机器人系统中实现高效协作一直是人工智能和机器人领域的核心挑战之一。段勇教授团队的研究聚焦于如何利用多智能体强化学习框架来解决这一难题。

研究通过分布式决策架构，让每个机器人作为独立智能体与环境交互并收集局部观测信息。不同于传统集中式控制方法，这种模式更贴近现实场景中机器人有限的感知范围。核心创新在于设计了基于值函数分解的协作机制，使得个体机器人在优化自身策略时能隐式考虑团队整体收益。

关键技术突破包括：1）改进了信用分配算法，准确量化每个机器人在团队任务中的贡献度；2）开发了分层策略网络，底层处理运动控制等基础动作，高层负责复杂协作逻辑；3）引入对抗训练机制增强系统鲁棒性，使团队能应对动态环境中出现的突发干扰。

该研究为仓储物流、灾害救援等需要多机器人协同的场景提供了新思路，特别是在非完全信息条件下的分布式决策方面展现出显著优势。实验证明，采用该方法的机器人团队在目标围捕、协同运输等任务中的效率比传统方法提升40%以上。