RoboBallet: Planning for Multi-Robot Reaching with Graph Neural Networks and Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2509.05397v1 📥 PDF

作者: Matthew Lai, Keegan Go, Zhibin Li, Torsten Kroger, Stefan Schaal, Kelsey Allen, Jonathan Scholz

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-09-05

备注: Published in Science Robotics

期刊: RoboBallet: Planning for multirobot reaching with graph neural networks and reinforcement learning. Sci. Robot. 10, eads1204(2025)

DOI: 10.1126/scirobotics.ads1204

💡 一句话要点

RoboBallet：利用图神经网络和强化学习进行多机器人协同规划

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多机器人协同 任务规划 图神经网络 强化学习 自动化制造

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂多机器人任务规划中，难以应对大规模、高维度和动态变化的环境，依赖人工设计轨迹。
  2. 提出基于图神经网络和强化学习的框架，将任务分配、调度和运动规划联合建模，实现自动化规划。
  3. 实验证明该方法在复杂环境中具有良好的泛化能力和高速规划能力，可用于工作单元布局优化。

📝 摘要（中文）

现代机器人制造需要在共享、充满障碍物的工作空间中，对多个机器人进行无碰撞协调，以完成大量任务。尽管单个任务可能很简单，但在时空约束下，自动化的联合任务分配、调度和运动规划对于传统方法而言，在实际规模上仍然是计算上难以处理的。目前工业界部署的多臂系统依赖于人类的直觉和经验，通过劳动密集型过程手动设计可行的轨迹。为了解决这个挑战，我们提出了一个强化学习（RL）框架来实现自动化的任务和运动规划，并在一个充满障碍物的环境中进行了测试，其中八个机器人执行共享工作空间中的40个到达任务，任何机器人都可以按任何顺序执行任何任务。我们的方法建立在图神经网络（GNN）策略之上，该策略通过RL在程序生成的环境中进行训练，这些环境具有不同的障碍物布局、机器人配置和任务分布。它采用场景的图表示和一个通过强化学习训练的图策略神经网络来生成多个机器人的轨迹，从而联合解决任务分配、调度和运动规划的子问题。在模拟中对大量随机生成的任务集进行训练后，我们的策略可以零样本泛化到具有不同机器人放置、障碍物几何形状和任务姿势的未见设置。我们进一步证明了我们解决方案的高速能力使其能够用于工作单元布局优化，从而缩短了解决方案时间。我们规划器的高速度和可扩展性也为新的能力打开了大门，例如容错规划和基于在线感知的重新规划，在这些场景中，需要快速适应动态任务集。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多机器人协同任务规划问题，特别是在具有复杂障碍物环境下的任务分配、调度和运动规划。现有方法，如传统的优化算法，在面对大规模机器人和任务数量时，计算复杂度过高，难以满足实时性要求。此外，人工设计的轨迹难以适应动态变化的环境和任务需求。

核心思路：论文的核心思路是将多机器人任务规划问题建模为一个图结构，利用图神经网络（GNN）学习机器人、任务和环境之间的关系，并通过强化学习（RL）训练GNN策略，使其能够自主地进行任务分配、调度和运动规划。这种方法能够有效地处理高维度状态空间，并具有良好的泛化能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境生成器：用于生成具有不同障碍物布局、机器人配置和任务分布的模拟环境。2) 图表示：将环境、机器人和任务信息编码为图结构，其中节点表示机器人和任务，边表示它们之间的关系（如距离、可达性等）。3) 图神经网络策略：使用GNN学习图结构上的策略，输出每个机器人的动作（如运动轨迹）。4) 强化学习训练：使用RL算法（具体算法未知）训练GNN策略，使其能够最大化奖励函数（如完成任务数量、最小化碰撞等）。

关键创新：论文的关键创新在于将图神经网络和强化学习相结合，用于解决多机器人协同任务规划问题。与传统方法相比，该方法能够更好地处理高维度状态空间，并具有更强的泛化能力。此外，该方法能够联合优化任务分配、调度和运动规划，从而获得更优的整体性能。

关键设计：论文中关于GNN的具体结构和RL算法的细节描述较少，具体参数设置、损失函数和网络结构未知。但可以推测，GNN的设计需要考虑机器人和任务之间的关系，例如使用注意力机制来学习不同机器人和任务之间的重要性。RL算法的选择需要考虑探索和利用之间的平衡，例如使用Actor-Critic算法。

📊 实验亮点

论文在包含8个机器人和40个任务的复杂环境中进行了实验，证明了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够零样本泛化到未见过的环境，并具有高速规划能力，可用于工作单元布局优化，缩短解决方案时间。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化制造、物流仓储、灾难救援等领域。在自动化制造中，可以实现多个机器人的协同作业，提高生产效率和灵活性。在物流仓储中，可以实现多个机器人的自主搬运和分拣，降低人工成本。在灾难救援中，可以实现多个机器人的协同搜索和救援，提高救援效率。

📄 摘要（原文）

Modern robotic manufacturing requires collision-free coordination of multiple robots to complete numerous tasks in shared, obstacle-rich workspaces. Although individual tasks may be simple in isolation, automated joint task allocation, scheduling, and motion planning under spatio-temporal constraints remain computationally intractable for classical methods at real-world scales. Existing multi-arm systems deployed in the industry rely on human intuition and experience to design feasible trajectories manually in a labor-intensive process. To address this challenge, we propose a reinforcement learning (RL) framework to achieve automated task and motion planning, tested in an obstacle-rich environment with eight robots performing 40 reaching tasks in a shared workspace, where any robot can perform any task in any order. Our approach builds on a graph neural network (GNN) policy trained via RL on procedurally-generated environments with diverse obstacle layouts, robot configurations, and task distributions. It employs a graph representation of scenes and a graph policy neural network trained through reinforcement learning to generate trajectories of multiple robots, jointly solving the sub-problems of task allocation, scheduling, and motion planning. Trained on large randomly generated task sets in simulation, our policy generalizes zero-shot to unseen settings with varying robot placements, obstacle geometries, and task poses. We further demonstrate that the high-speed capability of our solution enables its use in workcell layout optimization, improving solution times. The speed and scalability of our planner also open the door to new capabilities such as fault-tolerant planning and online perception-based re-planning, where rapid adaptation to dynamic task sets is required.