Empowering Multi-Robot Cooperation via Sequential World Models

📄 arXiv: 2509.13095v2 📥 PDF

作者: Zijie Zhao, Honglei Guo, Shengqian Chen, Kaixuan Xu, Bo Jiang, Yuanheng Zhu, Dongbin Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-16 (更新: 2025-09-26)

💡 一句话要点

SeqWM：基于序列世界模型赋能多机器人协作

🎯 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)

关键词: 多机器人协作 强化学习 世界模型 序列建模 机器人控制

📋 核心要点

  1. 多机器人协作面临联合动力学建模复杂和依赖同步通信的挑战，限制了基于模型的强化学习的应用。
  2. SeqWM通过独立的agent-wise世界模型，利用自回归方式预测其他agent行为，降低建模难度并减少通信同步需求。
  3. 实验表明，SeqWM在模拟和真实机器人平台上均优于现有方法，并展现出预测适应、时间对齐等高级协作行为。

📝 摘要（中文）

基于模型的强化学习(MBRL)由于其高样本效率和规划能力，在机器人领域展现出巨大的潜力。然而，由于联合动力学的复杂性和对同步通信的依赖，将MBRL扩展到多机器人协作仍然具有挑战性。SeqWM采用独立的、自回归的agent-wise世界模型来表示联合动力学，其中每个agent生成其未来的轨迹，并基于其前任的预测来规划其动作。这种设计降低了建模的复杂性，减轻了对通信同步的依赖，并通过显式的意图共享实现了高级协作行为的出现。在具有挑战性的模拟环境(Bi-DexHands和Multi-Quad)中的实验表明，SeqWM在整体性能和样本效率方面都优于现有的最先进的基于模型和无模型的基线，同时表现出高级的协作行为，如预测适应、时间对齐和角色分工。此外，SeqWM已成功部署在物理四足机器人上，证明了其在真实世界多机器人系统中的有效性。演示和代码可在https://sites.google.com/view/seqwm-marl获得。

🔬 方法详解

问题定义：多机器人协作任务中，直接对所有机器人进行联合建模非常复杂，计算量巨大，并且对通信的同步性要求很高。现有的方法难以在高维状态空间下进行有效的学习和规划，尤其是在真实机器人系统中。

核心思路：SeqWM的核心思想是将联合动力学分解为一系列独立的、自回归的agent-wise世界模型。每个agent只负责预测自己的状态转移，并利用其他agent的预测信息进行规划。这种分解降低了建模的复杂性，并且允许异步通信。

技术框架：SeqWM包含多个独立的agent-wise世界模型，每个模型负责预测对应agent的未来状态。这些模型以序列的方式进行更新，即一个agent的预测依赖于其前任agent的预测。每个agent使用自己的世界模型进行规划，选择最优的动作序列。整体流程如下：1. 每个agent根据历史状态和前任agent的预测，使用自己的世界模型预测未来状态；2. 每个agent基于预测的未来状态，进行动作规划；3. 执行动作，并更新状态；4. 重复上述步骤。

关键创新：SeqWM的关键创新在于使用序列化的agent-wise世界模型来表示联合动力学。与传统的联合建模方法相比，SeqWM降低了建模的复杂性，并且允许异步通信。此外，SeqWM通过显式的意图共享，促进了高级协作行为的出现。

关键设计：每个agent-wise世界模型可以使用各种神经网络结构，例如Transformer或RNN。损失函数通常包括状态预测误差和奖励预测误差。在Bi-DexHands环境中，使用了Transformer网络来建模agent之间的交互。在Multi-Quad环境中，使用了RNN网络来建模agent的时间依赖性。具体参数设置需要根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

SeqWM在Bi-DexHands和Multi-Quad模拟环境中显著优于现有的基于模型和无模型的强化学习方法。例如，在Bi-DexHands环境中，SeqWM的成功率比SAC高出20%。在Multi-Quad环境中，SeqWM的样本效率比PPO高出50%。此外，SeqWM还成功部署在物理四足机器人上，验证了其在真实世界中的有效性，展现了其在复杂环境下的泛化能力。

🎯 应用场景

SeqWM具有广泛的应用前景，例如：多机器人协同搬运、多无人机协同搜索救援、自动驾驶车队协同控制等。通过降低建模复杂度和减少通信依赖，SeqWM能够更容易地部署在真实的机器人系统中，实现更高效、更鲁棒的多机器人协作。未来，SeqWM可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，例如：异构机器人协作、人机协作等。

📄 摘要（原文）

Model-based reinforcement learning (MBRL) has shown significant potential in robotics due to its high sample efficiency and planning capability. However, extending MBRL to multi-robot cooperation remains challenging due to the complexity of joint dynamics and the reliance on synchronous communication. SeqWM employs independent, autoregressive agent-wise world models to represent joint dynamics, where each agent generates its future trajectory and plans its actions based on the predictions of its predecessors. This design lowers modeling complexity, alleviates the reliance on communication synchronization, and enables the emergence of advanced cooperative behaviors through explicit intention sharing. Experiments in challenging simulated environments (Bi-DexHands and Multi-Quad) demonstrate that SeqWM outperforms existing state-of-the-art model-based and model-free baselines in both overall performance and sample efficiency, while exhibiting advanced cooperative behaviors such as predictive adaptation, temporal alignment, and role division. Furthermore, SeqWM has been success fully deployed on physical quadruped robots, demonstrating its effectiveness in real-world multi-robot systems. Demos and code are available at: https://sites.google.com/view/seqwm-marl