Hierarchical Preemptive Holistic Collaborative Systems for Embodied Multi-Agent Systems: Framework, Hybrid Stability, and Scalability Analysis

📄 arXiv: 2601.02779v1 📥 PDF

作者: Ting Peng

分类: eess.SY

发布日期: 2026-01-06

💡 一句话要点

提出分层抢占式整体协作框架Prollect，解决具身多智能体系统中的安全、可扩展性和效率问题。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 多智能体系统 分层控制 协作控制 混合自动机 后退视界控制

📋 核心要点

  1. 现有去中心化方法易陷入局部最优，中心化方法计算复杂度高且存在单点故障风险，难以兼顾安全、可扩展性和效率。
  2. 论文提出分层抢占式整体协作框架Prollect，将全局问题分解为子空间优化，并设计三阶段后退视界机制。
  3. 设计鲁棒定时协议，引入空闲缓冲区消除芝诺行为，并形式化影子代理协议保证轨迹一致性。

📝 摘要（中文）

在受限物理环境中，具身多智能体系统的协调需要在安全性、可扩展性和效率之间取得严格的平衡。传统的去中心化方法，例如反应式避障，由于缺乏对未来意图的感知，容易陷入局部最小值或相互让步的僵局。相比之下，中心化规划面临着难以处理的计算复杂性和单点故障的脆弱性。为了解决这些局限性，我们提出了分层抢占式整体协作（Prollect）框架，该框架通过将全局协调问题分解为拓扑连接的子空间优化，从而推广了抢占式整体协作系统（PHCS）。我们将系统形式化为混合自动机，并引入了一个三阶段的后退视界机制（冻结执行、初步规划、主动前瞻窗口），并显式填充以防止协调传播和意图更新之间的竞争。值得注意的是，我们设计了一个鲁棒的定时协议，其中包含一个强制性的空闲缓冲区，该缓冲区充当停留时间约束，以消除芝诺行为并确保在抖动下的计算稳定性。此外，我们形式化了一个影子代理协议，以保证跨子空间边界的无缝轨迹一致性，我们将其视为输入到状态的稳定性（ISS）问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身多智能体系统在复杂物理环境中协调的难题。现有方法，如反应式避障，缺乏全局意识，容易出现死锁；而集中式规划计算量大，难以扩展，且存在单点失效风险。因此，需要在安全性、可扩展性和效率之间找到平衡。

核心思路：核心思想是将全局协调问题分解为多个拓扑连接的子空间优化问题，从而降低计算复杂度并提高可扩展性。通过分层结构，每个子空间可以独立进行优化，并通过特定的协议保证子空间之间的协调一致性。

技术框架：Prollect框架包含以下几个主要模块：1) 分层结构：将全局环境划分为多个子空间。2) 三阶段后退视界机制：包括冻结执行、初步规划和主动前瞻窗口，用于协调传播和意图更新。3) 鲁棒定时协议：包含强制性的空闲缓冲区，用于消除芝诺行为。4) 影子代理协议：用于保证跨子空间边界的轨迹一致性。整个系统被形式化为混合自动机。

关键创新：主要创新点在于分层结构和影子代理协议。分层结构通过分解问题降低了计算复杂度，提高了可扩展性。影子代理协议保证了子空间之间的轨迹一致性，避免了因局部优化导致的全局不一致问题。此外，鲁棒定时协议通过引入空闲缓冲区，保证了系统在存在抖动情况下的计算稳定性。

关键设计：三阶段后退视界机制中的窗口大小和填充量是关键参数，需要根据具体环境和智能体数量进行调整。空闲缓冲区的大小需要根据系统的抖动情况进行设置，以保证计算稳定性。影子代理协议中的输入到状态稳定性（ISS）分析，需要根据具体动力学模型进行推导。

📊 实验亮点

论文通过形式化分析和仿真实验验证了Prollect框架的有效性。具体实验数据未知，但论文强调该框架能够保证系统的安全性、可扩展性和效率，并能有效消除芝诺行为，保证计算稳定性。影子代理协议能够保证跨子空间边界的轨迹一致性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多智能体协作的场景，例如：仓库自动化、自动驾驶、无人机集群、机器人足球等。通过提高多智能体系统的安全性、可扩展性和效率，可以显著提升这些应用场景的性能和可靠性，并降低运营成本。未来，该框架可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中。

📄 摘要（原文）

The coordination of Embodied Multi-Agent Systems in constrained physical environments requires a rigorous balance between safety, scalability, and efficiency. Traditional decentralized approaches, e.g., reactive collision avoidance, are prone to local minima or reciprocal yielding standoffs due to the lack of future intent awareness. In contrast, centralized planning suffers from intractable computational complexity and single-point-of-failure vulnerabilities. To address these limitations, we propose the Hierarchical Preemptive Holistic Collaborative (Prollect) framework, which generalizes the Preemptive Holistic Collaborative System (PHCS) by decomposing the global coordination problem into topologically connected subspace optimizations. We formalize the system as a Hybrid Automaton and introduce a three-stage receding horizon mechanism (frozen execution, preliminary planning, proactive look-ahead windows) with explicit padding to prevent races between coordination dissemination and intent updates. Notably, we design a robust timing protocol with a mandatory Idle Buffer that acts as a dwell-time constraint to eliminate Zeno behaviors and ensure computational stability under jitter. Furthermore, we formalize a Shadow Agent protocol to guarantee seamless trajectory consistency across subspace boundaries, which we treat as an Input-to-State Stability (ISS) problem.