Multi-Robot(多机器人系统)指多台机器人在同一环境中通过感知、通信与协同决策共同完成任务的技术体系,是机器人学与人工智能交叉领域的核心研究方向。随着大模型与具身智能的兴起,多机器人协作正从传统的规则式调度,转向基于学习的不确定性建模、语义通信与统一策略控制。
Multi-Robot 近期进展
此外,产业侧也在向这一方向延伸。Google 在其开发者渠道发布了 Gemini Robotics ER 2,定位为其最强具身推理模型,用于物理 AI 场景,这类通用模型被视为未来多机器人系统共享感知与推理底座的潜在基础。
当前焦点与观察点
当前多机器人研究的争议与焦点主要集中在三个层面:一是通信机制,即在真实网络带宽与延迟约束下,机器人之间应交换原始数据、特征还是语义信息;二是控制范式的选择,集中式调度可靠但扩展性差,去中心化和单策略多机(如 CHORUS 路线)更灵活但对模型泛化能力要求高;三是安全性,涉及人群交互与社会导航的场景对预测不确定性尤为敏感。观察点在于,通用具身基础模型能否与分布式多机器人架构有效结合——若 VLA 模型可以直接支撑异构机群协作,该领域可能迎来范式切换;否则,不确定性建模与异步学习等传统方法仍将在工程落地中占主导。