🤖单智能体具身AI：主要依赖经典控制与规划方法，如基于约束、采样和优化的方法。随着环境动态性和任务复杂性增加，基于学习的方法逐渐成为主流，包括端到端强化学习、层次化学习和模仿学习。此外，生成模型通过捕捉数据底层分布，为具身AI提供更强大的表示能力和灵活性，应用于端到端控制、任务规划、感知、奖励设计和数据高效学习。

🤝多智能体控制与规划：多智能体系统中的控制和规划是实现高精度、实时决策的基础。早期方法采用集中式控制，但面临可扩展性挑战。分布式控制方法虽然解决了可扩展性问题，但在解决智能体间的冲突方面存在困难。分组多智能体控制框架（EMAPF）通过动态聚类智能体，实现了大规模空中机器人团队的有效控制。

📚多智能体学习：需要解决异步决策、异构智能体和开放环境中的学习挑战。异步协作方面，ACE算法通过引入宏动作来解决通信延迟和硬件异构性问题。异构协作方面，HetGPPO和COMAT等方法通过为不同类型的智能体设计独立的观察和策略网络，并通过图神经网络进行信息交换，从而有效处理异构性。开放环境中的自适应学习则通过鲁棒训练和持续协调等方法应对动态变化。

💡生成模型在多智能体交互中的应用：生成模型在多智能体具身AI中具有重要作用，能够引入先验知识、促进智能体间的通信和观察补全，并提高数据效率。例如，利用预训练的生成模型进行任务分解和分配，显著减少了每个智能体的探索空间；在分布式决策中，通过引入中心化的生成模型来评估分布式生成模型的决策，提高了决策能力；通过语言理解和生成能力，显著改善人机交互和协作。

2025-05-10 10:24 湖北

详细介绍了单智能体具身人工智能（Embodied AI）的研究现状、方法和进展：

1.1 经典控制与规划方法

单智能体具身AI在经典控制和规划方面主要依赖于以下几种方法：

基于约束的方法：通过将任务目标和环境条件编码为逻辑约束，将规划问题转化为符号表示，并使用约束求解技术（如符号搜索）来找到可行解。这种方法更注重解的可行性而非最优性，且在处理高维感知输入时复杂度较高。

基于采样的方法：通过随机采样技术（如快速探索随机树RRT）逐步构建树或图结构，以探索可行的运动轨迹。这种方法适用于高维空间，能够有效处理复杂的环境。

基于优化的方法：将任务目标和性能指标建模为优化目标函数，同时将可行性条件表示为约束条件，利用优化技术在约束解空间中搜索最优解。例如，多项式轨迹规划、模型预测控制（MPC）和最优控制（OC）等方法在需要时间最优操作的场景中表现出色。

1.2 基于学习的方法

随着环境动态性和任务复杂性的增加，基于学习的方法逐渐成为主流：

端到端强化学习（End-to-end RL）：通过直接从环境中学习策略，将感知信息映射到行动决策。这种方法能够直接优化策略，但面临样本效率低和训练时间长的问题。

层次化学习（Hierarchical Learning）：将复杂任务分解为更简单的子任务，通过层次化的策略提高学习效率和可扩展性。例如，使用强化学习进行高级规划，结合模型预测控制（MPC）等经典控制方法执行低级动作。

模仿学习（Imitation Learning, IL）：通过模仿专家行为来学习任务解决能力，避免了手动设计奖励函数的复杂性。常见的方法包括行为克隆（BC）、逆强化学习（IRL）和生成对抗模仿学习（GAIL）。这些方法在样本效率和泛化能力上各有优势。

1.3 基于生成模型的方法

生成模型通过捕捉数据的底层分布来生成新的样本，为具身AI提供了更强大的表示能力和灵活性：

端到端控制（End-to-end Control）：使用生成模型（如大型视觉-语言模型VLM）直接作为决策控制器，将先验知识和预训练能力融入具身系统。例如，通过格式化输入并直接从预训练模型中推断行动。

任务规划（Task Planning）：利用生成模型的推理能力，将任务分解为可操作的步骤序列。例如，给定一个高级任务（如“倒一杯水并放在桌子上”），生成模型可以将其分解为一系列具体动作。

感知（Perception）：生成模型（如Transformer架构）可以用于融合多模态感知数据，提供更有效的环境表示。

奖励设计（Reward Design）：利用生成模型生成奖励信号或奖励函数，以简化复杂环境中的奖励设计过程。

数据高效学习（Data-efficient Learning）：通过生成模型生成数据，提高样本效率，减少与物理环境的交互成本。

深入探讨了多智能体具身人工智能（Embodied AI）的研究进展、面临的挑战以及未来的发展方向：

2.1 多智能体控制与规划

多智能体系统（MAS）中的控制和规划方法是实现高精度、实时决策的基础：

集中式控制：早期方法将多智能体系统建模为单个智能体，进行集中控制和规划。然而，这种方法在大规模系统中面临可扩展性挑战。

分布式控制：为了解决集中式控制的可扩展性问题，分布式控制方法被提出，每个智能体独立进行控制。但这种方法在解决智能体间的冲突方面存在困难。

分组多智能体控制框架（EMAPF）：通过动态聚类智能体，将智能体分为多个小组，每个小组内部进行集中控制，而小组之间保持独立控制。这种方法在大规模空中机器人团队中表现出色。

2.2 多智能体学习

多智能体学习需要解决异步决策、异构智能体和开放环境中的学习挑战：

异步协作：由于通信延迟和硬件异构性，智能体之间的交互和反馈往往是异步的。文章介绍了ACE算法，通过引入宏动作（macro-actions）来解决这一问题。宏动作作为整个MAS的集中目标，智能体基于此目标进行多次异步决策。

异构协作：智能体在感知能力、动作空间、任务目标等方面存在差异。HetGPPO和COMAT等方法通过为不同类型的智能体设计独立的观察和策略网络，并通过图神经网络进行信息交换，从而有效处理异构性。

开放环境中的自适应学习：开放环境中的任务目标、环境因素和协作模式是动态变化的。研究人员提出了鲁棒训练和持续协调等方法，以应对这些挑战。

2.3 基于生成模型的多智能体交互

生成模型在多智能体具身AI中具有重要作用，能够引入先验知识、促进智能体间的通信和观察补全，并提高数据效率：

多智能体任务分配：利用预训练的生成模型（如大型语言模型）进行任务分解和分配，显著减少了每个智能体的探索空间。例如，SMART-LLM通过分解任务并根据智能体能力进行分组，实现高效的任务分配。

分布式决策：生成模型可以用于分布式决策，每个智能体独立进行决策和策略评估。通过引入中心化的生成模型来评估分布式生成模型的决策，进一步提高了决策能力。

人机协作：生成模型能够通过语言理解和生成能力，显著改善人机交互和协作。例如，通过主动查询人类以获取缺失信息或推断人类意图，智能体可以更有效地与人类协作。

数据高效学习：在多智能体设置中，样本效率问题更加突出。通过使用生成模型进行数据增强，可以提高数据效率，支持更有效的学习。

https://arxiv.org/pdf/2505.05108Multi-agent Embodied AI: Advances and Future Directions

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