基于双层学习的双四足机器人协同运输：运动学与各向异性速度约束

多机器人协同运输是近年来引发广泛关注的关键能力。为可靠地运输受运动学约束的有效载荷，机器人团队必须紧密协作并协调其 individual 速度以实现期望的载荷运动。对于四足机器人而言，关键挑战在于其各向异性速度限制，即前向和后向运动比横向运动更快且更稳定。为实现双四足协同运输并解决上述挑战，我们提出一种 novel Bilevel Learning for Collaborative Transportation (BLCT) 方法。在上层，BLCT 学习两个四足机器人团队协作策略以将有效载荷移动至目标位置，同时考虑其与有效载荷相连的运动学约束。在下层，BLCT 优化每个 individual 机器人的速度控制，以满足各向异性速度约束并避免障碍物。实验表明，我们的 BLCT 方法成功地实现了在挑战性情景下的协同运输，显著优于基准方法。