多四足机器人协作物体运输：学习去中心化的夹持-提升-移动

我们研究去中心化协作运输问题，涉及 N-四足机器人队伍搭载机械臂，必须仅通过物理接触完成对不可抓握物体的夹持、提升与移动。不同于依赖机器人与物体刚性机械耦合的先前工作，我们面对更具挑战性的情形：机械独立机器人无需通信或集中控制，仅通过接触力协调。为此，我们采用分层策略架构，将基座 locomotion 与机械臂控制分离，提出星座奖励表述统一位置与姿态跟踪以强制刚性接触行为。关键洞察在于通过精心设计奖励与训练课程而非显式机械约束，引导机器人行为仿佛与物体紧密连接。该方法通过共享策略参数与隐式同步线索实现协调，扩展至任意队伍规模无需重新训练。我们展示了大量仿真实验，证明在多样物体几何与质量下实现稳健运输，并展示了轻量物体的 sim2real 迁移结果。