11、机器人集群自动设计：AutoMoDe的原理与挑战

机器人集群自动设计：AutoMoDe的原理与挑战

机器人集群技术在众多领域展现出巨大的应用潜力，如高风险环境下的任务执行。然而，实现机器人集群的有效设计面临着诸多挑战，尤其是现实差距问题。AutoMoDe作为一种自动离线设计方法，为解决这些问题提供了新的思路。

1. AutoMoDe的优化与拓展

AutoMoDe通过组装预定义软件模块来生成机器人集群的控制软件。除了已有的优化算法，还引入了模拟退火算法。此外，Coconut拓展了行为模块集，纳入不同的探索方案，并研究了它们对生成的集群性能的影响。

2. 工作假设的进一步验证

AutoMoDe不同变体的结果证实了一个重要假设：现实差距问题与机器学习中的泛化问题相似，通过注入偏差降低控制架构的复杂性，可以提高控制软件对现实差距的鲁棒性。
- 过拟合与过设计 ：在监督机器学习中，过拟合现象会导致训练集和测试集性能出现差异。在机器人集群自动设计中，类似的“过设计”现象也被观察到。当设计努力超过最佳水平时，自动生成的集群在现实中的性能会与模拟中的性能产生偏差。
- 性能差异与排名反转 ：并非所有控制软件实例都受到相同程度的现实差距影响。设计过程早期生成的实例，其性能下降幅度通常小于后期生成的实例，这可能导致“排名反转”现象，即模拟中表现更好的实例在现实中可能不如另一个实例。

过设计和排名反转现象引发了两个关键问题：
- 哪种设计方法能产生在机器人上表现最佳的控制软件？
- 设计过程应何时停止？

目前，这些问题的答案只能通过机器人实验获得，但实验成本高、耗时长且并非