論文の概要: Cognition to Control - Multi-Agent Learning for Human-Humanoid Collaborative Transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03768v1
- Date: Wed, 04 Mar 2026 06:24:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.200309
- Title: Cognition to Control - Multi-Agent Learning for Human-Humanoid Collaborative Transport
- Title（参考訳）: 制御に対する認知-ヒト・ヒューマノイド協調輸送のためのマルチエージェント学習-
- Authors: Hao Zhang, Ding Zhao, H. Eric Tseng,
- Abstract要約: 本稿では,3層階層構造である認知制御(C2C)について述べる。
協調操作タスクの実験は、単一エージェントとエンドツーエンドのベースラインよりも成功と堅牢性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.304887250687536
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Effective human-robot collaboration (HRC) requires translating high-level intent into contact-stable whole-body motion while continuously adapting to a human partner. Many vision-language-action (VLA) systems learn end-to-end mappings from observations and instructions to actions, but they often emphasize reactive (System 1-like) behavior and leave under-specified how sustained System 2-style deliberation can be integrated with reliable, low-latency continuous control. This gap is acute in multi-agent HRC, where long-horizon coordination decisions and physical execution must co-evolve under contact, feasibility, and safety constraints. We address this limitation with cognition-to-control (C2C), a three-layer hierarchy that makes the deliberation-to-control pathway explicit: (i) a VLM-based grounding layer that maintains persistent scene referents and infers embodiment-aware affordances/constraints; (ii) a deliberative skill/coordination layer-the System 2 core-that optimizes long-horizon skill choices and sequences under human-robot coupling via decentralized MARL cast as a Markov potential game with a shared potential encoding task progress; and (iii) a whole-body control layer that executes the selected skills at high frequency while enforcing kinematic/dynamic feasibility and contact stability. The deliberative layer is realized as a residual policy relative to a nominal controller, internalizing partner dynamics without explicit role assignment. Experiments on collaborative manipulation tasks show higher success and robustness than single-agent and end-to-end baselines, with stable coordination and emergent leader-follower behaviors.
- Abstract（参考訳）: 効果的な人間ロボット協調(HRC)は、人間のパートナーに継続的に適応しながら、高レベルの意図を接触安定な全身運動に翻訳する必要がある。
多くの視覚-言語-アクション(VLA)システムは、観察と指示から行動へのエンドツーエンドのマッピングを学習するが、リアクティブな(システム1のような)振る舞いを強調し、システム2スタイルの熟考が信頼性と低レイテンシの継続的な制御とどのように統合されるかを明確にしないままにしておく。
このギャップは、長期の調整決定と物理的実行が接触、実現可能性、安全性の制約の下で共進化する必要があるマルチエージェント HRC において急激である。
この制限を認知制御(C2C)という3層階層の階層構造を用いて解決する。
i)VLMに基づく地平層であって,持続的なシーン参照を保持し,実施に留意すべき空き/制約を推測するもの
二 マルコフポテンシャルゲームとしての分散MARLキャストを介して人間とロボットの結合の下での長軸スキル選択とシーケンスを最適化するシステム2コアの熟考技術/調整層
三 キネマティック・ダイナミック性及び接触安定性を図りつつ、選択したスキルを高周波で実施する全身制御層。
熟考層は、名目制御器に対する残留ポリシーとして実現され、明示的な役割割り当てを伴わずにパートナーダイナミクスを内部化する。
協調操作タスクの実験では、単一エージェントとエンドツーエンドのベースラインよりも成功と堅牢性が向上し、安定したコーディネーションと創発的なリーダとフォロワーの振る舞いが示される。
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