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《Science Robotics》封面：DeepMind发布RoboBallet，重新定义多机器人协同规划
DeepMind在《Science Robotics》封面发表的RoboBallet研究提出了一种基于图神经网络和强化学习的新框架，解决了多机器人系统中的任务分配、调度和运动规划三大核心挑战。该技术通过动态图表示和高效的离线训练，实现了在复杂环境中多个机器人的实时协同规划，计算效率比传统方法提升显著，为工业自动化提供了创新解决方案。
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Science Robotics 封面论文：RoboBallet利用图神经网络和强化学习规划多机器人协作
DeepMind与伦敦大学合作开发的RoboBallet系统，利用图神经网络和强化学习技术，实现了在多机器人随机环境中的高效任务与运动规划。该系统能够处理任意障碍物几何形状、任务姿势和机器人位置，无需依赖手工设计的简化方案，解决了任务分配、调度和运动规划的联合优化问题。
伦敦大学多机器人运动规划新方法登《Science Robotics》
伦敦大学学院与Google DeepMind等机构合作在《Science Robotics》发表创新研究，提出基于图神经网络和强化学习的多机器人运动规划方法。该方法通过GNN模型在数百万合成场景中训练，将机器人、任务和障碍映射为图结构，实现自动生成无碰撞轨迹，可泛化至新环境布局，仅需CAD文件和高级任务描述即可生成运动计划，大幅减少人工编程和调试需求。
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