[Paper] 在资源受限的机器人平台中嵌入自主代理

Source: arXiv - 2601.04191v1

概述

本文展示了高级自主软件代理可以在体积小、功耗低的机器人上运行，并仍能实时做出决策。通过将基于 AgentSpeak 的推理引擎嵌入两轮平台，作者表明即使是资源极度受限的硬件也能自主导航迷宫，为机器人、物联网和嵌入式 AI 中更智能的边缘设备打开了大门。

关键贡献

• 第一手集成 将 AgentSpeak 自主代理与最小的两轮机器人（≈ 10 cm，< 100 g）结合。
• 量化性能数据：机器人在 59 秒内解决迷宫，仅使用 287 次推理循环；每次决策耗时 < 1 毫秒。
• 概念验证，表明高层 BDI（信念‑欲望‑意图）推理能够在嵌入式硬件上满足实时约束。
• 开源实现（代理代码、机器人固件和实验脚本），以促进可重复性和进一步研究。
• 指南，用于在资源受限平台上将高层代理构造映射到低层传感器/执行器循环。

方法论

1. 平台选择 – 一款商业可得的两轮机器人，配备低成本微控制器（16 MHz，32 KB RAM）和基本的接近传感器。
2. 代理架构 – 作者使用 AgentSpeak，一种用于 BDI 代理的声明式语言，来编码机器人的信念（传感器读数）、欲望（到达迷宫出口）和意图（向前导航，左转/右转）。
3. 嵌入过程 – 将 AgentSpeak 解释器交叉编译，以直接在微控制器上运行，并通过一个薄硬件抽象层将代理动作转换为电机指令和传感器更新。
4. 实验设置 – 构建了一个 3 m × 3 m 的多分支迷宫；机器人从固定入口点出发，需在没有外部指导的情况下找到出口。
5. 收集的指标 – 通过轻量级遥测模块记录总执行时间、推理循环次数、每循环 CPU 时间以及内存占用。

结果与发现

这些数据证明，BDI 推理循环足够轻量，能够在拥有不足 100 KB RAM 的微控制器上进行实时控制。尽管存在传感器噪声，机器人的行为仍保持确定性和鲁棒性，这表明高级代理模型能够容忍典型的嵌入式不确定性。

实际意义

• 机器人边缘 AI – 开发者现在可以将复杂的决策（面向目标的规划、反应行为）直接嵌入廉价机器人中，消除对持续云端卸载的需求。
• 物联网自主性 – 类似的 BDI 代理可以部署在智能传感器、无人机或可穿戴设备上，这些设备必须在严格的功耗预算下本地执行。
• 快速原型 – 使用 AgentSpeak 作为高级语言，使工程师能够在不编写低层控制代码的情况下原型化复杂行为，然后将相同的逻辑编译到受限硬件上。
• 安全关键系统 – 可预测、受限的推理时间（< 1 ms）满足许多实时安全标准，使该方法适用于仓库 AGV、配送机器人或辅助设备。
• 可扩展车队管理 – 每个机器人可以在本地做出导航决策，而中央服务器协调更高层次的任务，从而降低网络流量和延迟。

限制与未来工作

• 硬件范围 – 实验仅限于单一微控制器类别；在更受限的平台（例如，低于 8 KB RAM）上的性能尚未测试。
• 复杂度上限 – 迷宫任务相对简单；扩展到更丰富的环境（动态障碍、多机器人协同）可能会使推理周期超出已展示的限制。
• 能量分析 – 虽然测量了 CPU 负载，但论文未提供详细的功耗分析，而这对电池供电的部署至关重要。
• AgentSpeak 扩展 – 未来工作可以探索将学习组件（例如强化学习）与 BDI 模型集成，以在保持实时保证的同时实现行为的即时适应。

总体而言，该研究提供了一个有说服力的蓝图，将高级自主代理引入边缘计算，表明“思考”机器人不必耗电巨大或依赖云端。

作者

• Negar Halakou
• Juan F. Gutierrez
• Ye Sun
• Han Jiang
• Xueming Wu
• Yilun Song
• Andres Gomez

论文信息

• arXiv ID: 2601.04191v1
• 分类: cs.RO, cs.AI
• 发布时间: 2026年1月7日
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