- 第五波 // 计划中
- 竞赛框架
- 多智能体竞技场
COLOSSEUM
机器人竞赛系统
多智能体机器人系统竞赛框架。在竞争和合作场景中对多机器人协调进行标准化评估。竞技场规格、评分指标、回放分析和对抗压力测试，打造稳健的多机器人系统。
模块状态: 计划中ATLAS 堆栈
竞技场
- 部门
- ANIMA
- 波次
- W5
- 领域
- 仿真
- 第五波 // ANIMA 套件
- 多智能体 — 机器人竞赛系统
COLOSSEUM // W5 // 013/079
01核心挑战
没有标准方法压力测试编队
多机器人协调系统在受控演示中测试，使用合作场景和可预测环境。没人知道当机器人争夺资源、对抗性智能体进入竞技场、或必须在压力下协调时，这些系统如何表现。
没有标准化竞赛框架，就无法比较方法、复现结果或在部署前识别故障模式。每个研究小组使用自己的评估设置，使进展不可衡量。COLOSSEUM提供编队智能自证的竞技场。
02解决方案
COLOSSEUM 提供什么
COLOSSEUM为多机器人系统定义标准化竞赛竞技场，配有结构化评分指标、回放分析和对抗场景。团队将协调算法部署到竞技场中，在相同条件下接受评估。
流程
- 01竞技场规格 — 标准化环境，定义边界、障碍物、目标和约束
- 02评分框架 — 多维指标：任务完成、协调效率、故障处理、目标时间
- 03竞赛执行 — 多团队同时运行，隔离观测和共享环境物理
- 04回放分析 — 完整轨迹记录，事后分析协调模式、故障和涌现策略
能力
- 标准化竞技场可复现的竞赛环境，可配置难度和场景类型→ 公平比较 — 所有参与者相同条件
- 多维评分超越任务成功：协调质量、效率、稳健性和适应性指标→ 揭示真实编队能力，不仅是任务是否完成
- 对抗场景压力测试协调的竞争和对抗环境→ 在部署前发现故障模式 — 而非部署后
- 回放分析完整轨迹记录，自动模式检测和策略分类→ 从竞赛中学习 — 每场比赛生成协调洞察
03工程挑战
为什么这很难
为多机器人系统构建公平且有信息量的竞赛框架：
- 01竞技场设计必须足够有挑战性以区分方法，但不能太难以至于没有系统能成功
- 02评分必须捕捉协调质量 — 不仅是任务完成 — 需要带加权权衡的多维指标
- 03多团队同时执行需要完美隔离观测同时共享同一物理模拟
- 04对抗场景必须系统设计以探测特定故障模式而不至无解
- 05回放分析必须自动分类未被显式编程的涌现协调策略
COLOSSEUM基于ATLAS堆栈进行空间理解，实现具有物理精确环境的真实多机器人模拟。竞技场规格有版本控制且可复现，评分指标通过人类专家排名验证。
04性能基准
系统性能
跨竞赛场景的计划评估指标：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 评估框架 | 结构化多机器人竞赛和评分 |
| 压力测试 | 对抗和竞争场景生成 |
| 分析深度 | 完整回放，含轨迹和策略分析 |
| 协调范围 | 合作、竞争和混合多机器人场景 |
05构建状态
已构建的功能
已完成 0/5 个组件
| 组件 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 竞技场规格 | 计划中 | 环境模板和难度扩展设计 |
| 评分指标 | 计划中 | 多维协调质量指标 |
| 回放分析 | 计划中 | 轨迹记录和自动模式检测 |
| 核心模型 | 计划中 | ATLAS堆栈集成用于空间模拟 |
| API层 | 计划中 | 竞赛提交和结果API |
06应用场景
COLOSSEUM 部署场景
- APP_01
协调基准测试
在相同条件下标准化比较多机器人协调算法 — 可复现结果，公平评估，社区排行榜。
- APP_02
部署前压力测试
在真实部署前通过对抗场景运行编队协调 — 在模拟中发现故障模式，而非在仓库中。
- APP_03
研究竞赛
为机器人社区举办竞赛 — 推动多机器人协调进展的结构化挑战，发布结果和分析。
07技术
底层技术
基础：竞赛架构
- 竞技场规格语言用于可复现的环境定义
- 可配置指标权重的多维评分
- 用于多团队同时竞赛的隔离执行沙箱
- 带自动协调模式分析的完整轨迹回放
COLOSSEUM 实现
- 竞技场引擎：带难度扩展的参数化环境生成
- 评分管线：实时指标计算与事后聚合
- 执行管理器：共享物理的沙箱多团队模拟
- 分析引擎：轨迹聚类、策略分类、故障分类学
ANIMA模块集成
- ATLAS堆栈为真实竞技场模拟提供空间理解
- ATLAS映射实现环境感知评分和轨迹分析
- 组合为多机器人协调的标准化竞赛平台
竞技场规格
- 可扩展：2-50机器人竞赛
- 场景：合作、竞争、混合
- 回放：完整6自由度轨迹记录
- 指标：任务、协调、效率、稳健性
08论文
研究基础
- [01]标准化多智能体机器人竞赛框架 — 编队协调系统的对抗评估和回放分析