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道通科技机器人团队亮相ICRA 2026 集群控制算法破解GPS依赖难题

道通科技与澳门大学在ICRA2026发布隐式虚拟领导者(IVL)去中心化视觉编队控制框架,利用单目摄像头和GNN-Transformer架构,摆脱GPS依赖。该模型在2-5台机器人上训练后,可稳定扩展至6-7台编队,具备规模泛化能力,已通过学术评审,具备商业化验证条件。

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    刚结束的全球机器人顶会ICRA 2026上,道通科技(688208)旗下A vantRobotics团队与澳门大学联手,在“开放世界机器人中的不确定性”专题研讨会上,放出了一个名为“隐式虚拟领导者”(Implicit Virtual Leader, IVL)的去中心化视觉编队控制框架。

    道通科技机器人团队亮相ICRA 2026 集群控制算法破解GPS依赖难题

    今年ICRA的主题是“Robots for All”,地点选在奥地利维也纳,规模相当大——86个国家、超过8000名学者和产业人士到场,有效投稿4947篇,录用率约38%。这一届有个很明显的特征:中国学术力量占据主导地位。Top20学术机构中,中国高校占了55%的席位,清华大学以74篇录用论文的成绩,位列全球第一。

    在机器人集群领域,“编队协同”这个词出现的频率越来越高。物流仓储、工业巡检、应急救援……这些场景里,让多台机器人一起干活是刚需。但现有方案长期卡在三道坎上:太依赖GPS定位、抗干扰能力弱、一旦领头的机器人“掉线”,整个编队就可能跟着崩溃。

    IVL的思路很有意思——它用一个虚拟的“编队几何中心”替代传统方案里的物理或虚拟领导机器人。也就是说,每台机器人只靠一个普通的单目摄像头,就能独立推断自己在这个隐式参考系里的六自由度位置和朝向,同时还能输出对自身判断的自信程度。

    模型架构方面,IVL用了基于图神经网络(GNN)的两阶段Transformer结构。每台机器人先把单目图像通过视觉基础模型编码成特征向量,再通过GNN在机器人间的通信拓扑上完成消息传递和推理。值得留意的是,这个模型只在2到5台机器人的编队数据上训练过,但在6到7台机器人的编队里依然能保持稳定——说明它对编队规模的泛化能力确实有两把刷子。

    当然,IVL目前还处于学术研究阶段,但其产业落地的逻辑已经比较清晰了。道通科技在巡检机器人、空地协同等具身智能场景上已有布局,而IVL解决的核心问题——集群在不确定环境中如何可靠地感知彼此位置——在这些场景里高度通用。

    工业巡检的环境通常GPS信号弱,视野遮挡频繁;空地协同则需要无人机和地面机器人异构组网。正因如此,IVL那种“规模无关”的GNN架构才更有价值——机器人数量变了、形态变了,都不用重新训练,天生具备从小规模向大规模集群扩展的适配能力。更重要的是,IVL已经通过ICRA同行评议并公开发表,这意味着这条路有了可量化的评价标准,已经具备进入商业化验证阶段的前提条件。

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