机器人调度技术是智能制造和自动化系统的核心组成部分，近年来随着人工智能、物联网和边缘计算等技术的发展，国外在该领域取得了显著进展。本综述将从理论研究、算法创新、工业应用和未来趋势四个方面，系统分析当前国外机器人调度技术的发展状况。
理论研究进展
机器人调度领域的理论研究主要集中在动态环境适应性、多机协同优化和不确定性处理三个方向。
动态环境适应性：加州理工学院研究团队提出的谱扩展树搜索(SETS)方法代表了当前最先进的实时规划技术。该方法通过使用局部线性化系统的频谱来构建连续世界的低复杂度离散表示，能够处理欠驱动的非线性动态、非凸奖励函数和无结构环境等问题。SETS已在无人机、航天器和地面机器人平台上验证了其有效性，能够实时自动发现多样化的最优行为和运动轨迹。
多机协同优化：ICRA 2024会议上发表的论文《Do We Run Large-Scale Multi-Robot Systems on the Edge?》了边缘计算环境下大规模多机器人系统的性能优化问题，提出了两阶段性能扩展方法，为工厂环境中数十台AGV协同作业提供了理论框架。
不确定性处理：韩国科学技术院和麻省理工学院联合开发的接触隐式MPC框架突破了传统方法依赖预定义接触模式的限制，使四足机器人能够在没有预定义接触模式的情况下自主发现并执行最优运动策略。该方法采用硬接触模型结合线性互补约束，通过优化状态轨迹、控制输入和接触力，实现了真正的自适应控制。
算法创新与突破
国外研究机构在机器人调度算法方面取得了多项突破性进展，主要体现在以下三个层面：
学习型算法：加州大学伯克利分校提出的"目标掩蔽扩散策略"通过掩蔽机制和扩散模型，使机器人能够在未知和动态环境中高效进行导航和。该团队设计了一个统一框架，将目标驱动的导航与自主结合起来，显著提高了机器人在复杂环境中的适应性和效率。哈佛大学开发的TinyMPC算法则解决了资源受限微控制器上的模型预测控制问题，使小型低成本机器人也能实现高级调度功能。
优化算法：接触隐式MPC框架中引入的多重射击变体DDP(Multiple Shooting DDP)算法，有效解决了传统单射击方法在硬接触动力学系统中因初始状态偏差导致的优化失败问题。该算法显著增强了优化稳定性，确保接触模式在不同初始状态下保持一致性。
协同算法：Open X-Embodiment项目整合了20多个机器人手臂操控器和500多个任务的数据集，数据量超过9TB，为生成性操控技能设立了新标准。该项目展示了大规模数据在机器人学习中的应用潜力，通过跨机器人知识迁移实现了在新机器人上的zero-shot泛化能力。
工业应用现状
机器人调度技术在工业领域的应用呈现出从单一功能向系统集成、从结构化环境向非结构化环境发展的趋势。
汽车制造领域：优必选人形机器人Walker S1与拖挂牵引机器人T3000在比亚迪工厂实现了协同作业。通过UPilot机器人操作系统的调度指令，T3000配备自动托挂钩机构和多重安全设备，最大牵引重量可达3000kg，实现了室内外场景物流无人化的无缝衔接。这种"人形机器人+无人车"的协同模式代表了工业场景调度技术的应用方向。
物流仓储领域：欧美企业正在积极引入中国的托盘搬运机器人技术，美国网友评论称"中国人工智能已经遍地开花，这是我们需要学习的地方"。法国由于高额人工成本，对这种廉价机器人需求迫切；而英国则关注人工智能对传统搬运工的替代效应。德国网友则对本国技术可能落后于中国表示担忧。
先进制造领域：AGV调度系统已实现100台以上的集群控制，站式柔性调度可将料车精准运输到指定位置。开发者通过WeChat等平台提供技术支持，表明该领域已形成较为成熟的产业链和服务体系。
未来发展趋势
基于当前研究动态和工业实践，国外机器人调度技术将呈现以下发展趋势：
跨模态学习：VLFM(Vision-Language Frontier Maps)等项目的出现，表明机器人调度正朝着视觉-语言多模态融合的方向发展，这将大幅提升机器人在复杂场景中的语义理解和自主决策能力。
边缘智能：随着边缘计算能力的提升，未来机器人调度系统将更倾向于分布式架构，在终端设备上实现实时决策，减少对中心服务器的依赖，这在大规模多机器人系统中尤为重要。
人机协同：Exoskeleton-Mediated Physical Human-Human Interaction等研究表明，人机共融将成为工业场景的重要发展方向，调度系统需要同时考虑人类操作员和机器人的协同工作模式。
标准化与模块化：Science Robotics期刊近期研究指出，机器人调度系统正朝着"默认选择"的标准化方向发展，如SETS方法试图成为各种自主应用的通用规划器，这将大幅降低系统设计复杂度和应用门槛。
总体来看，国外机器人调度技术正经历从算法创新到大规模应用的转折期，理论研究与实际需求紧密结合，工业界与学术界形成了良性互动。随着人工智能技术的持续突破，未来机器人调度系统将更加智能、自适应和人性化。
