Federated Learning for Robotics: A Survey
Federated Learning for Robotics: A Survey（机器人联邦学习综述）是由联邦学习和机器人领域研究者系统整理的经典综述论文，是机器人联邦学习领域最重要的综述之一。该论文系统地回顾了联邦学习技术在机器人中的应用，包括联邦学习的基本概念与架构（中心化/去中心化/分层联邦学习）、机器人联邦学习的关键技术（通信效率、数据异质性处理、隐私保护、模型聚合、异步训练）、联邦学习在机器人各个领域的应用（多机器人协作、分布式感知、联邦强化学习、联邦模仿学习、跨工厂机器人知识共享）等多个方面。该论文详细分析了机器人联邦学习的核心挑战，包括通信带宽限制、数据非独立同分布（non-IID）、设备异构性、实时性要求、隐私与安全、系统容错性等，并讨论了联邦学习在工业机器人、服务机器人、自动驾驶、无人机集群等领域的应用前景。联邦学习是使多个机器人在不共享原始数据的情况下协同学习模型的关键技术，能够保护数据隐私、减少通信开销、实现跨场景知识共享，在工业4.0和多机器人系统中具有重要意义。该论文被引用超过800次，是机器人联邦学习领域的入门必读文献，对后续的联邦强化学习、联邦模仿学习、多机器人协作学习等研究产生了深远影响。
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Federated Learning for Robotics: A Survey（机器人联邦学习综述）是由联邦学习和机器人领域研究者系统整理的经典综述论文，是机器人联邦学习领域最重要的综述之一。该论文系统地回顾了联邦学习技术在机器人中的应用，包括联邦学习的基本概念与架构（中心化/去中心化/分层联邦学习）、机器人联邦学习的关键技术（通信效率、数据异质性处理、隐私保护、模型聚合、异步训练）、联邦学习在机器人各个领域的应用（多机器人协作、分布式感知、联邦强化学习、联邦模仿学习、跨工厂机器人知识共享）等多个方面。该论文详细分析了机器人联邦学习的核心挑战，包括通信带宽限制、数据非独立同分布（non-IID）、设备异构性、实时性要求、隐私与安全、系统容错性等，并讨论了联邦学习在工业机器人、服务机器人、自动驾驶、无人机集群等领域的应用前景。联邦学习是使多个机器人在不共享原始数据的情况下协同学习模型的关键技术，能够保护数据隐私、减少通信开销、实现跨场景知识共享，在工业4.0和多机器人系统中具有重要意义。该论文被引用超过800次，是机器人联邦学习领域的入门必读文献，对后续的联邦强化学习、联邦模仿学习、多机器人协作学习等研究产生了深远影响。