本研究提出了一种具身代理的分层框架，用于异构多机器人控制，旨在解决幻觉问题。该方法通过预测下一步动作和结构化记忆，将任务分解为可执行的机器人技能，并动态验证行动的环境适应性。实验结果表明，具身代理在现实场景中有效协调异构机器人，评估得分达到71.85%，展现了其长远目标的潜力。

本研究提出了一种分层框架，解决机器人规划中的控制输入问题。通过物理引擎模拟，实现任务的动态生成与终止，并优化规划。该框架在真实机器人上进行了验证，展示了其在超车场景中的应用潜力。

本文提出了一种基于逻辑的学习方法，通过利用给定的背景知识从正负样例中生成基于假设的辩证框架，并将这些框架映射到可能是非分层的失败否定的逻辑程序。该方法通过采用转换规则来处理常规规则的例外，其中包括一些从逻辑程序转换规则改编的规则，例如折叠，以及类似于背诵学习和假设引入的其他规则。我们提出了一个应用这些转换规则学习分层框架的通用策略，并还提出了一种处理非分层情况的变体。通过多个示例，我们展示了此方法的优点。

本文提出了一种基于逻辑的学习方法，通过利用给定的背景知识从正负样例中生成基于假设的辩证框架，并将这些框架映射到可能是非分层的失败否定的逻辑程序。该方法通过采用转换规则来处理常规规则的例外，其中包括一些从逻辑程序转换规则改编的规则，例如折叠，以及类似于背诵学习和假设引入的其他规则。我们提出了一个应用这些转换规则学习分层框架的通用策略，并还提出了一种处理非分层情况的变体。通过多个示例，我们展示了此方法的优点。