ROSClaw：用于异构多智能体协作的分层语义 - 物理框架

针对大语言模型与具身智能体结合中语义理解与物理执行脱节的问题，本文提出 ROSClaw 框架。该框架在统一的视觉语言模型控制器中整合了策略学习与任务执行，利用 e-URDF 表示构建仿真到现实的拓扑映射。通过收集真实世界执行中的状态与轨迹数据，支持迭代式策略优化。部署时，统一智能体动态分配控制权给不同异构机器人，实现多策略执行的鲁棒性，并支持自动化生成控制程序及技能的持续改进。