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フィジカルAI関連の最新論文を、日本語のひとことで。原題は英語です。
最新論文: 2026/8/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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スマート港におけるIoT対応自律海事ナビゲーション：カリキュラム誘導型共有ポリシー学習フレームワーク
IoT対応の自律海事デバイス向けに、部分観測と高密度交通下でのナビゲーションを強化するカリキュラム誘導型強化学習フレームワークを提案し、共有リカレントポリシーにより時間的推論と展開スケーラビリティを向上させた。
原題: IoT-Enabled Autonomous Maritime Navigation in Smart Ports: A Curriculum-Guided Shared Policy Learning Framework ／ Yuqing Lin, Rangya Zhang, Kum Fai Yuen
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無線再構成可能セルによる人間ロボット協調のインフラ障壁の除去
5Gとバッテリ駆動のマルチセンサプラットフォームを用いて、配線不要で再構成可能な人間ロボット協調ワークセルを構築し、物体検出と手認識をエッジで処理する実験環境を提案した。
原題: Removing Infrastructure Barriers in Human-Robot Collaboration Through Wireless Reconfigurable Cells ／ Emma Takács, Mátyás Hajós, Ádám Juniki 他
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大規模アセンブリのメイクスパン最適化のための協調マルチロボット分解計画
複数ロボットによる分解作業を効率化するため、タスクと動作計画を統合したCoMuDiを提案し、時間制約の伝播とST-RRT*プランナーにより全体の完了時間を最小化する。
原題: Coordinated Multi-Robot Disassembly for Makespan Optimization of Large-Scale Assemblies ／ Niklas Hargus, Andreas Orthey, Marc Toussaint
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雪に覆われた地形での自律ナビゲーションのためのドローン支援UAV-UGV協調
雪に覆われた高所地形でのUAVとUGVの協調ナビゲーション手法を提案。U-Netによる道路セグメンテーションとEKFによる位置推定、動的経路計画で雪の吹きだまりに対応する。
原題: Drone-Assisted UAV-UGV Collaboration for Autonomous Navigation in Snow-Covered Terrain ／ Shreyam Gupta, P. Agrawal, Priyam Gupta 他
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再計画がボトルネックになるとき：身体化エージェントのための予算制約付き再計画
LLMベースの再計画の遅延が増大する問題に対し、再計画を予算制御ループとして扱うBRACEと、トークン刈り込み手法E-RECAPを提案し、遅延違反率を大幅に削減した。
原題: When Replanning Becomes the Bottleneck: Budgeted Replanning for Embodied Agents ／ Shuaijun Liu, Feiyang You, Xingwei Chen 他
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DeRP: 情報制限環境における再帰的分岐を用いた電力供給ネットワークの自己組織化アルゴリズム
ロボット群が局所通信と方位センシングのみを用いて、電源から複数のシンクへ電力を供給するネットワークを自己組織化的に構築するアルゴリズムを提案した。
原題: DeRP: An Algorithm for Self-Assembly of Power-Delivery Networks using Recursive Branching in Information-Limited Environments ／ Mohammadali Rashidioun, Sangwoo Park, Petras Swissler
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SyncSBC: 分散型群ロボット行動予測による同期自律制御
局所的な知覚のみから群全体の行動を分類し、分散合意により群の意思決定を同期させる手法を提案。実ロボットで異常検知と行動変化の自律協調を実証した。
原題: SyncSBC: Decentralized Swarm Behavior Prediction for Synchronized Autonomous Control ／ Varun Raveendra, Connor Mattson, Daniel S. Brown
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連続時間一般化適応ベルマン-フォードアルゴリズムの完全分散特異点フリー所定時間安定化
分散型の最短経路問題を解くGABFアルゴリズムに対し、ユーザー指定時間内に収束する所定時間安定化制御を2つ提案し、ロボット経路計画で有効性を検証した。
原題: Fully distributed singularity-free prescribed-time stabilization of the continuous-time generalized adaptive Bellman-Ford algorithm ／ Yuanqiu Mo, Jian Qin, Soura Dasgupta
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STL-GOを用いた時空間・位相的制約を持つマルチエージェント計画
マルチエージェントの経路計画において、時空間的・位相的制約を扱う論理STL-GOを満たす計画を、MIPとSMTの2つのエンコーディングで解く手法を提案し、UAV探索救助ベンチマークで評価した。
原題: Multi-Agent Planning with Spatio-Temporal and Topological Constraints using STL-GO ／ Sheryl Paul, Vidisha Kudalkar, Anand Balakrishnan 他
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強化学習による確率的多エージェントシステムの最適イベントトリガ分散制御
強化学習を用いて、確率的な不確かさを持つ多エージェントシステムの最適分散制御アルゴリズムを提案し、アクター・クリティック・識別器構造とイベントトリガ制御で通信頻度を削減する。
原題: On Optimal Event-Triggered Distributed Control for Stochastic Multi-Agent Systems via Reinforcement Learning ／ Ziming Wang, Bingbing Li, Karl H. Johansson 他
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ロボットサッカー試合のためのLLMベース自動実況ソリューション
ロボカップの試合映像から統計情報を抽出し、LLMを用いてリアルタイムで自然な実況コメントを自動生成するシステムを提案した論文。
原題: An LLM-Based Automatic Sportscast Solution for Robot Soccer Matches ／ Francesco Petri, Michele Brienza, Daniele Nardi 他
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劣化した局所保証下での融合による有限標本コンフォーマル被覆回復：占有マップ推定における
各ロボットの局所占有マップのコンフォーマル予測保証が劣化する状況で、ロボット間でスカラーe値を交換し融合することで、チーム全体の被覆率を回復する分散アルゴリズムを提案した。
原題: Finite-Sample Conformal Coverage Recovery via Fusion under Degraded Local Guarantees in Occupancy Map Estimation ／ Ritvik Mahajan, Aneesh Raghavan, Karl Henrik Johansson
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ネットワーク型知能：人間とAIのチーム科学のための能動的共有コンテキストグラフ
科学チームの協調を支援するため、研究者とAIエージェントの間で観察や仮説を自動的に共有・ルーティングする能動的共有ワークスペース「Mycelium」を提案し、実データ解析での有効性を示した。
原題: Networked Intelligence: Active Shared Context Graphs for Human-AI Team Science ／ Sutanay Choudhury, Jeffrey J. Czajka, Lummy M. O. Monteiro 他
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幅、メモリ、遅延：フラットなマルチエージェントシステムの限界に関する資源会計
フラットなマルチエージェントシステムの性能限界は階層構造ではなく、エージェント数、内部モデルのメモリ、観測遅延という3つの資源で決まることを、正確に計算可能な最適解を持つテストベッドで示した論文。
原題: Width, Memory, and Delay: A Resource Accounting for the Limits of Flat Multi-Agent Systems ／ Oleksandr Kuznetsov, Emanuele Frontoni
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関与度を考慮したLLMエージェントによる追跡回避
LLMプランナが役割を割り当て、MPCとCBFで各ロボットを制御する階層型マルチエージェント追跡回避フレームワークを提案し、チーム行動の適応性を評価した。
原題: Engagement-Aware Agentic Pursuit-Evasion ／ Ananya Acharya, Trenton Goyette, Masoud Ataei 他
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分散エージェントシステム：具現化エージェント間の耐故障協調
デバイス・エッジ・クラウドを活用した分散エージェントシステム（DAS）を提案し、単一エージェントの実行信頼性とエージェント間通信の信頼性を高める2層の耐故障アーキテクチャを導入した。
原題: Distributed Agent System: Fault-Tolerant Collaboration Among Embodied Agents ／ Kai Yu, Lu Chen, Hanqi Li
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通信効率を重視した異種LLM具現化エージェント群のデジタルツイン協調制御
異なる大規模言語モデルを搭載したエージェント群の協調を、軽量デジタルツインとルールベースのオーケストレータで実現し、通信コストと遅延を削減する枠組みを提案した。
原題: Communication-Efficient Digital-Twin Coordination for Heterogeneous LLM Embodied Agents over Computing Power Networks ／ Nuocheng Yang, Sihua Wang, Zihan Chen 他
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6G閉ループ制御のための深層強化学習を用いたワイヤレスセンサネットワーク
遠隔地や危険な環境で動作するロボットの制御性能を最適化するため、センサからエッジ情報ハブへの帯域割り当てを深層強化学習（PPO）で学習する手法を提案した。
原題: Deep Reinforcement Learning-Empowered Wireless Sensor Networking for 6G Closed-Loop Controls ／ Chengleyang Lei, Wei Feng, Yunfei Chen 他
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無線給電6G閉ループ制御のための通信・計算・エネルギー転送の統合設計
6G時代のロボット制御を支えるセンシング-通信-計算-制御(SC3)閉ループに対し、衛星からの無線給電でエネルギーを供給し、通信・計算・給電の資源配分を最適化して制御性能(LQRコスト)を向上させる枠組みを提案した。
原題: Orchestrating Communication, Computing, and Energy Transfer for Wireless-Powered 6G Closed-Loop Controls ／ Chengleyang Lei, Wei Feng, Yanmin Wang 他
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ゲーミングコンセンサス：クラウドソース型ファクトチェックにおける協調操作
クラウドソース型ファクトチェックのマトリックス分解アルゴリズムが、少数の協調的なユーザーによる戦略的投票で操作され得ることを理論的・実証的に示し、実際のデータで最大10.7%の低品質ノートが操作可能であることを明らかにした。
原題: Gaming Consensus: Coordinated Manipulation in Crowdsourced Fact-Checking ／ Nikil Roashan Selvam, Jay Baxter, Sophie Hilgard 他
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異種スウォームにおける統治されたカースト再割り当て：監査付きオペレータ副署を備えた非対称信頼プロトコル
異種ロボットスウォームにおいて、特権レベルを上げるカースト変更を外部権限による監査・承認の対象とする非対称信頼プロトコルを提案し、実装と攻撃耐性評価を行った。
原題: Governed Caste Reassignment in Heterogeneous Swarms: An Asymmetric-Trust Protocol with Audited Operator Countersignature ／ Xue Qin, Simin Luan, Cong Yang 他
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割り当てと零空間の探索による多手操作ポリシーの具現化
多手操作ポリシーが生成する軌道を物理的な多腕ロボットに安全に実行させるため、軌道の腕への割り当てと冗長マニピュレータの零空間を統合的に探索するフレームワークを提案した。
原題: Embodying Multi-Hand Manipulation Policies by Searching the Assignment and Null Spaces ／ Yorai Shaoul, Jiaoyang Li, Maxim Likhachev
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分離型経路計画と軌道調整による社会的整合性を持つマルチロボットナビゲーション
人間中心環境でのマルチロボットナビゲーションにおいて、社会的規範を組み込んだA*経路計画と混合整数凸計画による軌道調整を分離し、長期的に予測可能で社会的に一貫した動作を実現するフレームワークを提案した。
原題: Socially Consistent Multi-Robot Navigation Using Decoupled Planning and Trajectory Coordination ／ Matthew M. Sato, Kincho H. Law
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スティグマージックグラフメモリ：多対多マルチエージェント集配のための環境認識アプローチ
倉庫内の多対多マルチエージェント集配問題において、過去の実行信号を記録する減衰メモリ層を導入し、経路計画前に適切なエージェント・出発地・目的地を選択することで、スループットを20.5〜36.7%向上させた。
原題: Stigmergic Graph Memory: An Environment-Aware Approach for Many-to-Many Multi-Agent Pickup and Delivery ／ Aditya Dutta, Joon-Seok Kim
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自己再構成型ロボットボートの安全保証付き分散動作計画
水中自己再構成ロボットの形状形成と再構成のため、分散MPCと制御バリア関数を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案し、衝突回避の安全性を保証する。
原題: Distributed Motion Planning with Safety Guarantees for Self-Reconfiguring Robotic Boats ／ Alejandro Gonzalez-Garcia, Wei Wang, Wei Xiao 他
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契約ベース分散MPCによる任意タイミングのプラグアンドプレイ制御
通信ネットワークへのエージェントの参加・離脱を中央調整なしで任意のタイミングで可能にする、局所通信に基づく分散マルチエージェント制御アルゴリズムを提案した。
原題: Anytime Plug-and-Play Control with Contract-Based Distributed MPC ／ Sabrina Bodmer, Danilo Saccani, Melanie N. Zeilinger 他
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音響による身体化された人ロボットインタラクション：空間データの物理化のためのAcoustoBotsを用いたMARLアプローチ
TurtleBot3に超音波フェーズドアレイを搭載し、粒子を浮遊させて高さで都市データを表現する移動型データ物理化プラットフォームを提案し、MADDPGによる衝突回避ナビゲーションと音響制御で安定した浮遊を実現した。
原題: Embodied Human-Robot Interaction via Acoustics: A MARL Approach with AcoustoBots for Spatial Data Physicalization ／ Shiqi Liu, Narsimlu Kemsaram, Prateek Mittal 他
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プログラム可能な同期グラフによる適応的で耐故障性のあるモジュール型小型ロボット
モジュール型小型ロボットの協調動作を、リーダーや固定歩容テンプレートなしで実現するため、各アクチュエータ-センサ対をノードとする同期グラフを導入し、グラフ結合により位相同期や位相差をプログラムする手法を提案した。物理ロボット群で検証し、故障耐性や学習による位相調整も実証した。
原題: Programmable Synchronization Graphs for Adaptive and Fault-Tolerant Modular Miniature Robots ／ Okan Kulekcioglu, Arqam Bin Ahmad, Ines Garcia 他
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通信制約下における半分散型多宇宙機衝突回避
地上局との断続的な通信を考慮し、宇宙機間の衝突回避を半分散型POMDPとして定式化し、近似アルゴリズムで中央集権型に近い性能を達成した。
原題: Semi-Decentralized Multi-Spacecraft Collision Avoidance under Communication Constraints ／ Grace Ra Kim, Mahdi Al-Husseini, Duncan Eddy 他
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D-CLIPSE: 共有状態交換における受動的リスニングを用いた分散コンセンサスベース位置推定
各ロボットが自身と隣接ロボットの状態を推定する分散フィルタリング手法を提案し、通信効率と一貫性を保ちつつ中央集権的処理に近い精度を実現した。
原題: D-CLIPSE: Distributed Consensus-based Localization with Passive Listening on Shared State Exchange ／ Kyle Biron-Gricken, James Richard Forbes
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