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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: 2026/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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通信なし協調移動ロボット運用のための高次推論
通信ができない環境で複数ロボットが暗黙的に協調するための、高次信念推論を用いた動的認識計画フレームワークを提案。シミュレーションと実機実験でタスク完了時間を短縮することを示した。
原題: Higher Order Reasoning for Collaborative Communicationless Mobile Robot Operations ／ Jonathan Reasoner, Nicola Bezzo
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コンセンサスの代償：分散マルチエージェント探索における悪性認識群集化と適応ゲーティング
分散エージェントが不確実性下で協調する際、通信コストと集団推論の質のトレードオフを扱い、誤った信念への収束を防ぐ適応的通信制御手法を提案した論文。
原題: The Cost of Consensus: Malignant Epistemic Herding and Adaptive Gating in Distributed Multi-Agent Search ／ David Farr, Iain Cruickshank, Kate Starbird 他
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マルチエージェント強化学習による異種小型無人航空機群間の分離保証
複数の企業が運航する異種構成の小型無人航空機群間で、マルチエージェント強化学習を用いて安全な分離を保証する手法を提案・評価した論文。
原題: Separation Assurance between Heterogeneous Fleets of Small Unmanned Aerial Systems via Multi-Agent Reinforcement Learning ／ Iman Sharifi, Hyeong Tae Kim, Maheed Hatem Ahmed 他
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安全集合に基づく非線形マルチエージェント衝突回避のための分散型緊急時MPC
エージェント間で軌道情報を共有しない非線形マルチエージェントシステムに対し、各エージェントが局所最適化と安全集合の更新により衝突回避を保証する分散型MPCフレームワークを提案した。
原題: Decentralized Contingency MPC based on Safe Sets for Nonlinear Multi-agent Collision Avoidance ／ Max Studt, Georg Schildbach
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遅延補償の分離：学習されたダイナミクスフィルタリングによる事前学習済みMARLポリシーの強化
実世界のマルチエージェント強化学習では通信遅延やパケット損失が性能を劣化させるため、遅延した観測を現在の信念状態推定に置き換えるモジュール型の実行段階状態推定層を提案した。この層は事前学習済みポリシーにプラグインとして追加でき、元の学習アルゴリズムや報酬構造を変更せずに通信遅延やメッセージ損失に対するロバスト性を向上させる。
原題: Decoupled Delay Compensation: Enhancing Pre-trained MARL Policies via Learned Dynamics Filtering ／ Maxim Mednikov, Oren Gal
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タスク意味グラフ駆動の分散エージェントネットワークによる水中目標追跡
AUV群による水中目標追跡のためのオープンソースMARLプラットフォームを構築し、タスク意味グラフを活用したSTG-MAPPOアルゴリズムを提案した。
原題: Task-Semantic Graph-Driven Distributed Agent Networking for Underwater Target Tracking ／ Shengchao Zhu, Guangjie Han, Chuan Lin 他
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共に飛ぶ：未知環境における航空ロボットチームのための人間誘導型没入共有制御
VRベースの共有制御フレームワークを提案し、オペレータがドローンチームをリアルタイムで誘導しながら衝突回避と協調ナビゲーションを実現する。
原題: Flying Together: Human-Guided Immersive Shared Control for Aerial Robot Teams in Unknown Environments ／ Lou De Bel-Air, Luca Morando, Ruitao Chen 他
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PIMbot: マルチロボット強化学習への敵対的操作のための自己適応型攻撃フレームワーク
マルチロボット強化学習の社会ジレンマ環境において、報酬チャネルのインセンティブ操作とエージェント自身の行動ポリシー操作を適応的に組み合わせて結果を操作する攻撃フレームワークPIMbotを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: PIMbot: A Self-Adaptive Attack Framework for Adversarial Manipulation of Multi-Robot Reinforcement Learning ／ Zexin Li, Ziliang Zhang, Hyoseung Kim 他
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階層的サブ問題展開とワークスペース分解の精緻化によるスケーラブルなマルチロボット動作計画
複数移動ロボットの動作計画において、ワークスペース分解に基づく離散探索でロボット間の協調を図り、反復的に分解を精緻化することで、より小さな非結合構成空間を探索し、計画時間を最大一桁改善する手法を提案した。
原題: Scalable Multi-robot Motion Planning via Hierarchical Subproblem Expansion and Workspace Decomposition Refinement ／ Isaac Ngui, Courtney McBeth, James D. Motes 他
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ロボット群における完全被覆採餌のための訪問グリッド
ロボット群による完全な資源収集を目指し、グリッドベースの確率的採餌戦略を提案。訪問回数が少ない領域への探索バイアスにより、後期段階の収集効率を向上させる。
原題: A Visitation Grid for Complete Coverage Foraging in Robot Swarms ／ Qi Arturo Gonzalez, Yifeng Gao, Li Zhang 他
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協調スウォームのためのモジュール型強化学習
この論文は、ロボットスウォームの協調行動を学習するためのモジュール型強化学習手法を提案し、採餌タスクのシミュレーションで有効性を示した。
原題: Modular Reinforcement Learning For Cooperative Swarms ／ Erel Shtossel, Gal A. Kaminka
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意図優先の航空機間V2Vによる戦術的協調と分離：密度と外乱下でのプロトコルと性能
低空密集運用向けに、意図情報を優先する航空機間V2V通信スタックを提案・実装し、実証実験で密度や外乱下での性能を評価した。
原題: Intent-First Aerial V2V for Tactical Coordination and Separation: Protocol and Performance Under Density and Disturbance ／ Mehrnaz Sabet
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STEAM: 分散型マルチエージェント経路探索のための学習不要の混雑認識強化フレームワーク
学習ベースの分散型MAPFアルゴリズムに対し、再学習なしで混雑情報を注入し成功率や経路コストを改善するテスト時強化フレームワークを提案した。
原題: STEAM: A Training-Free Congestion-Aware Enhancement Framework for Decentralized Multi-Agent Path Finding ／ Mingyang Feng, Mengnuo Zhang, Shaoyuan Li 他
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人間参加型スウォーム：実世界の土壌マッピングのための生体模倣スウォームアプローチ
ロボット実機の代わりに人間をエージェントとして用いる人間参加型スウォームシステムを提案し、土壌マッピングのための探索アルゴリズムを実世界で検証した。
原題: Human-in-the-Loop Swarms: A Bionic Swarm Approach to Real-World Soil Mapping ／ Petras Swissler, Mohammadali Rashidioun, Nicholas Sahu 他
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強化学習による分散型マルチエージェントシステムの優先度駆動制御と通信
モデルフリーの強化学習を用いて、分散型マルチエージェントシステムにおける通信優先度と制御ポリシーを同時に学習する手法を提案した論文。
原題: Priority-Driven Control and Communication in Decentralized Multi-Agent Systems via Reinforcement Learning ／ Qingyun Guo, Junyi Shi, Tomasz Piotr Kucner 他
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逆最適制御を用いた非通信移動ロボットの軌道計画
通信しない移動ロボット群の衝突回避のため、逆最適制御で目標状態を推定し、相互予測を考慮した軌道計画・予測アルゴリズムを提案した。シミュレーションで到達時間が約9.8%短縮された。
原題: Trajectory Planning for Non-Communicating Mobile Robots using Inverse Optimal Control ／ Nina Majer, Yannick Epple, Xin Ye 他
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学習型入札方式を用いたマルチロボットシステム向けオークション合意アルゴリズム
マルチロボットのタスク割り当てにおいて、CBBAの手動設計された入札関数を強化学習で学習したニューラル入札ポリシーに置き換え、分散実行を保ちつつ解の質を向上させる手法を提案した。
原題: Auction-Consensus Algorithm with Learned Bidding Scheme for Multi-Robot Systems ／ Jose Rodriguez, Constantine Tarawneh, Sven Koenig 他
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不確実性を考慮したマルチUAVシステム向け3D位置補正
マルチUAVの自己位置推定を、隣接機との距離情報と信頼度スコアを融合して補正する分散型の軽量手法を提案。コールドスタートや妨害時でも精度を維持する。
原題: Uncertainty-Aware 3D Position Refinement for Multi-UAV Systems ／ Hosam Alamleh, Damir Pulatov
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SCALE-COMM: マルチエージェント強化学習通信のための共有・対照整列潜在埋め込み
部分観測の自律移動ロボット群の協調のため、通信学習を政策最適化から分離し、タスク関連情報を捉えた低次元の安定した通信表現を自己教師ありで学習するフレームワークを提案した。
原題: SCALE-COMM: Shared, Contrastively-Aligned Latent Embeddings for MARL Communication ／ Mahmoud Abouelyazid, Eman Hammad
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PECMAN: 未知環境における知覚連携型マルチエージェントナビゲーション
未知環境でのマルチエージェントナビゲーションのために、分散型ツリーモーフィングと共有知覚戦略を用いたPECMANを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: PECMAN: Perception-enabled Collaborative Multi-Agent Navigation in Unknown Environments ／ Tianchonghui Fang, Shaunak Roy, Shalabh Gupta
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ARMATA: 自己回帰型マルチエージェントタスク割り当て
複数エージェントの領域割り当てと巡回順序を、単一の自己回帰モデルで統合的に生成するエンドツーエンドのフレームワークを提案し、従来手法や産業用ソルバーを上回る性能を達成した。
原題: ARMATA: Auto-Regressive Multi-Agent Task Assignment ／ Yazan Youssef, Aboelmagd Noureldin, Sidney Givigi
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協調拡散：マルチエージェントデモなしでマルチエージェント行動を生成する
単一エージェントのデモデータとユーザー定義のコスト関数を組み合わせ、追加の協調デモなしでマルチエージェントの協調行動を生成するフレームワークCoDiを提案した。
原題: Coordinated Diffusion: Generating Multi-Agent Behavior Without Multi-Agent Demonstrations ／ Lasse Peters, Laura Ferranti, Andrea Bajcsy 他
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動的流れにおけるマイクロ群ロコモーション最適化：多目的マルチエージェント強化学習を用いたアプローチ
CFDと多目的マルチエージェント強化学習を組み合わせ、拍動流中のマイクロロボット群の制御ポリシーを学習し、上流進行・エネルギー効率・滑らかさを同時に最適化した。
原題: Micro-Swarm Locomotion Optimization in Dynamic Flow using Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning ／ Josef Berman, Oren Gal
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創発的な領域分割と基地局の状況認識を備えたマルチロボット巡回のための分散アルゴリズム
マルチロボット巡回のための新しい分散アルゴリズムLR-PTを提案し、シミュレーションで既存手法より高い巡回効率と基地局の状況認識向上を実証した。
原題: Distributed Algorithm with Emergent Area Partitioning and Base Station's Situation Awareness for Multi-Robot Patrolling ／ Kazuho Kobayashi, Shohei Kobayashi, Seiya Ueno 他
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5G O-RANネットワークにおける非地上ユーザー向けxAppによるリソース管理
O-RAN環境でUAVのハンドオーバーを予測最適化するDDQNベースのxAppを提案し、転移学習で複数シナリオの知識を統合。ハンドオーバー回数を最大54.6%削減しつつ、遮断確率をほぼゼロに維持することを示した。
原題: xApp Empowered Resource Management for Non-Terrestrial Users in 5G O-RAN Networks ／ Mohammed M. H. Qazzaz, Syed Ali Zaidi, Aubida A. Al-Hameed 他
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都市交差点における異種モビリティのための微分可能モデル予測安全性
自動運転車と移動ロボットが混在する無信号交差点での衝突回避を、モデル予測制御の先見性を強化学習に組み込んだフレームワークで実現した論文。
原題: Differentiable Model Predictive Safety for Heterogeneous Mobility at Urban Intersections ／ Wenzhe Song, Hao Zhang
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多対多マルチエージェント集配問題
倉庫内の複数ロボットが、複数の場所から取り出し・保管が可能なSKU単位のタスクを効率的に割り当てる多対多MAPD問題を解くアルゴリズムM2Mを提案し、シミュレーションで従来手法より最大2万2千件多くタスクを完了できることを示した。
原題: Many-to-Many Multi-Agent Pickup and Delivery ／ Ethan Schneider, Jingkai Chen, Tianyi Gu 他
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到達時間分離と安全フィルタリングによる安全・公平・効率的なマルチエージェント協調
都市航空交通の混雑環境で、複数の航空機が空路に合流する際に、最小到達時間を基準に優先度と時間間隔を設定し、Hamilton-Jacobi到達可能性に基づく安全フィルタで衝突回避を実現する協調フレームワークを提案した。
原題: Time-To-Reach Separation and Safety Filtering for Safe, Fair, and Efficient Multi-Agent Coordination ／ Matthew Low, Jasmine Jerry Aloor, Victoria Marie Tuck 他
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ミッションを伝えれば群れが動く：Web-of-Dronesにおけるエージェント強化LLM推論
自然言語でミッションを指示するとUAV群が自律実行する、LLMベースの群制御フレームワークを提案・評価した論文。
原題: Say the Mission, Execute the Swarm: Agent-Enhanced LLM Reasoning in the Web-of-Drones ／ Andrea Iannoli, Lorenzo Gigli, Luca Sciullo 他
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接続グラフ上のAoIを考慮したマルチロボットセンシングと輸送
複数のロボットが分散プロセスを監視し、基地局へ測定値を届ける際の情報鮮度(AoI)を最適化する問題を扱い、下限の導出と最適な資源配分・輸送経路設計を提案した論文。
原題: AoI-Aware Multi-Robot Sensing and Transport on Connected Graphs ／ John Tadrous
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