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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: 2026/7/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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無信号交差点における自動運転のためのコンパクトな潜在協調
無信号交差点での自動運転車両の協調を、中央エージェントが生成するコンパクトな潜在表現（プロトプラン）と各車両のローカル制御を組み合わせた階層型強化学習で実現し、衝突回避と移動時間短縮を達成した。
原題: Compact Latent Coordination for Autonomous Vehicles at Unsignalized Intersections ／ Gil Lifshits, Igal Bilik, Gilad Katz
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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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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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MROPE: 予測安全フィルタと楕円制約圧縮を組み合わせたマルチロボット安全協調戦略
動的目標を追跡するドローン群に対し、障害物を楕円で圧縮し、階層的協調と局所的安全フィルタで衝突回避する戦略を提案した。
原題: MROPE: A Multi-Robot Safe Cooperative Strategy via combined Predictive Safety Filters and Ellipse-based Constraint Compression ／ Alice Rosetti, Lorenzo Pichierri, Domenico Cappello 他
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信頼性の高い空中・地上車両連携に向けて：現場展開のための統合計画と自律性フレームワーク
UAVとUGVの協調ルーティング問題を深層強化学習で解き、ミッション時間を最小化する統合計画・自律性フレームワークを提案した論文。
原題: Towards Reliable Aerial Ground Vehicle Collaboration: An Integrated Planning and Autonomy Framework for Field Deployment ／ Md Safwan Mondal, Luca Russo, James D. Humann 他
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視覚言語モデルを活用したUAVトリアージと災害対応のためのシステム工学フレームワーク
災害対応において、視覚言語モデル（VLM）を人間とUAVの協調エージェントとして組み込むアーキテクチャを提案し、モデルベースシステム工学（MBSE）を用いて設計・実装した。
原題: A Systems Engineering Framework for Vision-Language-Enabled UAV Triage and Disaster Response ／ Swapnil Saha, Bhuvan Rajanasiriyur Jagadeesha, Karishma Patnaik 他
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ED3R: 協調ロボットエージェントによるエネルギー考慮型分散災害検出
ロボットと遠隔制御器が階層的に協調し、不確実性下での山火事検出をエネルギー消費を最小化しつつ行う分散フレームワークED3Rを提案した。
原題: ED3R: Energy-Aware Distributed Disaster Detection Enabled by Cooperative Robotic Agents ／ Lina Magoula, Nikolaos Koursioumpas, Nancy Alonistioti 他
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角度剛性に基づくマルチロボットの方位のみを用いた姿勢推定
本論文は、時間変動するマルチロボットシステムにおいて、各ロボットの姿勢（向き）を知らなくても、ボディフレーム内の方位から計算した角度を用いて位置を推定し、その後、姿勢を復元する分散型推定器を提案している。
原題: Multi-Robot Bearing-only Pose Estimation via Angle Rigidity ／ J. Francisco Presenza, Leonardo J. Colombo, Ignacio Mas 他
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プライバシー保護型の分散協調位置推定：範囲測定に基づく凸最適化アプローチ
GPSが使えない環境でのマルチロボット協調位置推定において、位置情報を共有せずにプライバシーを保護する新しい分散型フレームワークを提案。凸最適化を用いて、ノイズ注入や暗号化に頼らずに高精度な位置推定を実現する。
原題: Privacy-Preserving Decentralized Cooperative Localization with Range-Only Measurements: A Convex Optimization Based Approach ／ Nitesh Kumar, Reyshwanth Ganeshan, Sixu Li 他
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協調するロボット：結合ロボットポリシー学習のための逐次非対称模倣
2台の双腕移動ロボットが剛体・変形体を介して物理的に結合する協調作業を、単一オペレータの模倣カリキュラムで学習させる手法を提案。ロボットAを人間パートナーとの片側デモで訓練し、ロボットBをAのポリシーに対抗させて訓練、その後Aを介入で微調整する。
原題: Robots that Collaborate: Sequential Asymmetric Imitation for Learning Coupled Robot Policies ／ Yincong Chen, Ranpeng Qiu, Zihao Li 他
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高度交通回廊における自律航空交通の分散調整
自律航空機が中央管理なしで回廊内を自己組織化して効率的に飛行できることを示し、分散環境での回廊適合率と介入頻度を評価した論文。
原題: Decentralized Coordination of Autonomous Traffic Through Advanced Air Mobility Corridors ／ Jasmine Jerry Aloor, Hamsa Balakrishnan
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CADENCE: コスト総和を超えた実測MAPF実行時間の予測
マルチエージェント経路探索(MAPF)の評価指標と実ロボット実行時間の乖離を調べ、実行前に得られる特徴量から完了時間を予測する手法を提案・検証した。
原題: CADENCE: Predicting Realized MAPF Execution Time Beyond Sum of Costs ／ Abhishek Seetharamu, Badrikanath Praharaj, Sreeram MV
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LAEI: 堅牢なUAV群運用のための階層型自律エッジインテリジェンスフレームワーク
UAV群の協調運用において、中央集権方式の通信ボトルネックと完全分散方式のミッション整合性不足を解決するため、各UAVのオンボード学習ポリシーと軽量なミッション監視層を組み合わせた階層型フレームワークを提案した。
原題: LAEI: Layered Autonomous Edge Intelligence Framework for Robust UAV Swarm Operations ／ Changmin Park, Wooyong Jung, Hwangnam Kim
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物理情報に基づくロボット群の創発行動のモデリングと制御
ロボット群の多段階創発行動を、物理制約付き密度場の進化として表現するマイクロ・マクロ枠組み「PhySwarm」を提案し、強化学習とPINNを組み合わせた制御器で統一的に生成する。
原題: Physics-Informed Modeling and Control of Emergent Behaviors in Robot Swarms ／ Zixuan Jin, Wenzhuo Zhang, Shuxian Quan 他
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ロボットセル型倉庫システムにおける動的マルチエージェント集荷・配送
倉庫内のロボットによる集荷・配送において、注文の途中でSKUが追加される動的な状況を扱う問題を初めて定式化し、イベント駆動型のオンライン再計画アルゴリズムを2つ提案した。
原題: Dynamic Multi-Agent Pickup and Delivery in Robotic Cellular Warehousing Systems ／ Cheng Ren, Ming Li, Xinping Guan 他
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木構造上の最適移動問題の困難性について
木構造上のマルチエージェント経路探索（MAPF）とペブル移動問題の複雑性を解明し、距離・メイクスパン・フロータイムの各目的関数に対してNP困難であることを証明した論文。
原題: On the Hardness of Optimal Motion on Trees ／ Tzvika Geft
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協調ORCA*: 連続空間マルチエージェントナビゲーションのためのリアルタイム先行的デッドロック回避
連続空間でのマルチエージェント経路探索において、エージェント全体の軌道と空間的依存関係を考慮し、デッドロックを事前に防ぐ新しいアルゴリズムC-ORCA*を提案。従来手法より高い成功率・短い実行時間・低いフロータイムを達成した。
原題: Cooperative-ORCA*: Real-Time Proactive Deadlock Avoidance for Continuous-Space Multi-Agent Navigation ／ Junfeng Wu, Jiaqi Chen, Hongkun Lyu 他
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MultiUAV-Plat: LLM指向のマルチUAV協調タスク計画のためのプラットフォーム、ベンチマーク、フレームワーク
マルチUAV協調タスク計画を評価するためのLLMエージェント向けシミュレーションプラットフォームとベンチマークを構築し、専用エージェントフレームワークAgent4Droneを提案して性能を実証した。
原題: MultiUAV-Plat: An LLM-Oriented Platform, Benchmark and Framework for Multi-UAV Collaborative Task Planning ／ Sheng Zhang, Qinglin Li, Yuechao Zang 他
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OSDAG: 効率的なマルチロボット協調のためのオンラインスケジューリング
LLMによるタスク分解とDAG表現、制約を考慮したオンラインスケジューリングを統合し、マルチロボットの協調を効率化するフレームワークを提案。
原題: OSDAG: Online Scheduling for Efficient Multi-Robot Collaboration ／ Thanh Nguyen Canh, Thang Tran Viet, Phuc Van Dinh 他
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RSC: ハイブリッド予測制御とオンライン再構成による大規模群ロボットの分散剛体フォーメーションフロッキング
大規模な群ロボットが障害物環境で剛体フォーメーションを維持しながら移動するための分散制御フレームワークを提案し、局所最小値や振動を回避しつつ高い成功率を達成した。
原題: RSC: Decentralized Rigid Formation Flocking for Large-Scale Swarms via Hybrid Predictive Control and Online Reconfiguration ／ Ganyu Zou, Linhan Wang, Chen Dai 他
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任意形状物体の協調運搬のためのマルチエージェント強化学習による隊列形成
マルチエージェント強化学習を用いて、複数ロボットが任意形状・不均一質量分布の物体を安全に支える隊列を自律形成する手法を提案した。
原題: Shape Formation for the Cooperative Transportation of Arbitrary Objects Using Multi-Agent Reinforcement Learning ／ Mohamed Sayed, Wolfram Burgard, Tanja Katharina Kaiser
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一般化ボロノイ領域上のエージェント効用とその勾配
ボロノイ領域を一般化し、その領域上の積分としてエージェント効用を定義して勾配を導出。サッカーの2チーム例で有効性を示し、流体力学のレイノルズ輸送定理を用いて計算時間を約1桁削減した。
原題: Agent Utilities over Generalized Voronoi Regions and their Gradients ／ Andre N. Costa, Petter Ögren, Carlos H. C. Ribeiro
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P-ARC: サブ問題の独立性を活用した並列マルチロボット動作計画
マルチロボット動作計画の並列化手法P-ARCを提案し、ロボット間の衝突を独立に解決できるバッチ処理とマルチスタート戦略により、最大6.67倍の高速化を達成した。
原題: P-ARC: Exploiting Subproblem Independence for Parallel Multi-Robot Motion Planning ／ James D. Motes, Marco Morales, Nancy M. Amato
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ライトベンダーによる線画照明：作成と照射のためのシステム
ドローンにLEDストリップを取り付け、空中で線画や文字を照らすシステムを提案。必要なドローンの数や編隊を計算し、BlenderアドオンやSVGインポートで簡単に照明をデザインできる。
原題: Line Drawings using LightBenders: Authoring and Illuminating ／ Hamed Alimohammadzadeh, Shahram Ghandeharizadeh
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群れの手話：ドローン間の動きベース通信
電波が使えない環境でドローン同士が動きの軌跡で情報を伝える手法を提案し、受信側で軌跡を分類・解析するシステムを実機とシミュレーションで検証した。
原題: Swarm sign language: motion-based communication between drones ／ Thomas Rey, Julien Moras, Alexandre Eudes 他
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マルチオペレータ・複数ロボット制御のための複合現実インターフェース：共有・個別ワークスペースの協調
複数オペレータが複数ロボットを協調制御するための複合現実インターフェースを提案し、共有ワークスペースと個別ワークスペースの2モードを比較した。被験者実験により、共有モードが協調性や理解度を向上させることを示した。
原題: A Multi-Operator Mixed-Reality Interface for Multi-Robot Control and Coordination: Co-Located and Private Workspace Collaboration ／ Omotoye Shamsudeen Adekoya, Antonio Sgorbissa, Carmine Tommaso Recchiuto
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動的で障害物の多い環境におけるCBBAと凸集合グラフを用いたタスク割り当てと動作計画
動的で障害物の多い環境でのマルチエージェントタスク計画に対し、凸集合グラフ(GCS)による軌道最適化とコンセンサスベースバンドルアルゴリズム(CBBA)による分散タスク割り当てを組み合わせた手法を提案した。
原題: Task Allocation and Motion Planning in Dynamic, Cluttered Environments via CBBA and Graphs of Convex Sets ／ Matthew D. Osburn, Cameron K. Peterson, John L. Salmon
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選択的コスト推定を用いた可変バンドルサイズのマルチエージェントリアクティブタスク割り当て
マルチロボットのタスク割り当てにおいて、計算コストの高い経路計画を全候補に適用せず、低精度ヒューリスティックで候補を絞り込み、有望なものだけに高精度計画を行う2段階のバンドル生成手法を提案した。
原題: Varying Bundle Size Reactive Multi-Task Assignment using Selective Cost Estimation for Multi-Agent Systems ／ Niklas Dahlquist, Shridhar Velhal, George Nikolakopoulos
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モデルベース制御とマルチエージェント強化学習の融合による協調チーム戦略
マルチエージェント強化学習とモデル予測制御を組み合わせ、安全で動的に実現可能な協調行動を学習する枠組みを提案。追跡回避シナリオやドローンとローバーの異種協調タスクで有効性を実証した。
原題: Merging model-based control with multi-agent reinforcement learning for multi-agent cooperative teaming strategies ／ Christian Llanes, Spencer W. Jensen, Samuel Coogan
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