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最新論文: 2026/4/28 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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連続体群ロボットの分散制御：局所コントローラを微分作用素として捉える
大規模ロボット群を連続体密度としてモデル化し、分散コントローラを微分作用素として定式化する枠組みを提案。目標密度への安定化問題を解析し、純点状コントローラの限界を示すとともに、強い安定性を持つ1次制御則を提示した。
原題: On Distributed Control of Continuum Swarms: Local Controllers as Differential Operators ／ Max Emerick, Saroj Prasad Chhatoi, Bassam Bamieh
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非凝集ターゲットの障害物回避型マルチロボット羊飼い制御
障害物の多い環境で、互いに凝集しないターゲット群を誘導するためのマルチロボット制御戦略を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。
原題: Multi-robot obstacle-aware shepherding of non-cohesive target agents ／ Cinzia Tomaselli, Stefano Covone, Andreagiovanni Reina 他
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グラフ構造世界モデルによるアドホックネットワーク動的学習
ノードごとの潜在状態とクロスノード注意機構を持つグラフ構造のリカレント状態空間モデルを提案し、オフライン軌跡からネットワーク動態を学習してクラスタヘッド選択ポリシーを想像上のロールアウトで訓練する。
原題: Learning Ad Hoc Network Dynamics via Graph-Structured World Models ／ Can Karacelebi, Yusuf Talha Sahin, Elif Surer 他
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「疎らであることは接続されるよりはるかに安全」：状態制約付きPDE最適化によるロボット群密度ダイナミクスの安全制御
Fokker-Planck方程式に従うロボット群の空間密度を目標分布へ導く、閉ループの安全制御戦略を提案。Voronoi分割による分散展開も可能で、理論的な安全性保証と実機実験で有効性を示した。
原題: ''It Is Much Safer to Be Sparse than Connected'': Safe Control of Robotic Swarm Density Dynamics with PDE-Optimization with State Constraints ／ Longchen Niu, Gennaro Notomista
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ホモトピー誘導ポテンシャルゲームによる混雑を考慮したナビゲーション
マルチエージェントの動作計画において、ホモトピークラスを戦略集合として用い、ポテンシャルゲームと組み合わせることで、混雑を回避しつつ効率的で安全な経路を生成する新しいフレームワークを提案した。
原題: Homotopy-Guided Potential Games for Congestion-Aware Navigation ／ Mohammed Irshadh Ismaaeel Sathyamangalam Imran, Lasse Peters, Michael Khayyat 他
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価値認識型逐次通信によるマルチエージェント意思決定焦点学習
部分観測下のマルチエージェント協調において、意思決定の質を直接最適化する逐次通信手法SeqComm-DFLを提案し、医療やSMACベンチマークで高い性能向上を実証した。
原題: Multi-Agent Decision-Focused Learning via Value-Aware Sequential Communication ／ Benjamin Amoh, Geoffrey Parker, Wesley Marrero
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有界合理性を持つネットワーク上の協調学習
有界な合理性を持つエージェントがネットワーク上で協調ゲームを行う際の、完全協調状態の定常確率が合理性パラメータやネットワーク構造にどう依存するかを理論的に解析した論文。
原題: Learning to Coordinate over Networks with Bounded Rationality ／ Zhewei Wang, Emrah Akyol, Marcos M. Vasconcelos
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移動プラットフォーム上を転がる関節ロボットの動的結合と間接制御
非対称な2リンクロボットが移動台上で転がる際の動的結合をモデル化し、プラットフォームの制御だけでロボットの行動を間接的に制御できることを示した論文。
原題: Dynamic Coupling and Indirect Control of Jointed Robots Rolling Atop A Moving Platform ／ Hamidreza Moradi, Scott David Kelly
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推論による飛行：適応型UAV群のための能動的推論世界モデル
UAV群の軌道計画を階層的確率推論問題として定式化し、遺伝的アルゴリズムによる専門家デモから学習した世界モデルを用いて、オンラインで適応的な計画と衝突回避を実現する手法を提案した。
原題: Flying by Inference: Active Inference World Models for Adaptive UAV Swarms ／ Kaleem Arshid, Ali Krayani, Lucio Marcenaro 他
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スケールモデルによる3台車両プラトゥーニングプラットフォーム
人間が操作する先頭車両と2台の自律追従車両からなるスケールモデルのプラトゥーニング実験プラットフォームを開発し、協調制御や人間参加型の自動運転研究を安全かつ低コストで実施可能にした。
原題: A Scaled Three-Vehicle Platooning Platform ／ Kaiyue Lu, Qiaoxuan Zhang, Yukun Lu
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二台の四足ロボットによる協調搬送のための安全重視型集中非線形MPC
二台の四足ロボットが協調してペイロードを搬送する際に、衝突回避などの安全性を保証する集中型非線形モデル予測制御（NMPC）を提案し、実機実験で有効性を検証した。
原題: Safety-Critical Centralized Nonlinear MPC for Cooperative Payload Transportation by Two Quadrupedal Robots ／ Ruturaj S. Sambhus, Yicheng Zeng, Kapi Ketan Mehta 他
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同期交換需要下におけるマルチUAV点検ミッションのためのロバストな機体数設計
マルチUAV点検ミッションにおいて、バッテリー交換需要が同期して発生する場合でもミッション全体の信頼性を保証する機体数の決定方法を提案した論文。
原題: Robust Fleet Sizing for Multi-UAV Inspection Missions under Synchronized Replacement Demand ／ Vishal Ramesh, Antony Thomas
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BOIL: 環境の個別情報を学習する
複雑な環境でのマルチエージェントシステム向けに、PageRankと共通情報最大化を用いて環境構造から有用な情報を抽出し、長期的な行動を導く手法を提案した。
原題: BOIL: Learning Environment Personalized Information ／ Rohan Patil, Henrik I. Christensen
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異種ロボットチームのためのマルチエージェントPPOを用いた協調タスク・経路計画
異なる能力を持つロボット群による惑星探査任務を対象に、マルチエージェントPPOを用いてタスク割り当てと経路計画を協調的に行う学習ベースの手法を提案し、最適解との比較やオンライン再計画の性能を評価した。
原題: Collaborative Task and Path Planning for Heterogeneous Robotic Teams using Multi-Agent PPO ／ Matthias Rubio, Julia Richter, Hendrik Kolvenbach 他
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心臓血流環境下における磁気ミリロボットのロバスト自律制御
拍動する心臓血流中で磁気ミリロボットを自律航行させるための視覚誘導制御フレームワークを提案し、スライディングモード制御と外乱オブザーバにより高い追従精度を実証した。
原題: Robust Autonomous Control of a Magnetic Millirobot in In Vitro Cardiac Flow ／ Anuruddha Bhattacharjee, Xinhao Chen, Lamar O. Mair 他
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複素平面上のアフィン形成制御におけるリーダーレス集団運動
ロボット群の静的アフィン形成を実現するラプラシアン行列の重みを変更し、リーダーなしで並進・回転・スケーリング・せん断の線形結合を含む多様な集団運動を可能にする手法を提案した。
原題: Leaderless Collective Motion in Affine Formation Control over the Complex Plane ／ Jesus Bautista, Enric Morella, Lili Wang 他
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マルチロボットサービスプロトタイプにおける集約プログラミングの活用
マルチロボットシステムの調整ソフトウェアに集約プログラミングを適用したプロトタイプを構築し、シミュレーションと大学図書館での実地試験で検証した。
原題: Exploiting Aggregate Programming in a Multi-Robot Service Prototype ／ Giorgio Audrito, Andrea Basso, Daniele Bortoluzzi 他
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移動制約に基づく行動予測を用いたUAV群のシェパード誘導
羊飼いの犬のように少数のナビゲータUAVが多数の自律UAV群を目標位置へ誘導する制御法を提案。実機の速度・加速度制約を考慮しつつ、群れの将来挙動を予測して効率的な誘導を実現する。
原題: Shepherding UAV Swarm with Action Prediction Based on Movement Constraints ／ Yusuke Tsunoda, Yusuke Goto, Takao Sato
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タスク駆動型の異種マルチロボットシステム共同設計
ロボット設計、フリート構成、計画を統合的に最適化するための形式的で構成可能なフレームワークを提案し、タスク固有の制約下での最適な設計代替案を体系的に導出する。
原題: Task-Driven Co-Design of Heterogeneous Multi-Robot Systems ／ Maximilian Stralz, Meshal Alharbi, Yujun Huang 他
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PAINT: 脚式ロボットによるパートナー非依存・意図認識型協調運搬
脚式ロボットがパートナーの意図を proprioceptive 情報から推定し、地形に頑健な歩容と組み合わせて協調運搬を行う軽量な階層学習フレームワークを提案。多様な地形・荷物・パートナーでの実験で有効性を示した。
原題: PAINT: Partner-Agnostic Intent-Aware Cooperative Transport with Legged Robots ／ Zhihao Cao, Tianxu An, Chenhao Li 他
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ミリ秒単位のマルチロボット動作：サンプリングベース計画のためのベクトル加速プリミティブ
ベクトル加速運動計画（VAMP）フレームワークをマルチロボット運動計画に拡張し、SIMD並列性を活用した2つのプリミティブを開発。検証時間で最大1415倍、計画速度で最大1492倍の高速化を達成した。
原題: Multi-Robot Motions in Milliseconds: Vector-Accelerated Primitives for Sampling-Based Planning ／ James D. Motes, Marco Morales, Nancy M. Amato
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論理ロボット：Logicaによる宣言的マルチエージェントプログラミング
ロボットの行動を論理プログラミング言語Logicaで宣言的に記述するマルチエージェントシミュレーションプラットフォームを提案した論文。
原題: Logical Robots: Declarative Multi-Agent Programming in Logica ／ Evgeny Skvortsov, Yilin Xia, Ojaswa Garg 他
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角度と自己変位計測を用いたマルチロボットシステムの3次元相対位置推定
ロボット間の内角と自己変位の計測に基づく3次元相対位置推定の新しい枠組みを提案し、線形アルゴリズムとMAP推定器を組み合わせてノイズ下での精度を向上させた。
原題: 3-D Relative Localization for Multi-Robot Systems with Angle and Self-Displacement Measurements ／ Chenyang Liang, Liangming Chen, Baoyi Cui 他
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非凸領域におけるエネルギー効率的なマルチロボット被覆経路計画
障害物や飛行禁止区域を含む非凸領域に対して、エネルギー消費を最小化するマルチロボット被覆経路計画フレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Energy-Efficient Multi-Robot Coverage Path Planning of Non-Convex Regions of Interests ／ Sourav Raxit, Jose Fuentes, Paulo Padrao 他
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MLLM駆動のセンシング・通信・計算によるマルチロボットネットワークの進展：包括的サーベイ
マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）を用いて、複数ロボットの協調タスクにおけるセンシング・通信・計算を統合最適化する手法を包括的に調査した論文。
原題: Advancing Multi-Robot Networks via MLLM-Driven Sensing, Communication, and Computation: A Comprehensive Survey ／ Hyun Jong Yang, Howon Lee, Kyuhong Shim 他
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PRoID: マルチロボット探索と中継における情報伝達率の予測
複数ロボットが未知環境を探索し情報を基地局へ届ける際、各ロボットがいつ探索をやめて中継すべきかを、学習した地図予測とチーム状況に基づき動的に判断する基準PRoIDを提案。故障リスクを考慮した拡張版も導入し、実データで固定スケジュール方式より高い性能を示した。
原題: PRoID: Predicted Rate of Information Delivery in Multi-Robot Exploration and Relaying ／ Seungchan Kim, Seungjae Baek, Micah Corah 他
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安全なマルチエージェント航法のための微分可能な環境・軌道同時最適化
環境配置を変数として扱い、エージェントの軌道と環境を同時に最適化することで、安全な航法を実現する微分可能な最適化手法を提案した。
原題: Differentiable Environment-Trajectory Co-Optimization for Safe Multi-Agent Navigation ／ Zhan Gao, Gabriele Fadini, Stelian Coros 他
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対話強化型長期間協調視覚言語ナビゲーション DeCoNav
複数ロボットが対話で情報交換し、動的にタスクを再割り当て・再計画しながら長期間の協調ナビゲーションを行う枠組みを提案し、ベンチマークで成功率を大幅に向上させた。
原題: DeCoNav: Dialog enhanced Long-Horizon Collaborative Vision-Language Navigation ／ Sunyao Zhou, Yunzi Wu, Tianhang Wang 他
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証明書駆動の閉ループ型マルチエージェント経路探索と継承可能な分解手法
倉庫や物流でのマルチエージェント経路探索（MAPF）において、閉ループ型アルゴリズムの短期的視点による問題を解決するため、証明書軌道と艦隊予算を導入し、証明書改善更新のみを受け入れることで完全性を保証し、さらに予算に基づく分解で大規模問題を効率的に解く手法を提案した。
原題: Certificate-Driven Closed-Loop Multi-Agent Path Finding with Inheritable Factorization ／ Jiarui Li, Runyu Zhang, Gioele Zardini
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マルチエージェント相互作用のための確率的責任配分学習
本論文では、マルチエージェント相互作用における責任配分の確率分布を学習する手法を提案する。条件付き変分オートエンコーダと軌道予測技術を組み合わせ、微分可能な最適化層を用いて責任配分から制御量を推定することで、ラベルなしでも学習可能とし、運転データセットで有効性を示した。
原題: Learning Probabilistic Responsibility Allocations for Multi-Agent Interactions ／ Isaac Remy, Caleb Chang, Karen Leung
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