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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: 2026/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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非対称物理が四足ロボット群の効率的学習を可能にする
四足ロボットの大規模群れにおいて、視覚ベースの分散制御を効率的に学習するため、訓練中に高忠実度シミュレータと微分可能サロゲートモデルを組み合わせる非対称物理を導入し、最大512台のロボットが協調ナビゲーションを学習できることを示した。
原題: Asymmetric physics enables efficient learning in quadrupedal robot swarms ／ Yuang Zhang, Yunlong Song, Zhihao He 他
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外部位置情報なしでの複数無人水上艇による協調周回航法
外部測位を使わず、限られたセンサ情報だけで複数の無人水上艇が目標の周りを等間隔な円形編隊で周回する枠組みを提案した。
原題: Cooperative Circumnavigation for Multiple Unmanned Surface Vehicles Without External Localization ／ Xueming Liu, Lin Li, Xiang Zhou 他
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リスク回避型計画のためのマルチエージェント次善視点最適化
各ロボットがローカルな3Dガウススプラッティング地図を保持し、通信量を抑えつつ情報利得と衝突リスクを考慮した分散型の次善視点選択を提案した論文。
原題: Multi-Agent Next-Best-View Optimization for Risk-Averse Planning ／ Amirhossein Mollaei Khass, Vivek Pandey, Guangyi Liu 他
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非対称入力と時変出力制約下での分散安全コンセンサス
単一積分器マルチエージェントシステムにおいて、非対称アクチュエータ制約と出力安全制約を同時に満たす分散コンセンサス制御則を提案し、安全性と同期を保証する。
原題: Distributed Safe Consensus Under Asymmetric Input and Time-Varying Output Constraints ／ Abhinav Sinha, Shashi Ranjan Kumar
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意味的スキル発見による四足ロボットの継続的協調
複数の四足ロボットが連続的に現れる協調タスクを学習する際、過去のスキルを忘れずに再利用できる意味的スキルライブラリフレームワーク「Conquer」を提案した。
原題: Continual Quadruped Robots Coordination via Semantic Skill Discovery ／ Daoqing Wang, Yuchen Xiao, Weixuan Huang 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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マルチロボットネットワークにおける創発的非エルミートトポロジー
非相反な相互作用をプログラム可能なマルチロボットネットワークを構築し、合成格子上でトポロジカルゼロモードや非エルミート皮膚効果を実験的に実証した。
原題: Emergent Non-Hermitian Topology in Multi-Robot Network ／ Jielong Zhang, Guiju Duan, Tinggui Chen 他
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センチネル：具現化された協調的空間推論と計画
都市規模の屋外環境で複数の分散エージェントが自然言語で通信し、安全な待ち合わせ場所を協調して決定し、動的な哨戒を避けながら移動するためのフレームワークを提案した。
原題: Sentinel: Embodied Cooperative Spatial Reasoning and Planning ／ Xiangye Lin, Hongxin Zhang, Ruxi Deng 他
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動的環境強制下での帆走群れのための速度重み付きフロッキング
風速に依存する操縦性の制約を持つ帆走ロボット群れの協調問題を扱い、速度重み付き相互作用則を提案して群れの分極と凝集性を改善した。
原題: Speed-Weighted Flocking for Sailing Swarms under Dynamic Environmental Forcing ／ Pranav Kedia, Aaron Gan, Hannah J. Williams 他
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共に見る：マルチモーダル大規模言語モデルによる多ロボット協調的自我中心空間推論
複数の移動ロボットの同期した一人称視点ビデオを統合し、空間・時間・可視性・協調に関する質問に答える多ロボット協調動的空間推論の課題を研究。新ベンチマークCoopSRとデータセットEgoTeamを構築し、提案手法SP-CoRが既存MLLMを上回る性能を示した。
原題: Seeing Together: Multi-Robot Cooperative Egocentric Spatial Reasoning with Multimodal Large Language Models ／ Kunyu Peng, Zhikun Zhou, Kailun Yang 他
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フォールトを考慮したロボット群通信スケジューリングのためのMPC
断続的な通信環境下でロボット群を運用する際、限られた通信機会をどう割り当てるかという問題に対し、故障モードの曖昧性を確率的に扱うIMM-MPCというモデル予測制御手法を提案し、致命的故障の早期発見率を大幅に向上させた。
原題: Fault-Aware MPC for Robotic Fleet Communications Scheduling ／ Carlo Schreiber, Duncan Eddy, Mykel J. Kochenderfer
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分散データセンター向けのエネルギー管理と連携AIGCワークロードスケジューリング：拡散モデル支援型報酬整形アプローチ
AIGCサービス提供者がデータセンターのエネルギーコストを削減しつつ高品質なコンテンツ生成を保証するため、エネルギー管理とワークロードスケジューリングを統合する枠組みを提案し、報酬のスパース性を拡散モデルによる報酬整形で解決する。
原題: Joint Energy Management and Coordinated AIGC Workload Scheduling for Distributed Data Centers: A Diffusion-Aided Reward Shaping Approach ／ Yang Fu, Peng Qin, Liming Chen 他
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トート搬送ロボットシステムの注文処理のためのオムニスケール学習型逐次意思決定フレームワーク
トート搬送ロボットシステムにおける注文処理の逐次意思決定を、構造化組合せ最適化とマルチエージェント強化学習を組み合わせた汎用フレームワークで解決し、小規模で最適性ギャップ3.5%未満、大規模でトート移動を8-12%削減することを示した。
原題: Omni-scale Learning-based Sequential Decision Framework for Order Fulfillment of Tote-handling Robotic Systems ／ Jiaxin Liu, Peng Yang, Yuping Li 他
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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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二段階最適化によるセンサ連続再配置を伴う監視回避ゲーム
敵対的UASと異種センサネットワークのゼロ和微分ゲームを定式化し、センサを建物境界上で連続的に再配置する手法を提案。勾配法で最適化可能な平滑近似を用い、交互二段階最適化で局所ナッシュ均衡を求める。
原題: A Surveillance Evasion Game with Continuous Sensor Redeployment via Bilevel Optimization ／ Jaehyeok Kim, Kartik A. Pant, Joseph Kinerson 他
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グリッドワールドから倉庫へ：AGV向け軽量ワンショット多エージェント経路探索の適応
差動駆動AGVの現実的な制約（回転コスト、加減速、追突防止）を考慮した多エージェント倉庫経路探索（MAWPF）を提案し、既存のMAPFアルゴリズムを適応・比較した。
原題: From Gridworlds to Warehouses: Adapting Lightweight One-shot Multi-Agent Pathfinding for AGVs ／ Hiroki Nagai, Keisuke Okumura
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ギャップに注意：未知環境におけるマルチロボットのフィードバック駆動エルゴード被覆
未知環境で複数ロボットが環境情報の分布をリアルタイムに推定しながら、エルゴード探索を拡張して適応的に被覆する手法を提案し、シミュレーションで有効性を検証した。
原題: Mind the Gaps: Multi-Robot Feedback-Driven Ergodic Coverage in Unknown Environments ／ Thales Costa Silva, Nora Ayanian
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車両プラトゥーンの横方向ストリング安定性：定式化、定義、および解析
本論文は、隊列走行における横方向の追従誤差の伝播を扱う横方向ストリング安定性の枠組みを提案し、弧長（オイラー的）視点に基づく定義と2つの制御戦略を解析する。
原題: Lateral String Stability for Vehicle Platoons: Formulation, Definition, and Analysis ／ Sixu Li, Swaroop Darbha, Yang Zhou
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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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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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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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LLM制御マルチロボット協調における単一ロボット侵害による不安全行動の伝播
LLMで制御されるマルチロボットシステムに対し、1台のロボットを侵害するだけで、ロボット間通信を通じて悪意ある指示を伝播させ、システム全体で協調的な不安全行動を引き起こす攻撃手法を提案・評価した論文。
原題: Propagating Unsafe Actions in LLM Controlled Multi-Robot Collaboration via Single Robot Compromise ／ Zhen Huang, Zhihuang Liu, Mengxuan Luo 他
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β-スパースガウス過程による協調ナビゲーションと探索
リードロボットとセンサロボットが協調して未知環境をナビゲーションする際、帯域制約下で地図情報を効率的に送信しつつ探索行動を選択するフレームワークを提案した論文。
原題: Collaborative Navigation and Exploration with $\beta$-Sparse Gaussian Processes ／ Evangelos Psomiadis, Dipankar Maity, Panagiotis Tsiotras
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部分既知環境下でのヘテロロボットチームのための偵察支援計画
地上ロボットの移動コストを削減するため、偵察用ドローンが情報収集を支援する計画フレームワークを提案し、情報利得に基づく行動刈り込みとグラフニューラルネットワークによる高速化を実現した。
原題: Scout-Assisted Planning for Heterogeneous Robot Teams under Partially Known Environments ／ Hoang-Dung Bui, Abhish Khanal, Raihan Islam Arnob 他
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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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最適化され運動学的に実現可能なマルチエージェント動作計画
マルチエージェント動作計画問題に対して、初期解を生成し、その後最適制御問題を解いて解を改善する二段階手法を提案した。トラクタートレーラーシステムで評価し、CBSがPBSより優れていることを示した。
原題: Optimized and kinematically feasible multi-agent motion planning ／ Anja Hellander, Kristoffer Bergman, Daniel Axehill
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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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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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異なる表面上でのマルチロボットによる箱の運搬：分散型役割ベース比例制御
複数ロボットが協調して箱を押して運搬するための分散型タスク・動作計画手法を提案し、斜面や摩擦の異なる環境での有効性をシミュレーションと実機で検証した。
原題: Multi-Robot Box Transport over Different Surfaces with Decentralized Role-based Proportional Control ／ Aditya Bhatt, Himavarshini Yarragangu, Urvish Shah 他
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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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