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最新論文: 2026/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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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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具現化マルチエージェントシステムにおける同意連鎖の劣化：AIエージェントガバナンスとロボット倫理の橋渡し
複数のロボットが連携してタスクを委譲する際に、人間の同意がどのように劣化・崩壊するかを分析する枠組み「同意連鎖劣化(CCD)」と、それを監視する3層ガバナンスアーキテクチャ「CoRVE」を提案した論文。
原題: Consent Chain Degradation in Embodied Multi-Agent Systems: Bridging the Gap Between AI Agent Governance and Robot Ethics ／ Mehmet Haklidir
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SOAR: ロボット移動フルフィルメントシステムにおける注文割り当てとロボットスケジューリングのリアルタイム統合最適化
注文割り当てとロボットスケジューリングを統合的に扱う深層強化学習フレームワークSOARを提案し、実時間性と大域最適性の両立を図った。
原題: SOAR: Real-Time Joint Optimization of Order Allocation and Robot Scheduling in Robotic Mobile Fulfillment Systems ／ Yibang Tang, Yifan Yang, Jingyuan Wang 他
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HCLM: 二足四脚ロボットによる協調ロコ操作のための階層的フレームワーク
二足四脚ロボットのペアによる協調的な移動操作を実現する階層的フレームワークを提案。高レベルの協調推論と低レベルの堅牢な動作実行を分離し、シミュレーションと実世界での検証を行った。
原題: HCLM: A Hierarchical Framework for Cooperative Loco-Manipulation with Dual Quadrupeds ／ Qixuan Li, Chen Le, Jincheng Yu 他
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受動性に基づく剛体ネットワークの半自律回転運動ナビゲーション：安定性と人間の受動性解析
SO(3)上の姿勢運動学に焦点を当て、人間とロボット群の協調システムを安定化する受動性ベースの半自律姿勢制御フレームワークを提案し、人間を受動系と仮定した閉ループ安定性を証明した。
原題: Passivity-based Semi-autonomous Rotational Motion Navigation for Rigid-body Networks: Stability and Human Passivity Analysis ／ Reiji Terunuma, Yuta Nakamura, Takeshi Hatanaka
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不確かな外力下でのカテナリーロボットのロバスト幾何学的制御
2台のクアッドローターを非伸縮ケーブルで連結したカテナリーロボットのロバスト制御を提案し、ケーブル形状による不確かな力に対する追従誤差の入力-状態安定性を理論的に示した。
原題: Robust Geometric Control of Catenary Robots under Unstructured Force Uncertainties ／ Alexandre Anahory Simoes, Leonardo Colombo
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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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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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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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能力を考慮した異種ロボット群のための分散型制御バリア関数による安全ナビゲーション
異なる運動特性を持つロボット群に対して、各ロボットの能力に応じて安全確保の責任を配分する分散型制御バリア関数（CA-HCBF）を提案し、安全と効率を両立する。
原題: Capability-Aware Heterogeneous Control Barrier Functions for Decentralized Multi-Robot Safe Navigation ／ Joonkyung Kim, Yanze Zhang, Wenhao Luo 他
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PRO-SPECT: 確率的環境下でのエネルギー考慮型UAV-UGV協調計画における確率的に安全なスケーラブル計画法
UAVとUGVチームが確率的環境でエネルギー制約を満たしつつ任務を完了するための、リスクを確率的に保証する計画アルゴリズムを提案した論文。
原題: PRO-SPECT: Probabilistically Safe Scalable Planning for Energy-Aware Coordinated UAV-UGV Teams in Stochastic Environments ／ Roger Fowler, Cahit Ikbal Er, Benjamin Johnsenberg 他
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密度駆動最適制御：確率的LTIマルチエージェントシステムの収束保証
マルチエージェントの非一様領域被覆問題に対し、ワッサースタイン距離をコストにした確率的MPC的枠組みを提案し、時間平均経験分布が目標密度へ収束することを理論保証付きで示した。
原題: Density-Driven Optimal Control: Convergence Guarantees for Stochastic LTI Multi-Agent Systems ／ Kooktae Lee
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マーシャリングヤード内の自律配送車両の協調運用フレームワーク
配送ヤード内の自律車両のタスク割り当てを動的優先度スコアリングで最適化し、スループット向上とデッドロック防止を実証した論文。
原題: Framework for Collaborative Operation of Autonomous Delivery Vehicles Within a Marshaling Yard ／ James O'Hara, Karl Wunderlich, Gregory Stevens
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離散事象システムを用いたドローン回収のケーススタディ
スウォームロボティクスにおけるドローン喪失からの回復を、離散事象システムとスーパーバイザ制御理論を用いて実現するハイブリッドアーキテクチャを提案し、シミュレーションで検証した。
原題: A Case Study in Recovery of Drones using Discrete-Event Systems ／ Liam P. Burns, Dayse M. Cavalcanti, Felipe G. Cabral 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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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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平面追従のためのフィードバック速度制御について
リーダーとフォロワーの平面追従問題に対し、新しいフィードバック速度制御則を提案し、安定性を証明した。実験とシミュレーションで検証し、Nエージェントへの拡張も示した。
原題: On Feedback Speed Control for a Planar Tracking ／ Xincheng Li, Tengyue Liu, Udit Halder
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長期間自律のためのPDE制約最適化による安全かつエネルギー効率的なマルチロボット密度制御
マルチロボットシステムの密度制御を、空間的な安全性とエネルギー持続性を保証しながら行う新しいフレームワークを提案。Fokker-Planck PDEを用いて密度レベルで確率的なロボット運動をモデル化し、制御リアプノフ関数と制御バリア関数を統合して目標密度追従、障害物回避、充電サイクルにわたるエネルギー充足を実現する。
原題: Safe and Energy-Aware Multi-Robot Density Control via PDE-Constrained Optimization for Long-Duration Autonomy ／ Longchen Niu, Andrew Nasif, Gennaro Notomista
日本語で読む → - 論文群制御/拡散ポリシーロボティクス
ベイズ的専門家選択を備えた拡散ポリシーによる能動的多目標追跡
移動ロボットの能動的多目標追跡において、拡散ポリシーの専門家戦略選択をオフライン文脈的バンディット問題として定式化し、不確実性を考慮した悲観的選択（LCB基準）を行うベイズ的枠組みを提案した。
原題: Diffusion Policy with Bayesian Expert Selection for Active Multi-Target Tracking ／ Haotian Xiang, Qin Lu, Yaakov Bar-Shalom
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DC-Ada: 異種マルチロボットチームのための報酬のみを用いた分散センサ適応
事前学習済みの共有ポリシーを固定し、ロボットごとの観測変換を報酬のみで適応させることで、センサ構成の異なるロボットへの展開を可能にする手法を提案した。
原題: DC-Ada: Reward-Only Decentralized Sensor Adaptation for Heterogeneous Multi-Robot Teams ／ Saad Alqithami
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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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連邦単一エージェントロボティクス：ロボット内マルチエージェント断片化を伴わないマルチロボット協調
各ロボットを単一エージェントとして維持しつつ、フリートレベルでの連邦化によりマルチロボット協調を実現するランタイムアーキテクチャを提案・評価した論文。
原題: Federated Single-Agent Robotics: Multi-Robot Coordination Without Intra-Robot Multi-Agent Fragmentation ／ Xue Qin, Simin Luan, John See 他
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固定翼UAV回廊におけるスロットホッピングを利用した待機誘導と自動化
固定翼UAV回廊の渋滞管理のため、待機レーンへの挿入を最小限の混乱で行う半協調的誘導戦略を開発し、数値シミュレーションで実証した。
原題: Slot-hopping Enabled Loiter Guidance and Automation for Fixed-wing UAV Corridors ／ Pradeep J, Siddhardha Kedarisetty, Ashwini Ratnoo
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