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最新論文: 2026/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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TeamHOI: 任意のチーム規模で協調的な人間-物体インタラクションを学習する統一ポリシー
複数の人型エージェントが協力して物体を運ぶタスクを、チーム人数や物体形状に依存せず単一の分散ポリシーで実現するフレームワークを提案した。
原題: TeamHOI: Learning a Unified Policy for Cooperative Human-Object Interactions with Any Team Size ／ Stefan Lionar, Gim Hee Lee
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幾何計画と実行を分離したスケーラブルなマルチエージェント経路探索
マルチエージェント経路探索において、幾何学的な経路計画と実行時の衝突解決を分離するハイブリッド優先度フレームワークを提案し、最大1000エージェントの大規模問題で高いスケーラビリティと成功率を実証した。
原題: Decoupling Geometric Planning and Execution in Scalable Multi-Agent Path Finding ／ Fernando Salanova, Eduardo Montijano, Cristian Mahulea
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人間と複数エージェントの相互作用のためのマルチモーダルフレームワーク
各ロボットが自律的な認知エージェントとして動作し、マルチモーダル知覚とLLM駆動の計画を統合した、人間と複数ロボットの相互作用のためのフレームワークを提案した。中央調整機構によりターン制御と参加管理を行い、2台のヒューマノイドロボットで実装して、音声・ジェスチャ・視線・移動を組み合わせた協調的な相互作用を実現した。
原題: A Multimodal Framework for Human-Multi-Agent Interaction ／ Shaid Hasan, Breenice Lee, Sujan Sarker 他
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干渉下のマルチロータ航空中継ネットワークのための通信認識NMPC
マルチロータ航空機の中継通信において、姿勢とアンテナ指向性を考慮した通信認識制御フレームワークを提案し、干渉下でのリンク品質を大幅に向上させた。
原題: Communications-Aware NMPC for Multi-Rotor Aerial Relay Networks Under Jamming Interference ／ Giuseppe Silano, Daniel Bonilla Licea, Davide Liuzza 他
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LASER: 時空間制約下のマルチロボット木材製造のためのレベルベース非同期スケジューリング実行方式
木材スラブ製造のねじ圧着接着作業を対象に、タスクを時空間的に分離した「レベル」に分割し、レベル内では非同期並列実行、レベル間でのみ同期することで衝突回避と時間制約を両立するスケジューリング・実行フレームワークを提案し、2ロボットで実証した。
原題: LASER: Level-Based Asynchronous Scheduling and Execution Regime for Spatiotemporally Constrained Multi-Robot Timber Manufacturing ／ Zhenxiang Huang, Lior Skoury, Tim Stark 他
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VORL-EXPLORE: 動的環境におけるマルチロボット探索のためのハイブリッド学習計画アプローチ
実行忠実度を共有し、フロンティア割り当てと局所ナビゲーションを結合することで、動的環境でのマルチロボット探索の堅牢性を向上させるハイブリッド学習・計画フレームワークを提案した。
原題: VORL-EXPLORE: A Hybrid Learning Planning Approach to Multi-Robot Exploration in Dynamic Environments ／ Ning Liu, Sen Shen, Zheng Li 他
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時間内に正しく：規制された交通空間におけるリアクティブ推論
確率的な一階述語論理の推論をオンラインで行うため、データの変化頻度に基づいて推論を分割し、影響を受ける部分だけを再評価するリアクティブなミッション設計フレームワークを提案した。実データとシミュレーションで高速化を実証した。
原題: Right in Time: Reactive Reasoning in Regulated Traffic Spaces ／ Simon Kohaut, Benedict Flade, Julian Eggert 他
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不均一地形における考古学的移動のマルチエージェントシミュレーション
不均一な地形での考古学的移動を再現するマルチエージェントモデルを提案し、強化学習による適応ナビゲーションと実地形データを組み合わせて、人間や動物の移動をシミュレーションした。
原題: Multi-Agent-Based Simulation of Archaeological Mobility in Uneven Landscapes ／ Chairi Kiourt, Vassilis Evangelidis, Dimitris Grigoropoulos
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LLM誘導による自己組織化ロボットチームの分散探索
複数ロボットが自己組織化でチームを形成し、各チームがLLMを用いて探索目標を自律決定する分散探索手法を提案し、シミュレーションで有効性を検証した。
原題: LLM-Guided Decentralized Exploration with Self-Organizing Robot Teams ／ Hiroaki Kawashima, Shun Ikejima, Takeshi Takai 他
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UrbanHuRo：異種都市サービスの同時最適化のための二層型人機協調フレームワーク
配達員とセンシングロボットを協調させ、配達と都市センシングの同時最適化を実現する二層型フレームワークを提案した。
原題: UrbanHuRo: A Two-Layer Human-Robot Collaboration Framework for the Joint Optimization of Heterogeneous Urban Services ／ Tonmoy Dey, Lin Jiang, Zheng Dong 他
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不確実性下での学習統合型マルチロボットタスク計画
未知の物体位置を学習で推定しつつ、モデルベース計画で長期的なチーム協調を実現するマルチロボットタスク計画手法を提案。シミュレーションと実機で有効性を実証した。
原題: Multi-Robot Learning-Informed Task Planning Under Uncertainty ／ Abhish Khanal, Abhishek Paudel, Hung Pham 他
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未知の逃避者戦略に対する包囲を保証する有限時間捕獲
2次元無界環境で複数の追跡者が単一の逃避者を包囲しながら有限時間で捕獲する戦略を提案し、逃避者の戦略に依存しない捕獲時間の上限を導出した。
原題: Encirclement Guaranteed Finite-Time Capture against Unknown Evader Strategies ／ Dinesh Patra, Prajakta Surve, Ashish R. Hota 他
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UMBRELLA: 動的時相論理タスク下での不確実性を考慮したマルチロボットリアクティブ協調
動的で移動する目標を含む協調タスクを、不確実性を明示的にモデル化しつつ、時相論理の制約を満たすようにマルチロボットを協調させるフレームワークを提案。MCTSと不確実性を考慮したロールアウトを組み合わせ、CVaRを最小化する。
原題: UMBRELLA: Uncertainty-aware Multi-robot Reactive Coordination under Dynamic Temporal Logic Tasks ／ Qisheng Zhao, Meng Guo, Hengxuan Du 他
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非凸環境のための一般化ボロノイグラフに基づく被覆制御手法
多ロボットシステムが非凸領域を効率的に被覆するための、一般化ボロノイグラフを用いた被覆制御手法を提案した。負荷分散アルゴリズムと協調被覆フェーズから構成され、シミュレーションで性能を評価している。
原題: A Generalized Voronoi Graph based Coverage Control Approach for Non-Convex Environment ／ Zuyi Guo, Ronghao Zheng, Meiqin Liu 他
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仮想エージェントによる魚群の閉ループ誘導のための深層強化学習フレームワーク
魚群を仮想エージェントで誘導する深層強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションで訓練したポリシーを実魚群に適用して誘導効果を検証した。
原題: A Deep Reinforcement Learning Framework for Closed-loop Guidance of Fish Schools via Virtual Agents ／ Takato Shibayama, Hiroaki Kawashima
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学習誘導型優先順位計画法による倉庫自動化における生涯マルチエージェント経路探索
倉庫自動化のための生涯マルチエージェント経路探索（MAPF）において、強化学習と探索ベース計画を統合した初のフレームワークRL-RH-PPを提案し、動的優先順位割り当てをPOMDPとして定式化し、注意機構付きニューラルネットワークで優先順位を逐次生成することで、高いスループットと汎化性能を実現した。
原題: Learning-guided Prioritized Planning for Lifelong Multi-Agent Path Finding in Warehouse Automation ／ Han Zheng, Yining Ma, Brandon Araki 他
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可視領域ポリゴンによる見通し制約下のマルチロボット地図なしナビゲーション
未知障害物環境でロボット間の見通し（LoS）通信を維持する分散ナビゲーション手法を提案。各ロボットがLiDARスキャンから自己中心の可視領域を構築し、共有してLoS制約を課すことで、地図なしで接続性を保証する。
原題: Line-of-Sight-Constrained Multi-Robot Mapless Navigation via Polygonal Visible Regions ／ Ruofei Bai, Shenghai Yuan, Xinhang Xu 他
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GIANT: グローバル経路統合と注意機構付きグラフネットワークによるマルチエージェント軌道計画
グローバル経路計画と局所ナビゲーションを統合し、注意機構付きグラフニューラルネットワークでエージェント間の動的相互作用を扱うマルチロボット衝突回避手法を提案した。
原題: GIANT - Global Path Integration and Attentive Graph Networks for Multi-Agent Trajectory Planning ／ Jonas le Fevre Sejersen, Toyotaro Suzumura, Erdal Kayacan
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ROSCell: ROS2ベースのマルチロボットシステム自動形成・オーケストレーションフレームワーク
ROS2ベースで、既存のロボットソフトウェアをスキルとしてパッケージ化し、簡単なリクエストでセルを形成・展開・通信調整するフレームワークを提案。K3sより低オーバーヘッドでエッジデバイス上で効率的。
原題: ROSCell: A ROS2-Based Framework for Automated Formation and Orchestration of Multi-Robot Systems ／ Jiangtao Shuai, Marvin Carl May, Sonja Schimmler 他
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ボディガード：限られた通信下の未知環境における複数ロボットによる護衛
未知かつ敵対的な環境で、人間のオペレータを安全に目的地まで護衛する複数ロボットのフレームワークを提案。探索、通信、護衛を統合し、リスクと移動時間を低減する。
原題: BodyGuards: Escorting by Multiple Robots in Unknown Environment under Limited Communication ／ Zhuoli Tian, Yanze Bao, Meng Guo
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共有環境におけるフロー認識型マルチエージェント経路探索を用いた衝突緩和
動的な非制御エージェントと共有する環境で、その動きの学習パターンをMAPFに統合し、衝突を最大55%削減するフレームワークを提案した。
原題: Conflict Mitigation in Shared Environments using Flow-Aware Multi-Agent Path Finding ／ Lukas Heuer, Yufei Zhu, Luigi Palmieri 他
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制約付きベイズ最適化と局所コストマップ学習によるマルチロボット軌道計画：STLに基づく衝突解決を統合して
信号時相論理（STL）仕様と運動学的制約下でのマルチロボット軌道計画を、単一ロボット用の制約付きベイズ最適化木探索と、STL監視を組み込んだ衝突ベース探索を統合した2段階フレームワークで解決する。
原題: Multi-Robot Trajectory Planning via Constrained Bayesian Optimization and Local Cost Map Learning with STL-Based Conflict Resolution ／ Sourav Raxit, Abdullah Al Redwan Newaz, Jose Fuentes 他
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エッジAI対応5G/6G接続型産業ロボティクスのためのエンドツーエンドO-RANテストベッド
5G/6GネットワークとエッジAIを統合した産業用ロボット向けのオープンなテストベッドを構築し、自律溶接シナリオで実証した。
原題: End-to-End O-RAN Testbed for Edge-AI-Enabled 5G/6G Connected Industrial Robotics ／ Sasa Talosi, Vladimir Vincan, Srdjan Sobot 他
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分散ポーズグラフ最適化のための重複領域分割
多ロボットのポーズグラフ最適化を分散・並列に解く手法ROBOを提案。ロボット間で共有する情報量を調整可能な重複ブロック最適化により、収束を高速化する。
原題: Overlapping Domain Decomposition for Distributed Pose Graph Optimization ／ Aneesa Sonawalla, Yulun Tian, Jonathan P. How
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文脈不確実性下でのマルチロボット協調計画
未知の文脈に依存する目的を持つ環境で、ロボット群が協調して文脈を推定し、その後のタスクを効率的に遂行するための2段階アルゴリズムを提案した。
原題: Multi-Robot Coordination for Planning under Context Uncertainty ／ Pulkit Rustagi, Kyle Hollins Wray, Sandhya Saisubramanian
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強化学習による仮想魚の動き制御を用いた魚群の誘導
強化学習で訓練した仮想魚を画面に表示し、実魚の群れを目標方向へ誘導する手法を提案・実証した論文。
原題: Controlling Fish Schools via Reinforcement Learning of Virtual Fish Movement ／ Yusuke Nishii, Hiroaki Kawashima
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ADMMに基づく分散モデル予測制御による協調ロコマニピュレーション
複数の脚式ロボットによる協調搬送を、ADMMを用いた分散MPCで実時間制御する手法を提案。
原題: ACLM: ADMM-Based Distributed Model Predictive Control for Collaborative Loco-Manipulation ／ Ziyi Zhou, Pengyuan Shu, Ruize Cao 他
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シーン適応型具現化知能に基づくマルチAUVアドホックネットワークによるマルチターゲット追跡
動的で帯域制約のある水中環境で、AUVを具現化エージェントとして統合し、シーン適応型MARLアルゴリズムによりマルチターゲット追跡を実現する新しいアーキテクチャを提案した。
原題: Multi-AUV Ad-hoc Networks-Based Multi-Target Tracking Based on Scene-Adaptive Embodied Intelligence ／ Kai Tian, Jialun Wang, Chuan Lin 他
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連結された四脚ロボットによる協調運搬タスクのためのマルチエージェント局所衝突回避学習
四脚ロボット2台が物体を連結して運搬する際、事前地図や経路計画なしにセンサ情報のみで障害物を回避しながら目標方向へ追従する強化学習ベースの階層的制御手法を提案した。
原題: Learning Multi-Agent Local Collision-Avoidance for Collaborative Carrying tasks with Coupled Quadrupedal Robots ／ Francesca Bray, Simone Tolomei, Andrei Cramariuc 他
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多UAVの差別化低空経路におけるロバスト分散協調経路追従と局所再計画
複数の固定翼UAVが複雑なDEM低空空域で協調経路追従する際の課題に対し、分散通信プロトコルによる時間同期、風外乱下での有限時間安定化を実現するロバスト誘導則、およびオンライン障害物回避のための局所再計画手法を提案した。
原題: Robust Distributed Cooperative Path-Following and Local Replanning for Multi-UAVs Under Differentiated Low-Altitude Paths ／ Zimao Sheng, Zirui Yu, Hong'an Yang
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