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最新論文: 2026/4/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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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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マルチロボットネットワークのための角度ベースの位置特定と剛性維持制御
マルチロボットネットワークにおいて、角度剛性と方位剛性の関係を明らかにし、分散型の角度ベース位置特定法と、ミッション実行中に角度剛性を維持する勾配ベースの制御器を提案した。
原題: Angle-based Localization and Rigidity Maintenance Control for Multi-Robot Networks ／ J. Francisco Presenza, Leonardo J. Colombo, Juan I. Giribet 他
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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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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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VULCAN: 屋内火災対応のための視覚言語モデル強化型マルチエージェント協調ナビゲーション
火災時の屋内環境で、視覚言語モデルを用いたマルチエージェント協調ナビゲーション手法を提案し、煙や熱などの動的障害をシミュレートしたベンチマークで既存手法の限界を示した。
原題: VULCAN: Vision-Language-Model Enhanced Multi-Agent Cooperative Navigation for Indoor Fire-Disaster Response ／ Shengding Liu, Qiben Yan
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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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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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M²GRPO: 生体模倣水中ロボットの追跡のためのMambaベースのマルチエージェントグループ相対方策最適化
生体模倣水中ロボットの協調追跡問題に対し、Mambaポリシーとグループ相対方策最適化を組み合わせた新しいフレームワークM²GRPOを提案し、シミュレーションと実機実験で既存手法より高い追跡成功率と捕獲効率を達成した。
原題: M$^{2}$GRPO: Mamba-based Multi-Agent Group Relative Policy Optimization for Biomimetic Underwater Robots Pursuit ／ Yukai Feng, Zhiheng Wu, Zhengxing Wu 他
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群れの中の温かさと能力：効果的な人間ロボットチームの設計
群ロボットの行動が人間の社会的知覚（温かさと能力）に与える影響を2つの研究で調査し、タスク性能よりも社会的知覚がチーム選好を強く予測することを示した。
原題: Warmth and Competence in the Swarm: Designing Effective Human-Robot Teams ／ Genki Miyauchi, Roderich Groß, Chaona Chen
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貪欲カルマン・スウォーム：過酷環境におけるロボット群の状態推定の改善
ロボット群の各ロボットが、利用可能な隣接ロボットの相対センシングデータを貪欲に統合して状態推定精度を向上させる分散手法を提案し、通信制約下でも中央集権的手法に近い性能を実現することをシミュレーションで示した。
原題: Greedy Kalman-Swarm: Improving State Estimation in Robot Swarms in Harsh Environments ／ Phunyapa Suksomboon, Paulo Garcia
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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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自律型負傷者トリアージのためのベイズ推論フレームワーク
大量事故現場で自律ロボットが視覚情報から負傷者の状態を推定し、ベイズネットワークを用いてトリアージ判断を行うシステムを提案。DARPAチャレンジで精度が大幅に向上した。
原題: A Bayesian Reasoning Framework for Robotic Systems in Autonomous Casualty Triage ／ Szymon Rusiecki, Cecilia Morales, Pia Störy 他
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n個のリソース共有問題の分割：少数の高性能エージェントは多数の単純なエージェントより優れているか？
マルチエージェントシステムにおいて、限られたリソースを少数の高性能エージェントに集中させるか、多数の単純なエージェントに分散させるかの問題を定式化し、カバレッジタスクの事例で解析とシミュレーションにより性能を比較した。
原題: Split over $n$ resource sharing problem: Are fewer capable agents better than many simpler ones? ／ Karthik Soma, Mohamed S. Talamali, Genki Miyauchi 他
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分散型協調マルチエージェント経路探索のためのカルマメカニズム
分散型の協調マルチエージェント経路探索において、人工的な非取引可能なクレジット（カルマ）を用いてエージェント間の公平性を保ちつつ、ペアワイズ再計画による衝突解決を実現する枠組みを提案した。倉庫のピックアップ・デリバリーシナリオで評価し、サービス時間の格差を減らしつつ効率を維持できることを示した。
原題: Karma Mechanisms for Decentralised, Cooperative Multi Agent Path Finding ／ Kevin Riehl, Julius Schlapbach, Anastasios Kouvelas 他
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MARS-Dragonfly: モジュール型空中ロボットシステムの機敏で頑健な飛行制御
モジュール型空中ロボットシステム（MARS）の制御を、力・トルク等価でポリトープ制約を持つ仮想クアッドロータと二段階予測割り当てパイプラインを用いて実現し、多様な構成での安定飛行を可能にした。
原題: MARS-Dragonfly: Agile and Robust Flight Control of Modular Aerial Robot Systems ／ Rui Huang, Zhiqian Cai, Siyu Tang 他
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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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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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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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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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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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FORMULA: ニューラル障壁学習を用いた安全保証付きフォーメーションMPC
マルチロボットのフォーメーション制御において、MPCとニューラルCBFを統合し、手動設計なしで安全性を保証する分散型フレームワークを提案した。
原題: FORMULA: FORmation MPC with neUral barrier Learning for safety Assurance ／ Qintong Xie, Weishu Zhan, Peter Chin
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LiDARを用いた可視エッジ群表現による群衆ナビゲーション
群衆環境でのロボットナビゲーションにおいて、群予測精度は性能にほとんど影響しないことを示し、簡略化した可視エッジ群表現を提案。シミュレーションと実機で安全性・社会性を保ちつつ高速化を実証した。
原題: LiDAR-based Crowd Navigation with Visible Edge Group Representation ／ Allan Wang, Aaron Steinfeld
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HECTOR: 継続的時相タスク下でのロボット群に対する人間中心の階層的協調と監督
大規模ロボット群を人間が効率的に監督・操作するための階層的な協調・監督スキームを提案し、動的環境でのタスク追加・変更に対応する。
原題: HECTOR: Human-centric Hierarchical Coordination and Supervision of Robotic Fleets under Continual Temporal Tasks ／ Shen Wang, Yinhang Luo, Jie Li 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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C2T: キャプション構造とLLM整合型常識報酬学習による交通・車両協調
交通信号制御と自動運転車の協調において、人手設計の報酬に代わり、大規模言語モデルから常識知識を抽出して内在報酬を学習し、MARLポリシーを導くフレームワークC2Tを提案した。
原題: C$^2$T: Captioning-Structure and LLM-Aligned Common-Sense Reward Learning for Traffic--Vehicle Coordination ／ Yuyang Chen, Kaiyan Zhao, Yiming Wang 他
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パラメトリック不確実性下での協調空中構造物のための感度ベースチューブNMPC
剛体リンクで連結された2機の空中車両チェーンに対し、パラメータ不確実性を考慮した感度ベースのチューブNMPCを提案し、制約の堅牢性を向上させた。
原題: Sensitivity-Based Tube NMPC for Cooperative Aerial Structures Under Parametric Uncertainty ／ Giuseppe Silano, Quentin Sablé, Marco Tognon 他
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PREVENT-JACK: 長尺連結重型車両群のためのコンテキストステアリング
長い連結重型車両(HAV)の群れを対象に、ジャックナイフ現象や衝突を防ぐ分散型制御手法を提案した。6つの局所行動を統合し、最大10台のトレーラーを持つ車両で検証し、デッドロックやライブロックの発生条件をシミュレーションで分析した。
原題: PREVENT-JACK: Context Steering for Swarms of Long Heavy Articulated Vehicles ／ Adrian Baruck, Michael Dubé, Christoph Steup 他
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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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鉄道車両の入換問題に対する新しいハイブリッドヒューリスティック強化学習最適化アプローチ
貨物ヤードでの鉄道車両の入換計画問題を、片側アクセスと両側アクセスの2つのサブ問題に分解し、鉄道特有のヒューリスティックとQ学習を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案した。
原題: A Novel Hybrid Heuristic-Reinforcement Learning Optimization Approach for a Class of Railcar Shunting Problems ／ Ruonan Zhao, Joseph Geunes
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