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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: 2026/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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回転平衡を利用したテザー吊下ペイロードの省エネルギー協調輸送
複数のクアッドローターで吊り下げたペイロードを運ぶ際、静的平衡ではなく回転平衡を用いることで、各機体が垂直推力を出せるようになり、消費電力を最大20%削減できることを示した論文。
原題: Energy-Efficient Collaborative Transport of Tether-Suspended Payloads via Rotating Equilibrium ／ Eric Foss, Andrew Tai, Carlo Bosio 他
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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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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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AMR群向けオークション型タスク割り当てとエネルギー考慮軌道最適化
非対称タスク空間におけるマルチロボットのタスク割り当てと軌道最適化のための階層的2段階フレームワークを提案し、エネルギーと距離の入札方式の性能が地形条件に依存することを示した。
原題: Auction-Based Task Allocation with Energy-Conscientious Trajectory Optimization for AMR Fleets ／ Jiachen Li, Soovadeep Bakshi, Jian Chu 他
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競合強化学習を用いた飛行標的の俊敏な迎撃
本論文は、捕獲ネットを搭載したドローンが別の俊敏なドローンを迎撃する問題を競合強化学習として定式化し、PPOで訓練したポリシーがヒューリスティックなベースラインを上回る性能を示し、実機でも検証した。
原題: Agile Interception of a Flying Target using Competitive Reinforcement Learning ／ Timothée Gavin, Simon Lacroix, Murat Bronz
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SPARC: 空間認識型経路計画 - 注意深いエージェント通信による実現
マルチロボット経路計画において、ロボット間の距離情報を注意機構に組み込むことで、混雑環境での通信効率を高め、最大128台へのスケーラブルな経路計画を実現した論文。
原題: SPARC: Spatial-Aware Path Planning via Attentive Agent Communication ／ Sayang Mu, Xiangyu Wu, Bo An
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D-GVIO: マルチエージェントシステム向けバッファ駆動型・高効率な分散GNSS-視覚-慣性状態推定器
分散型のGNSS-視覚-慣性オドメトリ（GVIO）フレームワークを提案し、バッファ戦略と共分散交差法により計算・通信負荷を削減しつつ、遅延計測やGNSS外れ値に頑健な状態推定を実現した。
原題: D-GVIO: A Buffer-Driven and Efficient Decentralized GNSS-Visual-Inertial State Estimator for Multi-Agent Systems ／ Yarong Luo, Wentao Lu, Chi Guo 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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予測時空間観測と深層強化学習による分散型エンドツーエンド多機追跡
LiDAR生データから直接制御指令を生成する分散型MARLフレームワークを提案し、予測時空間観測により障害物回避と動的目標の包囲を実現、実機ドローン群で検証した。
原題: Decentralized End-to-End Multi-AAV Pursuit Using Predictive Spatio-Temporal Observation via Deep Reinforcement Learning ／ Yude Li, Zhexuan Zhou, Huizhe Li 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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ハドル：分散型ミニマリストロボットによる並列形状組み立て
分散型ロボットが局所的な相互作用のみで任意形状の集合体を形成するアルゴリズムを提案し、107台での実証と理論的正当性を示した。
原題: Huddle: Parallel Shape Assembly using Decentralized, Minimalistic Robots ／ Khai Yi Chin, Tingwei Meng, Zhe Chen 他
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CAMO: 多目的複数巡回セールスマン問題のための条件付きニューラルソルバー
複数のロボットが複数の目標を訪問する際の総移動コストと最大完了時間のトレードオフを扱う多目的複数巡回セールスマン問題（MOMTSP）に対して、条件付きエンコーダと協調デコーダを備えたニューラルソルバーCAMOを提案し、パレートフロントの高品質な近似を実現した。
原題: CAMO: A Conditional Neural Solver for the Multi-objective Multiple Traveling Salesman Problem ／ Fengxiaoxiao Li, Xiao Mao, Mingfeng Fan 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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ブーム曳航船団による海洋油流出清掃の経路計画と制御
複数の油流出事故に対して、自律型無人艇のペア（ブーム曳航）を効率的に割り当てるための統合フレームワークを提案し、経路計画と追従制御を組み合わせた。
原題: Routing and Control for Marine Oil-Spill Cleanup with a Boom-Towing Vessel Fleet ／ Snir Carmeli, Adir Morgan, Kiril Solovey
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協力競技による転移可能性の促進
異種ロボットシステム間でのモジュール再利用を促す協力競技フレームワークを提案し、euROBIN競技会での実装と結果を報告した論文。
原題: Transferability Through Cooperative Competitions ／ Rodrigo Serra, Carlos Azevedo, André Silva 他
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群ロボットのための生成的敵対的模倣学習：人間のデモンストレーションと訓練済みポリシーからの学習
群ロボットの行動を、人間のデモンストレーションやPPOで訓練されたポリシーから生成的敵対的模倣学習を用いて学習する枠組みを提案し、シミュレーションと実機で評価した。
原題: Generative adversarial imitation learning for robot swarms: Learning from human demonstrations and trained policies ／ Mattes Kraus, Jonas Kuckling
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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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人間ロボットチームにおける信頼発達のエージェントベースシミュレーション：実証的に検証されたフレームワーク
人間とロボットのチームにおける信頼ダイナミクス、作業負荷分散、協調パフォーマンスを捉える、実証に基づくエージェントベースモデルを提案し、メタ分析との検証や感度分析を通じて、ロボットの信頼性が信頼とタスク成功に最も強い影響を与えることを示した。
原題: Agent-Based Simulation of Trust Development in Human-Robot Teams: An Empirically-Validated Framework ／ Ravi Kalluri
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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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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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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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DeReCo: 物体適応型分散マルチロボット協調搬送のための表現学習と協調学習の分離
分散マルチロボット協調搬送において、物体依存の表現学習と協調学習を3段階の訓練戦略で分離し、サンプル効率と汎化性能を向上させるMARLフレームワークを提案。
原題: DeReCo: Decoupling Representation and Coordination Learning for Object-Adaptive Decentralized Multi-Robot Cooperative Transport ／ Kazuki Shibata, Ryosuke Sota, Shandil Dhiresh Bosch 他
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関節運動を伴うプログラム可能物質の準線形時間再構成
幾何学的アモエボット構造の再構成問題を扱い、関節運動モデルにおいて任意の構造を標準的な線分構造へO(√n log n)ラウンドで再構成できることを証明した。
原題: Sublinear-Time Reconfiguration of Programmable Matter with Joint Movements ／ Manish Kumar, Othon Michail, Andreas Padalkin 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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車両マニピュレータシステムのポート・ハミルトン構造
本論文は、空中・水中・宇宙・移動マニピュレータを含む車両マニピュレータシステム（VMS）のポート・ハミルトン定式化を提案し、エネルギー構造を明示する標準形と制御設計に適した慣性分離形の2つの定式化を導出した。
原題: The Port-Hamiltonian Structure of Vehicle Manipulator Systems ／ Ramy Rashad
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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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社会的ロボットを用いた集団力学の探求：ゲーム理論アプローチの提案
社会的ロボットが集団内の協力を促進できるかを、公共財ゲームを用いたゲーム理論的枠組みで評価する研究を提案している。
原題: Proposing a Game Theory Approach to Explore Group Dynamics with Social Robot ／ Giulia Pusceddu
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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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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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ネットワークコーディングをマルチロボットシステムに導入：無線通信上の自律システムの相互作用研究
無線通信の遅延や損失に対応するため、適応的ネットワークコーディングをマルチロボットシステムに適用し、協調位置推定と安全な追い越しの事例で有効性を示した。
原題: Bringing Network Coding into Multi-Robot Systems: Interplay Study for Autonomous Systems over Wireless Communications ／ Anil Zaher, Kiril Solovey, Alejandro Cohen
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