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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: 2025/11/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文群制御ロボティクス
フローネットワークに基づく複数同種UAVの屋外編隊飛行経路計画
GPS座標からフローネットワークを構築し、Ford-Fulkerson法で衝突のない最小コスト経路を求める、複数同種ドローンの編隊飛行アルゴリズムを提案。最大64機のシミュレーションと3機の実機実験で有効性を検証した。
原題: Flow-Based Path Planning for Multiple Homogenous UAVs for Outdoor Formation-Flying ／ Mahmud Suhaimi Ibrahim, Shantanu Rahman, Muhammad Samin Hasan 他
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マルチロボットナビゲーションのための仮想信号機：分散計画と集中型競合解決の融合
各ロボットが自律的に経路計画を行い、集中ノードが競合を検出して仮想信号機のように停止指示を出すことで、デッドロックを減らし目標到達率を向上させるハイブリッドなマルチロボット調整手法を提案し、四足歩行ロボットと車輪ロボットで実機検証した。
原題: Virtual Traffic Lights for Multi-Robot Navigation: Decentralized Planning with Centralized Conflict Resolution ／ Sagar Gupta, Thanh Vinh Nguyen, Thieu Long Phan 他
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アリ・物理系・ロボット群れに共通する集団行動の統一確率モデル
アリの観察から、生物・物理・ロボットの群れが異なるエネルギー制約下での最大化という共通の統計的メカニズムで説明できることを示し、最小限の計算でスケーラブルな分散協調を実現するロボット群れを提案した。
原題: A Unified Stochastic Mechanism Underlying Collective Behavior in Ants, Physical Systems, and Robotic Swarms ／ Lianhao Yin, Haiping Yu, Pascal Spino 他
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モバイルエージェントによる極小支配集合の線形時間構築の改良
匿名グラフ上でモバイルエージェントが極小支配集合をO(n)ラウンド・各エージェントO(log n)ビットで計算する線形時間アルゴリズムを提案し、全域木構築とリーダー選出も同時に達成する。
原題: Improved Linear-Time Construction of Minimal Dominating Set via Mobile Agents ／ Prabhat Kumar Chand, Anisur Rahaman Molla
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音響協調測位研究のための低コストマルチエージェント群
3Dプリントと市販部品で作られた3000ドル以下のAUVプラットフォームを開発し、DVLとUSBL音響アレイを搭載して協調測位のシミュレーションと実地試験を行った。
原題: Low-cost Multi-agent Fleet for Acoustic Cooperative Localization Research ／ Nelson Durrant, Braden Meyers, Matthew McMurray 他
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スマート農業における密度駆動型マルチエージェント協調による効率的な農地カバレッジと管理
最適輸送理論とマルチUAVカバレッジ制御を統合し、病害虫の密度に応じた優先度付き散布とエネルギー効率の良い協調を実現するD2OCフレームワークを提案した。
原題: Density-Driven Multi-Agent Coordination for Efficient Farm Coverage and Management in Smart Agriculture ／ Sungjun Seo, Kooktae Lee
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通信制約下のUAV群のための通信認識型非同期分散軌道最適化
通信が不安定な環境でも動くUAV群の軌道計画のため、PDDPによる局所最適化と非同期ADMMによる群調整を組み合わせた二層分散最適化フレームワークを提案した。
原題: Communication-Aware Asynchronous Distributed Trajectory Optimization for UAV Swarm ／ Yue Yu, Xiaobo Zheng, Shaoming He
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自律移動ロボット間のデッドロック解消のためのマルチエージェント強化学習
自律移動ロボットを用いた物流システムにおけるデッドロック問題に対し、マルチエージェント強化学習（特にCTDE）を適用し、従来のルールベース手法と比較評価した。
原題: Multi-Agent Reinforcement Learning for Deadlock Handling among Autonomous Mobile Robots ／ Marcel Müller
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自律走行車ルーティングにおけるマルチエージェント協調：通信・記憶・ルーティングループに関するシミュレーション研究
障害物記憶を持たない車両がルーティングループに陥る問題をシミュレーションで示し、障害物情報を共有する軽量な記憶管理機構OMMを導入して移動時間と待ち時間を大幅に削減できることを明らかにした。
原題: Multi-Agent Coordination in Autonomous Vehicle Routing: A Simulation-Based Study of Communication, Memory, and Routing Loops ／ KM Khalid Saifullah, Daniel Palmer
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マルチエージェント・ゲートキーパー：都市航空モビリティのための安全な飛行計画とフォーメーション制御
リーダーが事前計算した安全な軌道を共有バックアップとして用い、フォロワーが常に安全な退避行動を保証される階層型フレームワークを提案し、3D都市環境のシミュレーションと実機クアッドコプターで検証した。
原題: Multi-Agent gatekeeper: Safe Flight Planning and Formation Control for Urban Air Mobility ／ Thomas Marshall Vielmetti, Devansh R Agrawal, Dimitra Panagou
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アクティブマターを枠組みとした生命システムに着想を得たロボフィジクス
アクティブマター物理と生物学の原理をロボット群のモデリングと設計に取り入れる研究を概観し、生物模倣ロボット集団が抱える課題を論じた展望論文。
原題: Active Matter as a framework for living systems-inspired Robophysics ／ Giulia Janzen, Gaia Maselli, Juan F. Jimenez 他
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不完全な通信下における非同期分散マルチロボット動作計画
通信遅延を考慮してペナルティパラメータを適応させるDA-ADMMを提案し、分散最適化によるマルチロボットの衝突回避動作計画の堅牢性と成功率を向上させた。
原題: Asynchronous Distributed Multi-Robot Motion Planning Under Imperfect Communication ／ Ardalan Tajbakhsh, Augustinos Saravanos, James Zhu 他
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ZJUNlict 拡張チーム記述論文 2025
ロボカップ小型リーグのZJUNlictチームが、IMU統合による姿勢精度向上や戦略・CUDAモジュールの最適化など、ハードウェアとソフトウェアの年間成果を報告した論文。
原題: ZJUNlict Extended Team Description Paper 2025 ／ Zifei Wu, Lijie Wang, Zhe Yang 他
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ロボットスワームの動的再構成：精密な形状形成のための協調と制御
ロボットスワームが一つの形状から別の形状へと正確に移行するための、幾何学的定式化に基づく協調・制御アルゴリズムを提案した。
原題: Dynamic Reconfiguration of Robotic Swarms: Coordination and Control for Precise Shape Formation ／ Prab Prasertying, Paulo Garcia, Warisa Sritriratanarak
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ポテンシャル場最適化に基づくマルチUAV群の障害物回避
改良型人工ポテンシャル場法と単機経路最適化を組み合わせ、衝突リスク評価と補助サブゴール戦略により、マルチUAV群の経路冗長性と機体間衝突を抑えつつ障害物回避と編隊復帰を実現した。
原題: Multi-UAV Swarm Obstacle Avoidance Based on Potential Field Optimization ／ Yendo Hu, Yiliang Wu, Weican Chen
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デッドロック解消のためのハイブリッドRL-MAPFフレームワークによるゼロショットマルチロボットナビゲーション
強化学習による反応的ナビゲーションと、必要時に起動するマルチエージェント経路計画(MAPF)を組み合わせ、混雑環境でのデッドロックを解消してゼロショットで高い成功率を達成する枠組みを提案した。
原題: Deadlock-Free Hybrid RL-MAPF Framework for Zero-Shot Multi-Robot Navigation ／ Haoyi Wang, Licheng Luo, Yiannis Kantaros 他
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セマンティクスが群れをつなぐとき：LLM駆動ファジィ制御による協調型水中マルチロボットカバレッジ
LLMで観測を意味トークンに圧縮し、ファジィ推論で水中ロボット群の操舵・歩容を制御、言語的意図共有で協調カバレッジを実現する枠組みを提案。
原題: When Semantics Connect the Swarm: LLM-Driven Fuzzy Control for Cooperative Multi-Robot Underwater Coverage ／ Jingzehua Xu, Weihang Zhang, Yangyang Li 他
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動的に移動する複数ドローンによる歩行者検出・追跡のためのデータセットと深層学習フレームワーク
位置が変化する8機のドローン映像を同期したデータセットMATRIXを構築し、動的なカメラ位置や遮蔽に対応する多視点検出・追跡フレームワークを提案した。
原題: A Multi-Drone Multi-View Dataset and Deep Learning Framework for Pedestrian Detection and Tracking ／ Kosta Dakic, Kanchana Thilakarathna, Rodrigo N. Calheiros 他
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分散異種モジュール型ロボットの設計：MoonBotのソフトウェアアーキテクチャと展開戦略
異種モジュールからなる宇宙ロボット群を分散制御するためのソフトウェア基盤を提案し、自己組み立てや遠隔操作を実環境で検証した。
原題: Designing for Distributed Heterogeneous Modularity: On Software Architecture and Deployment of MoonBots ／ Elian Neppel, Shamistan Karimov, Ashutosh Mishra 他
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マルチエージェントシステムの分離制御
時変目的関数を含む多様な問題に適用可能な、収束保証付きの分散型マルチエージェント制御フレームワークを開発し、リーダー・フォロワー編隊制御や被覆制御、安全な編隊ナビゲーションに応用した。
原題: Disentangled Control of Multi-Agent Systems ／ Ruoyu Lin, Gennaro Notomista, Magnus Egerstedt
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情報駆動型マルチエージェント宇宙機システムの故障検出・同定：協調軌道上検査ミッション
低軌道での協調検査ミッションを行うマルチ宇宙機システムに対し、情報利得に基づくコスト関数を用いてタスク割り当てと故障検出・同定を統合するフレームワークを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Information-Driven Fault Detection and Identification for Multi-Agent Spacecraft Systems: Collaborative On-Orbit Inspection Mission ／ Akshita Gupta, Arna Bhardwaj, Yashwanth Kumar Nakka 他
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ドローン群のエネルギー管理：POMDPとDDPGを統合した認知的自律制御
部分観測マルコフ決定過程（POMDP）と深層決定論的方策勾配（DDPG）を組み合わせ、不確実環境下でドローン群がエネルギー管理と航法を自律学習する枠組みを提案し、ミッション成功率とエネルギー効率の向上を示した。
原題: Drone Swarm Energy Management ／ Michael Z. Zgurovsky, Pavlo O. Kasyanov, Liliia S. Paliichuk
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異種ロボットチームのためのLLMベース汎用階層型タスク計画・実行とイベント駆動型再計画
LLMを用いて自然言語ゴールから異種ロボットチームのタスクを階層的に計画・実行し、イベント駆動で再計画するCoMuRoSを提案。実機・シミュレーションで協調搬送や障害復旧、人間との協力を実証した。
原題: LLM-Based Generalizable Hierarchical Task Planning and Execution for Heterogeneous Robot Teams with Event-Driven Replanning ／ Suraj Borate, Bhavish Rai B, Vipul Pardeshi 他
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AVOID-JACK: 長尺連結車両群のジャックナイフ回避
長く複雑な運動特性を持つ連結車両の群れに対し、分散型の反応ベース制御でジャックナイフ現象と相互衝突を回避する手法を提案し、シミュレーションで有効性を検証した。
原題: AVOID-JACK: Avoidance of Jackknifing for Swarms of Long Heavy Articulated Vehicles ／ Adrian Schönnagel, Michael Dubé, Christoph Steup 他
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巻き数を用いた対称性破りマルチエージェントナビゲーション
複数エージェントの衝突回避において、巻き数という位相不変量で対称性破りの戦略を強化学習し、MPCと組み合わせてデッドロックを回避する手法を提案。
原題: Symmetry-Breaking in Multi-Agent Navigation: Winding Number-Aware MPC with a Learned Topological Strategy ／ Tomoki Nakao, Kazumi Kasaura, Tadashi Kozuno
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PushingBots: ニューラル加速組合せハイブリッド最適化による協調プッシュ
複数ロボットが協調して任意形状の物体を複雑な環境で目的地まで押し動かすため、タスク割当と押しモード列を組合せハイブリッド最適化で計画し、拡散モデルで加速する手法を提案。
原題: PushingBots: Collaborative Pushing via Neural Accelerated Combinatorial Hybrid Optimization ／ Zili Tang, Ying Zhang, Meng Guo
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離散計画から実世界実行へ：実行を考慮したマルチエージェント経路探索のための世界モデル駆動フレームワーク
マルチエージェント経路探索（MAPF）の離散計画と実機実行のギャップを埋めるため、実行を予測する学習済み世界モデルExecTimeNetを構築し、実行時間を考慮した計画フレームワークREMAPと事後最適化手法ESADGを提案した。最大300体のシミュレーションと実機で評価している。
原題: From Discrete Plans to Real-World Execution: A World-Model-Driven Framework for Execution-Aware Multi-Agent Path Finding ／ Jingtian Yan, Shuai Zhou, He Jiang 他
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RSPECT: 空中監視におけるUAV-UGVチームのエネルギーを考慮した協調のためのロバストでスケーラブルなプランナ
UAVと移動充電ステーションとしてのUGVのチームが、不確実性下でも大幅な修正なしに実行できるロバストな計画を、混合整数計画問題として定式化し、スケーラブルなヒューリスティックRSPECTを提案した。
原題: RSPECT: Robust and Scalable Planner for Energy-Aware Coordination of UAV-UGV Teams in Aerial Monitoring ／ Cahit Ikbal Er, Amin Kashiri, Yasin Yazicioglu
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FICO: 有限ホライズン閉ループ因子分解による統合マルチエージェント経路計画
計画と実行を統合し、不確実性も扱えるマルチエージェント経路計画の枠組みを提案し、因子分解と閉ループ制御で数千体規模でもリアルタイムに動作させる手法を実現した。
原題: FICO: Finite-Horizon Closed-Loop Factorization for Unified Multi-Agent Path Finding ／ Jiarui Li, Alessandro Zanardi, Federico Pecora 他
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フローマッチングによるマルチエージェント協調
フローベースの協調行動表現を学習し、分散型ワンステップ方策に蒸留することで、拡散モデル並みの性能を保ちつつ推論を約14.5倍高速化したマルチエージェント強化学習フレームワーク。
原題: Multi-agent Coordination via Flow Matching ／ Dongsu Lee, Daehee Lee, Amy Zhang
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