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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: 2025/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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カリキュラムベース反復自己対戦によるスケーラブルなマルチドローン競走
カリキュラム学習と自己対戦を組み合わせた強化学習フレームワークCRUISEを提案し、マルチドローン競走において既存手法を大幅に上回る速度と成功率を達成した。
原題: Curriculum-Based Iterative Self-Play for Scalable Multi-Drone Racing ／ Onur Akgün
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GO-Flock: 深度マップを用いた3次元未知環境における目標指向型群飛行
深度マップから障害物を認識し、計画と反応的制御を統合することで、未知の森林環境でも9機のドローン群を目標へ導く群制御フレームワークを提案。
原題: GO-Flock: Goal-Oriented Flocking in 3D Unknown Environments with Depth Maps ／ Yan Rui Tan, Wenqi Liu, Wai Lun Leong 他
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TACOS: マルチドローンシステムのタスク非依存コーディネータ
大規模言語モデルを活用し、自然言語による高レベルな指示でマルチドローンシステムを制御する統合フレームワークTACOSを提案し、実機実験とアブレーション研究で有効性を示した。
原題: TACOS: Task Agnostic COordinator of a multi-drone System ／ Alessandro Nazzari, Roberto Rubinacci, Marco Lovera
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限られた通信下での未知の構造的制約環境における分散型マルチロボット相対ナビゲーション
統一座標系なしで、軽量なトポロジカルマップを交換する戦略層と局所的なサンプリングベースの脱出点戦略を組み合わせ、通信制限下でもデッドロックを避けて効率的にナビゲートする完全分散型フレームワークを提案した。
原題: Decentralized Multi-Robot Relative Navigation in Unknown, Structurally Constrained Environments under Limited Communication ／ Zihao Mao, Yunheng Wang, Yunting Ji 他
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UAV群の分散時空間軌道最適化
ADMMとパラメータ化DDPを組み合わせ、UAV群の時空間軌道を分散的に最適化するフレームワークを提案し、ペナルティパラメータの適応調整で反復回数を削減した。
原題: Distributed Spatial-Temporal Trajectory Optimization for Unmanned-Aerial-Vehicle Swarm ／ Xiaobo Zheng, Pan Tang, Defu Lin 他
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ロボット仕分けシステムにおけるマルチロボット協調のための目的地-シュート割当最適化
ロボット仕分けシステムにおいて、荷物の目的地と排出シュートの対応関係を進化的アルゴリズムと混合整数線形計画法で最適化し、スループットを向上させる手法を提案した。
原題: Destination-to-Chutes Task Mapping Optimization for Multi-Robot Coordination in Robotic Sorting Systems ／ Yulun Zhang, Alexandre O. G. Barbosa, Federico Pecora 他
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移動目標の同時迎撃のための協調統合推定・誘導フレームワーク
センサを持つ一部の機体のみが目標を観測できる状況で、機体間通信により全機が目標状態を推定し、規定時間内に同時迎撃を達成する統合推定・誘導手法を提案した。
原題: Cooperative Integrated Estimation-Guidance for Simultaneous Interception of Moving Targets ／ Lohitvel Gopikannan, Shashi Ranjan Kumar, Abhinav Sinha
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部分的に観測可能な都市環境における人間中心の火災避難を支援する協調自律ドローン
火災避難時に人間のパニック行動を考慮し、2種類のUAVが協調して避難者を探索・誘導するPOMDPベースの強化学習フレームワークを提案。
原題: Coordinated Autonomous Drones for Human-Centered Fire Evacuation in Partially Observable Urban Environments ／ Maria G. Mendoza, Addison Kalanther, Daniel Bostwick 他
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未知のマルチエージェント系制御への社会性導入：リアルタイム時空間チューブ手法
各エージェントに協調性や利己性を表す社会性指標を与え、未知ダイナミクス下でも時空間チューブをオンライン生成することで、衝突回避と時間内目標到達を保証する分散制御法を提案した。
原題: Incorporating Social Awareness into Control of Unknown Multi-Agent Systems: A Real-Time Spatiotemporal Tubes Approach ／ Siddhartha Upadhyay, Ratnangshu Das, Pushpak Jagtap
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異種協調型飛行ロボットによる自律的なレンガ積み施工の実証
レンガ運搬用と接着剤塗布用の2種類のドローンを協調させ、依存グラフと競合グラフに基づく反応的計画で完全自律的にレンガ壁を積み上げる枠組みを構築し、実験で実証した。
原題: Autonomous Reactive Masonry Construction using Collaborative Heterogeneous Aerial Robots with Experimental Demonstration ／ Marios-Nektarios Stamatopoulos, Elias Small, Shridhar Velhal 他
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同期運動と離散時間通信制御最適化によるマルチロボット剛体フォーメーションナビゲーション
無線ネットワーク上で複数ロボットが剛体フォーメーションを維持しながら曲線経路を移動するための「hold-and-hit」通信制御フレームワークとサイクル内最適化手法を提案し、ROS上で実装可能であることを示した。
原題: Multi-robot Rigid Formation Navigation via Synchronous Motion and Discrete-time Communication-Control Optimization ／ Qun Yang, Soung Chang Liew
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MOFM-Nav: 多様体上での順序柔軟なマルチロボットナビゲーション
n次元空間内のm次元多様体上を移動するロボット群が、非ユークリッド距離を用いて柔軟な空間順序を維持しながら協調ナビゲーションする手法を提案。
原題: MOFM-Nav: On-Manifold Ordering-Flexible Multi-Robot Navigation ／ Bin-Bin Hu, Weijia Yao, Ming Cao
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マルチロボットフォーメーションにおける目的関数の適切な解法
フォーメーション維持と元のコスト関数の最小化の不一致を減らすため、代理コスト関数を用いた二段階最適化で目標相対位置を計画するフォーメーションプランナーを提案。
原題: Solving the Right Problem with Multi-Robot Formations ／ Chaz Cornwall, Jeremy P. Bos
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構成ベース多エージェント経路探索のための局所ガイダンス
各エージェント周辺の局所的な時空間情報をプランナに与えることで、構成ベースのMAPFソルバLaCAMの解品質を中程度の計算時間で大幅に改善する手法を提案。
原題: Local Guidance for Configuration-Based Multi-Agent Pathfinding ／ Tomoki Arita, Keisuke Okumura
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FIMD: 敏捷なUAV群におけるUVベースの視覚相対位置推定のための高速孤立マーカー検出
UAV群の視覚相対位置推定に向けて、CPU・GPU・FPGA上で孤立マーカーを高速検出する手法を提案し、組込みプラットフォームで有効性を示した。
原題: FIMD: Fast Isolated Marker Detection for UV-Based Visual Relative Localisation in Agile UAV Swarms ／ Vojtěch Vrba, Viktor Walter, Petr Štěpán 他
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一人で設計し、多人数で展開する：複数エージェントによる木構造迷路の探索
非巡回グラフで表せる迷路環境において、リーダー交代機構を用いた分散型マルチエージェント迷路探索アルゴリズムを提案し、最大300体のシミュレーションと20台のPi-puckロボット実験で有効性を検証した。
原題: Design for One, Deploy for Many: Navigating Tree Mazes with Multiple Agents ／ Jahir Argote-Gerald, Genki Miyauchi, Julian Rau 他
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REALMS2：耐障害性を備えた月面探査・マッピングシステムの包括的アプローチ
ESAとESRICの宇宙資源チャレンジ向けに、ROS 2とvSLAMを基盤とした異種マルチロボット探査フレームワークREALMS2を提案し、3台のローバーで約60%の領域をマッピングした。
原題: REALMS2 -- Resilient Exploration And Lunar Mapping System 2 -- A Comprehensive Approach ／ Dave van der Meer, Loïck P. Chovet, Gabriel M. Garcia 他
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DiRAC：分散ロボット認識とコンセンサス
大規模ロボット群のタスク割り当てと経路計画を効率化する分散フレームワークDiRACを提案し、ゾーン分割と動的リーダー選出、力ベースの分散プランナで衝突解決を実現した。
原題: DiRAC - Distributed Robot Awareness and Consensus ／ Uday Gopan, Manjari Kulkarni, Lakshasri S 他
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SADCHER: 異種ロボット群の動的連合を考慮したリアルタイムスケジューリング
模倣学習とグラフアテンション・トランスフォーマーを用いて、異種マルチロボットチームの動的な連合形成とタスク優先順位制約を考慮したリアルタイムタスク割り当てを実現するフレームワークを提案。
原題: SADCHER: Scheduling using Attention-based Dynamic Coalitions of Heterogeneous Robots in Real-Time ／ Jakob Bichler, Andreu Matoses Gimenez, Javier Alonso-Mora
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LOMORO: 資源制約下で最小ロボット群による動的ターゲットの長期監視
限られたバッテリーやメモリの制約下で、動的な多数のターゲットを監視するために、必要最小限のロボット群をオンラインで協調制御する手法を提案し、大規模シミュレーションで有効性を示した。
原題: LOMORO: Long-term Monitoring of Dynamic Targets with Minimum Robotic Fleet under Resource Constraints ／ Mingke Lu, Shuaikang Wang, Meng Guo
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RobotFleet：集中型マルチロボットタスクプランニングのためのオープンソースフレームワーク
異種ロボット群のタスク計画・スケジューリング・実行を集中管理するオープンソースフレームワークを提案。LLMを活用し、コンテナ化されたロボット群の拡張と管理を容易にする。
原題: RobotFleet: An Open-Source Framework for Centralized Multi-Robot Task Planning ／ Rohan Gupta, Trevor Asbery, Zain Merchant 他
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風と機体差を考慮したUAV災害救援のための新たな配置科学モデル
災害時のUAV救援で、風の影響と機体の異質性を考慮しつつ移動基地局の最適配置を求める数理モデル（Sylvester-Fermat-Torricelli問題）を提案した。
原題: New Location Science Models with Applications to UAV-Based Disaster Relief ／ Sina Kazemdehbashi, Yanchao Liu, Boris S. Mordukhovich
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スマートファクトリーにおける製造手順の埋め込みに対するいつでもスケーラブルで完全なアルゴリズム
スマートファクトリーで製造手順を実行するために、プロセスを機械に割り当て、部品の搬送を計画する問題（SFE）に対し、100台以上の機械を持つ実規模シナリオにスケール可能な、完全性を備えた初の高スケーラブル解法TS-ACESを提案した。
原題: An Anytime, Scalable and Complete Algorithm for Embedding a Manufacturing Procedure in a Smart Factory ／ Christopher Leet, Aidan Sciortino, Sven Koenig
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Flow-Opt: フローマッチングと微分可能最適化によるスケーラブルな集中型マルチロボット軌道最適化
フローマッチングと学習ベースの安全フィルタを組み合わせ、混雑環境で数十台のロボットの集中型軌道最適化を数十ミリ秒で生成する手法を提案。
原題: Flow-Opt: Scalable Centralized Multi-Robot Trajectory Optimization with Flow Matching and Differentiable Optimization ／ Simon Idoko, Prajyot Jadhav, Arun Kumar Singh
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グラフアテンション誘導探索による高密度マルチエージェント経路計画
グラフアテンションを用いた学習済みヒューリスティックを探索アルゴリズムLaCAMに統合し、高密度なマルチエージェント経路計画を高速かつ高品質に解くハイブリッド手法を提案した。
原題: Graph Attention-Guided Search for Dense Multi-Agent Pathfinding ／ Rishabh Jain, Keisuke Okumura, Michael Amir 他
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回転不変な組み込み型(ニューラル)セルオートマトンプラットフォーム
向きに依存せず接続できる対称モジュール型セルを用い、各セルが独立動作・状態保持可能な(ニューラル)セルオートマトン実行用組み込みプラットフォームを開発し、等方形状分類への応用例を示した。
原題: A Rotation-Invariant Embedded Platform for (Neural) Cellular Automata ／ Dominik Woiwode, Jakob Marten, Bodo Rosenhahn
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Coverage-Recon: オンラインマップフィードバックを用いた協調マルチドローン画像サンプリング
複数ドローンが撮影画像をリアルタイム3D再構成にフィードバックし、未再構成領域を重点的に撮影することで、地図再構成の精度と完全性を高める協調制御手法を提案。
原題: Coverage-Recon: Coordinated Multi-Drone Image Sampling with Online Map Feedback ／ Muhammad Hanif, Reiji Terunuma, Takumi Sumino 他
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情報最適化マルチエージェント経路探索：エージェント間情報共有を削減したハイブリッドフレームワーク
マルチエージェント経路探索において、強化学習による分散計画と軽量な集中コーディネータを組み合わせ、エージェント間の情報共有を最小限に抑えつつ競合解決を図るハイブリッド手法を提案した。
原題: Towards Information-Optimized Multi-Agent Path Finding: A Hybrid Framework with Reduced Inter-Agent Information Sharing ／ Bharath Muppasani, Ritirupa Dey, Biplav Srivastava 他
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ロボット群による隠蔽電波源の位置推定のための空間知能型巡回経路
差分進化を用いて電波源のパラメータに依存しない巡回経路を生成し、4台のロボット群によるシミュレーションで指向性アンテナが全方向性より高精度に隠蔽電波源を推定できることを示した。
原題: Spatially Intelligent Patrol Routes for Concealed Emitter Localization by Robot Swarms ／ Adam Morris, Timothy Pelham, Edmund R. Hunt
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触覚センサと分散最適化を用いた未知環境探索・マッピングのマルチロボットシステム
ゴキブリの触角に着想を得た触覚センサを搭載した複数ロボットが、衝突点を記録しながら分散的に未知環境を探索し、2Dマップを構築する手法を提案・検証した。
原題: Multi-Robot Distributed Optimization for Exploration and Mapping of Unknown Environments using Bioinspired Tactile-Sensor ／ Roman Ibrahimov, Jannik Matthias Heinen
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