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最新論文: 2025/10/1 / arXivを3時間ごとに自動収集
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階層型マルチエージェント強化学習による現実的な空中戦の協調戦略
現実的な3D空中戦シミュレーション環境を構築し、低レベルで機動制御、高レベルで戦術指令を行う階層型マルチエージェント強化学習を提案。学習効率と戦闘性能を向上させた。
原題: Coordinated Strategies in Realistic Air Combat by Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning / Ardian Selmonaj, Giacomo Del Rio, Adrian Schneider 他
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緊急対応における空中・地上ハイブリッドロボットチームのための二層ボロノイ被覆制御:実装と解析
空中と地上のロボットチームを二層のボロノイ被覆制御で協調させ、空中ロボットが地上センサを投下して緊急時の応答時間を88%短縮する手法を実装・検証した。
原題: Two-Layer Voronoi Coverage Control for Hybrid Aerial-Ground Robot Teams in Emergency Response: Implementation and Analysis / Douglas Hutchings, Luai Abuelsamen, Karthik Rajgopal
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ロボット群れのためのオンライン自動コード生成:LLMと自己組織化階層
自己組織化神経系(SoNS)を備えたロボット群れが行き詰まった際、外部LLMが生成したコードをオンラインで自動取得・実行し、85%の成功率でミッションを完了できることを実機6台とシミュレーション30台以上で示した。
原題: Online automatic code generation for robot swarms: LLMs and self-organizing hierarchy / Weixu Zhu, Marco Dorigo, Mary Katherine Heinrich
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モジュール式再構成可能な月面ロボットのためのマルチモーダル分散強化学習
各モジュールが個別に方策を学習する分散強化学習を提案し、未知の構成へのゼロショット汎化と月面模擬環境での自律走行・操舵・再構成を実証した。
原題: Multi-Modal Decentralized Reinforcement Learning for Modular Reconfigurable Lunar Robots / Ashutosh Mishra, Shreya Santra, Elian Neppel 他
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PIP-LLM: 自然言語を用いたマルチロボットチーム調整のためのPDDL-整数計画法とLLMの統合
自然言語指令をチームレベルのPDDL計画とロボットレベルの整数計画に分離して解くことで、マルチロボットチームの協調計画を効率的に生成するフレームワークを提案。
原題: PIP-LLM: Integrating PDDL-Integer Programming with LLMs for Coordinating Multi-Robot Teams Using Natural Language / Guangyao Shi, Yuwei Wu, Vijay Kumar 他
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NODA-MMH: 磁気駆動型衛星群制御のための学習支援非線形制御の軌道上実証に向けた実験的検証
衛星搭載磁気トルカによる磁場相互作用を利用した大規模衛星群制御の原理を、学習支援型時間積分電流制御で実験的に検証し、電力最適なモデルベース群制御手法NODA-MMHを提案した。
原題: NODA-MMH: Certified Learning-Aided Nonlinear Control for Magnetically-Actuated Swarm Experiment Toward On-Orbit Proof / Yuta Takahashi, Atsuki Ochi, Yoichi Tomioka 他
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マルチロボット運動計画における接続性の維持と回復
ベジェ曲線ベースの制約付き運動計画により、障害物の多い環境でもロボット群の通信接続性を維持・回復しつつ、衝突のない軌道をリアルタイム生成する手法を提案した。
原題: Connectivity Maintenance and Recovery for Multi-Robot Motion Planning / Yutong Wang, Lishuo Pan, Yichun Qu 他
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マルチエージェント系における航空防衛のための協調誘導
敵ドローンから高価値ドローンを守るため、護衛ドローンと協調して時間制約付き比例航法で確実に迎撃する誘導法を提案した論文。
原題: Cooperative Guidance for Aerial Defense in Multiagent Systems / Shivam Bajpai, Abhinav Sinha, Shashi Ranjan Kumar
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少数デモンストレーションによるマルチロボット協調タスクの時空間分離学習フレームワークDDACE
少数の実演からマルチロボットの協調行動を学習するため、時間的なタスク依存と空間的な軌道生成を明示的に分離する構造的帰納バイアスを導入したDDACEを提案し、データ効率と汎化安定性を向上させた。
原題: Few-Shot Demonstration-Driven Task Coordination and Trajectory Execution for Multi-Robot Systems / Taehyeon Kim, Vishnunandan L. N. Venkatesh, Byung-Cheol Min
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解析的スウォームケミストリー:創発的群れ行動の特性評価と解析
群れロボットのパラメータ空間を相図として可視化し、ミリングや拡散などの創発行動が生じる条件を体系的に明らかにするフレームワークを提案し、実機で検証した。
原題: Analytical Swarm Chemistry: Characterization and Analysis of Emergent Swarm Behaviors / Ricardo Vega, Connor Mattson, Kevin Zhu 他
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協調タスク割当・順序決定とマルチエージェント経路探索の統合手法
複数エージェントが衝突せずにタスク地点を訪問する問題(TSPF)に対し、MILPによるタスク順序最適化とCBSによる経路計画を組み合わせた最適・完全アルゴリズムCBS-TSを提案し、既存手法より高い成功率と最適性を示した。
原題: Collaborative Task Assignment, Sequencing and Multi-agent Path-finding / Yifan Bai, Shruti Kotpalliwar, Christoforos Kanellakis 他
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高レベルスケジューリングと低レベル制御を組み合わせた移動ロボット群の管理
移動ロボット群の協調制御のため、高レベルスケジューリングと分散MPCを組み合わせた二層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: Combining High Level Scheduling and Low Level Control to Manage Fleets of Mobile Robots / Sabino Francesco Roselli, Ze Zhang, Knut Åkesson
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HEHA: 異種ロボット群による未知環境探索のための階層的計画法
ドローン・車輪・脚型など異なる移動能力を持つロボット群で未知環境を探索する際、走破性制約を満たしつつ最大経路長を最小化する階層的計画手法を提案。
原題: HEHA: Hierarchical Planning for Heterogeneous Multi-Robot Exploration of Unknown Environments / Longrui Yang, Yiyu Wang, Jingfan Tang 他
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音源定位のためのマルチエージェント切替モード制御
音響センサを用いたマルチエージェントによる音源定位のため、単一音源では剛体フォーメーションを維持し、複数音源では各エージェントが独立探索する切替モード制御戦略を設計した。
原題: Multi Agent Switching Mode Controller for Sound Source localization / Marcello Sorge, Nicola Cigarini, Riccardo Lorigiola 他
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ランクベース確率的賞金収集ゲームにおける順序応答方策の学習
報酬が乏しい環境で自己利益を追求するエージェント群の経路計画を、チームオリエンテーリング問題の拡張として定式化し、順序ランクを条件とした局所情報方策が有効であることを示した研究。
原題: Learning Ordinal Response Policies in Rank-Based Stochastic Prize-Collecting Games / Malintha Fernando, Petter Ögren, Silun Zhang
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RoboOS-NeXT:生涯学習・スケーラブル・堅牢なマルチロボット協調のための統合メモリフレームワーク
空間・時間・身体性を統合した共有メモリSTEMを中核に、脳-小脳型の階層構造で異種ロボット群の生涯学習・動的タスク割当・障害復旧を実現するフレームワークを提案。
原題: RoboOS-NeXT: A Unified Memory-based Framework for Lifelong, Scalable, and Robust Multi-Robot Collaboration / Huajie Tan, Cheng Chi, Xiansheng Chen 他
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自律型水中ロボット群のためのナウプリウス最適化
フジツボ幼生の行動に着想を得て、水流を考慮した漂流と不可逆的な定着、コロニー通信を組み合わせたAUV群最適化アルゴリズムNOAHを提案し、定着成功率86%を実証した。
原題: Nauplius Optimisation for Autonomous Hydrodynamics / Shyalan Ramesh, Scott Mann, Alex Stumpf
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汎化方策改善と差分報酬によるアドホックチームでのゼロショット協調
事前学習済みの方策群を汎化方策改善と差分報酬で組み合わせ、初対面のチームメイトとゼロショットで協調できるマルチエージェント手法を提案し、実機マルチロボットでも実証した。
原題: Zero-Shot Coordination in Ad Hoc Teams with Generalized Policy Improvement and Difference Rewards / Rupal Nigam, Niket Parikh, Hamid Osooli 他
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SPIRAL: マルチドローン競争のための自己対戦型漸進的レーシング学習アルゴリズム
自己対戦により徐々に難易度を上げながら、複数ドローンの競争戦略を深層強化学習で学習させるフレームワークを提案。
原題: SPIRAL: Self-Play Incremental Racing Algorithm for Learning in Multi-Drone Competitions / Onur Akgün
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異種ロボットチームのための適応的障害物認識型タスク割り当てと計画
障害物の多い環境で異種ロボット群のタスク割り当てと計画を効率化するOATHを提案。障害物分布に応じてサンプリング密度を調整する適応的Halton列マップと、クラスタリング・オークション・選択を統合したフレームワークで、LLMによる人間指示の解釈も可能にした。
原題: Adaptive Obstacle-Aware Task Assignment and Planning for Heterogeneous Robot Teaming / Nan Li, Jiming Ren, Haris Miller 他
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FLEET: 異種ロボットチームのための形式言語に基づくスケジューリング
自然言語指示から異種ロボットチームのタスクグラフと適合行列をLLMで生成し、MILPで最適スケジュールを解くハイブリッド分散フレームワークを提案。四足歩行ロボット2台で実機検証も行った。
原題: FLEET: Formal Language-Grounded Scheduling for Heterogeneous Robot Teams / Corban Rivera, Grayson Byrd, Meghan Booker 他
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マルチエージェント強化学習による高高度気球の分散エリアカバレッジ
高高度気球の協調制御に初めてマルチエージェント強化学習(QMIX)を適用し、分散エリアカバレッジにおいて理論的に最適な幾何学的手法と同等の性能を達成した。
原題: Distributed Area Coverage with High Altitude Balloons Using Multi-Agent Reinforcement Learning / Adam Haroon, Tristan Schuler
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アリに学ぶ群れ分離のための壁形成戦略:有限状態機械に基づく強化学習アプローチ
アリの壁形成行動に着想を得て、異種ロボット群が並行タスクを実行しながら空間的に分離を保つための2つの分散制御器(FSMベースとDQN統合型)を開発し、シミュレーションで混合を40〜50%削減した。
原題: Ant-inspired Walling Strategies for Scalable Swarm Separation: Reinforcement Learning Approaches Based on Finite State Machines / Shenbagaraj Kannapiran, Elena Oikonomou, Albert Chu 他
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模倣学習によるマルチUAV協調マニピュレーションの分散リアルタイム計画
中央集権的な運動計画器を模倣学習で各UAVの分散ポリシーに蒸留し、通信なし・部分観測下でケーブル吊り下げ荷物の協調搬送を実現した。
原題: Decentralized Real-Time Planning for Multi-UAV Cooperative Manipulation via Imitation Learning / Shantnav Agarwal, Javier Alonso-Mora, Sihao Sun
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ROS 2とPX4-Autopilotを用いた異種UAV群のためのモジュール式スケーラブルシステムアーキテクチャ
ROS 2とPX4-Autopilotを基盤に、異種UAV群による対ドローンシステムのモジュール式で拡張可能なアーキテクチャを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: A Modular and Scalable System Architecture for Heterogeneous UAV Swarms Using ROS 2 and PX4-Autopilot / Robert Pommeranz, Kevin Tebbe, Ralf Heynicke 他
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可変タスクを持つマルチロボットシステムのためのパラメータ化トポロジカル複雑度
未知の障害物がある空間で複数の自律ロボットが異なる数の目標を順に訪問する運動計画問題をトポロジカル複雑度の枠組みで定式化し、その不変量を奇数・偶数次元空間で決定した。
原題: Parametrized Topological Complexity for a Multi-Robot System with Variable Tasks / Gopal Chandra Dutta, Amit Kumar Paul, Subhankar Sau
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混雑環境におけるマルチエージェント協調のためのスティグマジー強化学習
昆虫のスティグマジーに着想を得て、仮想フェロモンを用いた分散型マルチエージェント強化学習フレームワークを提案し、カリキュラム学習により混雑環境での最大8台のロボットの効率的な協調を実現した。
原題: Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Coordination / Kehinde O. Aina, Sehoon Ha
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遮蔽視界下における無意識ロボットの分離
色を持つが自分では見えないロボット群が、互いの視界を遮る環境で、同心半円状に分離する衝突回避アルゴリズムを提案した。
原題: Separation of Unconscious Robots with Obstructed Visibility / Prajyot Pyati, Navjot Kaur, Saswata Jana 他
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SO(3)幾何制御によるロボット群の分散3次元ソース探索
姿勢ダイナミクスを持つロボット群が3次元スカラー場の源を探索するため、SO(3)上の幾何学的制御則を設計し、オイラー角特異点を回避して指数収束を達成した。
原題: Distributed 3D Source Seeking via SO(3) Geometric Control of Robot Swarms / Jesús Bautista, Héctor García de Marina
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異種ロボット群の高レベル軌道計画と異常行動検出
LTLで記述された高レベル任務の実行において、Nets-within-Netsに基づくデータ生成とTransformerによる異常検出を組み合わせ、ロボット軌道を正常・異常に分類する手法を提案した。
原題: High-Level Multi-Robot Trajectory Planning And Spurious Behavior Detection / Fernando Salanova, Jesús Roche, Cristian Mahulea 他
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