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最新論文: 2025/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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高動的環境におけるマルチロボット協調：非対称障害物と限られた通信への対処
限られた通信環境で活動的な非対称障害物に対処するため、市場ベースのタスク割り当てを改良した分散協調手法を提案し、NAOロボットを用いた実験でタスク重複を52%削減した。
原題: Multi Robot Coordination in Highly Dynamic Environments: Tackling Asymmetric Obstacles and Limited Communication ／ Vincenzo Suriani, Daniele Affinita, Domenico D. Bloisi 他
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密度行列に基づく量子ロボット群のダイナミクス
ロボット群を混合量子状態として密度行列で表現し、群の規模に依存しないスケーラブルなモデル化手法を提案。最大1000台の大規模群シミュレーションで検証した。
原題: Density Matrix-based Dynamics for Quantum Robotic Swarms ／ Maria Mannone, Mahathi Anand, Peppino Fazio 他
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移動障害を持つ不透明ロボットの非同期集合
移動障害モデルにおいて、非同期環境でロボットを集合させるための色数と時間のトレードオフを明らかにし、最適な色数を用いた決定アルゴリズムを提案した理論研究。
原題: Asynchronous Gathering of Opaque Robots with Mobility Faults ／ Subhajit Pramanick, Saswata Jana, Partha Sarathi Mandal 他
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尋ね、推論し、支援する：自然言語と時相論理によるロボット協調
異種ロボット群が中央管理者なしで自然言語で助けを求め合い、LLMと信号時相論理で支援可否を推論して協調する手法を提案。
原題: Ask, Reason, Assist: Robot Collaboration via Natural Language and Temporal Logic ／ Dan BW Choe, Sundhar Vinodh Sangeetha, Steven Emanuel 他
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ロバストなマルチエージェント経路計画実行の監視と最適化のための統合アーキテクチャ
マルチエージェント経路計画の実行中に遅延が蓄積した際、代替計画の探索が有効かどうかを予測し、監視と最適化を統合したアーキテクチャを提案。倉庫ロボット群のシミュレータで評価した。
原題: A Holistic Architecture for Monitoring and Optimization of Robust Multi-Agent Path Finding Plan Execution ／ David Zahrádka, Denisa Mužíková, David Woller 他
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動的な農場環境における複数自律オフロード車両の適応的カバレッジ制御
UAVで障害物や地形を検出し、UGV群が動的に経路を調整する適応的カバレッジ制御を提案。重み付き有向グラフとボロノイ分割で動的環境での効率的な走行を実現。
原題: An Adaptive Coverage Control Approach for Multiple Autonomous Off-road Vehicles in Dynamic Agricultural Fields ／ Sajad Ahmadi, Mohammadreza Davoodi, Javad Mohammadpour Velni
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MAD-PINN: 安全で最適なマルチエージェント制御のための分散型物理情報機械学習フレームワーク
物理情報ニューラルネットワークを用いてマルチエージェントの状態制約付き最適制御問題を分散的に解き、安全性と性能を両立させる手法を提案した。
原題: MAD-PINN: A Decentralized Physics-Informed Machine Learning Framework for Safe and Optimal Multi-Agent Control ／ Manan Tayal, Aditya Singh, Shishir Kolathaya 他
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狭環境におけるアフィン変形ガイダンスを用いた機数適応型フォーメーション飛行計画
ドローン群の機数が変化しても狭い環境でフォーメーションを維持できるよう、変形可能な仮想構造(DVS)をアフィン変換で誘導する計画手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Number Adaptive Formation Flight Planning via Affine Deformable Guidance in Narrow Environments ／ Yuan Zhou, Jialiang Hou, Guangtong Xu 他
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自己組織化する飛行ロボット群による堅牢な荷物輸送：テーブル力学に着想を得たアプローチ
テーブルの脚の荷重分散に着想を得た分散制御により、通信なしで飛行ロボット群が協調して荷物を輸送し、故障や環境変化に強いことを示した。
原題: Self-Organizing Aerial Swarm Robotics for Resilient Load Transportation : A Table-Mechanics-Inspired Approach ／ Quan Quan, Jiwen Xu, Runxiao Liu 他
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FlyKites: 通信制限下での人間中心型インタラクティブ探索と支援
通信が制限された環境で複数ロボットが協調探索し、中継トポロジーとオペレータ経路を最適化して人間の支援を最小遅延で提供するフレームワークを提案。
原題: FlyKites: Human-centric Interactive Exploration and Assistance under Limited Communication ／ Yuyang Zhang, Zhuoli Tian, Jinsheng Wei 他
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不確実性を考慮したマルチロボットタスク割り当て：ロボット間の強結合報酬によるアプローチ
タスク要件の不確実性を明示的にモデル化し、強結合な定式化を用いたオークションベースのタスク割り当てアルゴリズムを提案。災害救援シミュレーションで冗長割り当てや反応的手法より最大18%高いミッション価値を達成。
原題: Uncertainty-Aware Multi-Robot Task Allocation With Strongly Coupled Inter-Robot Rewards ／ Ben Rossano, Jaein Lim, Jonathan P. How
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シーカー搭載機が限られた迎撃機群による非線形協調同時着弾誘導
一部の迎撃機にしかシーカーがない状況で、固定時間分散オブザーバと高次スライディングモード合意により、全機が同時に目標へ着弾する協調誘導を実現した。
原題: Nonlinear Cooperative Salvo Guidance with Seeker-Limited Interceptors ／ Lohitvel Gopikannan, Shashi Ranjan Kumar, Abhinav Sinha
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オンラインチューニングと学習によるマルチクアッドロータ集中輸送システムのロバスト性向上
複数のクアッドロータで協調輸送するシステムに対し、ニューラルネットワークと適応則を組み合わせた適応ニューロ幾何制御を提案し、オンラインでモデルパラメータと外乱を同時に学習することでロバスト性を高めた。
原題: Robustness Enhancement for Multi-Quadrotor Centralized Transportation System via Online Tuning and Learning ／ Tianhua Gao, Kohji Tomita, Akiya Kamimura
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GLIDE: 未知環境における捜索救助のための協調型空中-地上フレームワーク
2機のUAVと1台のUGVを連携させ、UAVが被災者検出と地形偵察を行いUGVの経路計画を支援することで、未知環境での迅速な捜索救助を実現するフレームワークを提案し、実機実験で検証した。
原題: GLIDE: A Coordinated Aerial-Ground Framework for Search and Rescue in Unknown Environments ／ Seth Farrell, Chenghao Li, Henrik I. Christensen
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説明可能AIによる監督制御で堅牢なマルチエージェントロボットシステムを実現
タイムドオートマタ監督とロバスト制御、説明可能な予測器を組み合わせ、宇宙機編隊飛行とAUVで検証したフレームワークを提案。
原題: Explainable AI-Enhanced Supervisory Control for Robust Multi-Agent Robotic Systems ／ Reza Pirayeshshirazinezhad, Nima Fathi
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CrazyMARL: ケーブル吊り下げペイロードの協調輸送のための分散型直接モーター制御ポリシー
複数UAVがケーブルで吊り下げたペイロードを協調輸送するため、分散型強化学習で直接モーター制御ポリシーを学習し、ケーブルの緩み・張り遷移や外乱に頑健で、シミュレーションから実機へのゼロショット転移も実現した。
原題: CrazyMARL: Decentralized Direct Motor Control Policies for Cooperative Aerial Transport of Cable-Suspended Payloads ／ Viktor Lorentz, Khaled Wahba, Sayantan Auddy 他
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スウォームオラクル：ロボット群によるトラストレスなブロックチェーン合意
複数のステークホルダーに属する自律ロボット群が、搭載センサとP2P通信を用いて現実世界のデータをビザンチン耐性プロトコルで集合的に検証し、パブリックブロックチェーンのスマートコントラクトに提供する分散型オラクルを提案した。
原題: Swarm Oracle: Trustless Blockchain Agreements through Robot Swarms ／ Alexandre Pacheco, Hanqing Zhao, Volker Strobel 他
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局所センシング制約下でのピボットキューブ群の再構成：幾何学的深層学習によるアプローチ
ピボットキューブ型モジュラー・ロボットの群れが、各キューブの局所的な近傍情報のみを用いて目標形状へ再構成できることを強化学習で示し、格子対称性を組み込んだネットワーク設計の効果を検証した。
原題: Reconfiguration of pivoting cube ensembles under local sensing constraints using geometric deep learning ／ Nadezhda Dobreva, Emmanuel Blazquez, Jai Grover 他
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能動粒子の大規模系の効果的な制御：避難問題への応用
強化学習と人工力を組み合わせ、リーダーが多数の能動粒子を誘導する制御手法を提案し、ロボット救助者による群衆避難に応用した。
原題: An effective control of large systems of active particles: An application to evacuation problem ／ Albina Klepach, Egor E. Nuzhin, Alexey A. Tsukanov 他
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DroneFL: マルチUAV視覚ターゲット追跡のための連合学習
複数のドローンが連合学習でターゲット追跡モデルを協調学習し、データの不均一性を軽減しつつ予測精度を向上させるフレームワークを提案。
原題: DroneFL: Federated Learning for Multi-UAV Visual Target Tracking ／ Xiaofan Yu, Yuwei Wu, Katherine Mao 他
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バイアス下におけるロボット群の生物に着想を得た意思決定
通信・計算・記憶に制約のあるロボット群が、個々のセンシング誤りや非社会的バイアスがある状況でも、生物の集団意思決定機構（直接切替と相互抑制）を比較し、相互抑制がより速く正確で頑健な合意形成を可能にすることを示した。
原題: Bio-inspired decision making in robot swarms under biases ／ Raina Zakir, Timoteo Carletti, Marco Dorigo 他
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ロボット群における間欠故障の能動的・反応的検出と緩和
持続的ネットワークを持つロボット群において、自己組織化されたバックアップ層と分散合意に基づく能動的・反応的戦略により、間欠故障を検出・緩和する手法を提案した。
原題: Proactive-reactive detection and mitigation of intermittent faults in robot swarms ／ Sinan Oğuz, Emanuele Garone, Marco Dorigo 他
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IoT環境におけるドローン充電のエージェントベースシミュレーション
IoTやスマート農業環境でドローン群のバッテリー充電を調整するエージェントベースシミュレーションモデルを提案し、機械学習で感度分析を行った。
原題: Agent-based Simulation for Drone Charging in an Internet of Things Environment System ／ Leonardo Grando, José Roberto Emiliano Leite, Edson Luiz Ursini
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無人水上艇による海洋汚染源の能動追跡：不確実性を考慮したカテゴリカルベイズ推定フレームワーク
無人水上艇がベイズ推定に基づく情報経路計画で汚染源を追跡する枠組みを提案し、CFDとGazeboを組み合わせた高忠実度シミュレーションで95.8%の成功率を達成した。
原題: Active Tracking of Marine Pollution Sources: An Uncertainty-Aware Categorical Bayesian Framework for Unmanned Surface Vehicles ／ Song Ma, Yanchao Wang, Yewei Huang 他
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動的ジョイント状態グラフ構築による効率的なマルチエージェント協調
リスクのある辺でのチーム協調問題を3次元マッチングとして定式化し、動的ジョイント状態グラフ構築により計算量を削減する手法を提案した論文。
原題: Efficient Multi-Agent Coordination via Dynamic Joint-State Graph Construction ／ Yanlin Zhou, Manshi Limbu, Xuesu Xiao
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行動的多様性を持つマルチエージェント探索のための分散タスク割り当て
行動特性の異なるロボット群がSLAMで地図を作りながら探索すべきフロンティアを分散ゲーム理論で割り当てる手法を提案し、異種チームの有効性をシミュレーションで示した。
原題: Behaviorally Heterogeneous Multi-Agent Exploration Using Distributed Task Allocation ／ Nirabhra Mandal, Aamodh Suresh, Carlos Nieto-Granda 他
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物理保存環境モデルを用いた複雑流れにおけるマルチロボット多源局在化
各ロボットが機械学習した有限要素環境モデルを搭載し、相互情報量基準に基づくインフォタクシス制御で化学漏洩や油流出の源を効率的に特定する分散センシング手法を提案。
原題: Multi-robot Multi-source Localization in Complex Flows with Physics-Preserving Environment Models ／ Benjamin Shaffer, Victoria Edwards, Brooks Kinch 他
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Pogosim：Pogobotロボットのためのシミュレータ
群ロボティクス研究用のオープンソースロボットPogobotを、実機と同じコードで動かせる高速・スケーラブルなシミュレータを開発した。
原題: Pogosim -- a Simulator for Pogobot robots ／ Leo Cazenille, Loona Macabre, Nicolas Bredeche
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協調型マルチドローンによるラストマイル配送：エネルギー効率と時間厳守を両立する学習戦略
複数のエネルギー制約付きドローンが時間指定のある荷物を配送する問題に対し、デポ配置・飛行範囲・配送経路を階層的に最適化するマルチエージェント強化学習手法を提案した。
原題: Coordinated Multi-Drone Last-mile Delivery: Learning Strategies for Energy-aware and Timely Operations ／ Chuhao Qin, Arun Narayanan, Evangelos Pournaras
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異種マルチロボットシステムのための集約ゲームにおける分散ナッシュ均衡探索アルゴリズム
異種ロボット群が隣接情報のみを用いて分散的にナッシュ均衡を探索し、出力制御で追従するアルゴリズムを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Distributed Nash Equilibrium Seeking Algorithm in Aggregative Games for Heterogeneous Multi-Robot Systems ／ Yi Dong, Zhongguo Li, Sarvapali D. Ramchurn 他
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