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最新論文: 2025/8/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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計算知能と深層強化学習による自律機械のタスク割り当て
複数の自律機械を協調制御するためのタスク割り当て手法を、計算知能と深層強化学習の観点からサーベイし、利点・欠点と今後の研究方向を整理した論文。
原題: Task Allocation for Autonomous Machines using Computational Intelligence and Deep Reinforcement Learning ／ Thanh Thi Nguyen, Quoc Viet Hung Nguyen, Jonathan Kua 他
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協調センシングで強化された可変フォーメーションUAVの経路追従と障害物回避
深層強化学習とISAC信号による協調センシングを組み合わせ、可変フォーメーションでUAVの経路追従・障害物検知・回避を統合的に実現する手法を提案した論文。
原題: Cooperative Sensing Enhanced UAV Path-Following and Obstacle Avoidance with Variable Formation ／ Changheng Wang, Zhiqing Wei, Wangjun Jiang 他
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モデル予測最適輸送によるマルチロボット経路計画とスケジューリング
最適輸送理論とモデル予測制御を組み合わせ、複数ロボットが障害物のある空間で衝突せずに目標へ到達する経路計画・スケジューリング手法を提案。
原題: Multi-robot Path Planning and Scheduling via Model Predictive Optimal Transport (MPC-OT) ／ Usman A. Khan, Mouhacine Benosman, Wenliang Liu 他
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DELIVER: Voronoiベース中継計画を用いたLLM誘導協調マルチロボットピックアップ＆デリバリーシステム
自然言語指示をLLMで解釈し、Voronoi分割と中継点計画で複数ロボットの協調配送を実現するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: DELIVER: A System for LLM-Guided Coordinated Multi-Robot Pickup and Delivery using Voronoi-Based Relay Planning ／ Alkesh K. Srivastava, Jared Michael Levin, Alexander Derrico 他
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故障多発・通信途絶環境における行動適応型マルチロボット危険源マッピング
行動エントロピーに基づく情報論的計画法BAPPを提案し、高リスク・通信途絶環境でロボットチームが危険源を効率的に探索・マッピングする手法を実現した。
原題: Behaviorally Adaptive Multi-Robot Hazard Localization in Failure-Prone, Communication-Denied Environments ／ Alkesh K. Srivastava, Aamodh Suresh, Carlos Nieto-Granda
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資源輸送の不確実性と時相論理目標を考慮した異種マルチエージェント経路計画の反復手法
未知の資源分布環境で、異なる能力を持つロボット群が時相論理で指定されたミッションを遂行するため、探索とタスク達成を動的に両立させる反復的経路計画手法を提案した。
原題: An Iterative Approach for Heterogeneous Multi-Agent Route Planning with Resource Transportation Uncertainty and Temporal Logic Goals ／ Gustavo A. Cardona, Kaier Liang, Cristian-Ioan Vasile
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ロバストな整列を実現する位置ベース群れモデル
エージェント間の位置情報のみを用いて速度差を近似し、しきい値重みで整列を維持する群れモデルを提案。50体の2Dシミュレーションで、より強固でコンパクトな群れ形成を実現した。
原題: Position-Based Flocking for Robust Alignment ／ Hossein B. Jond
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離散ガイド拡散によるスケーラブルで安全なマルチロボット動作計画
離散的なマルチエージェント経路探索と制約付き拡散モデルを組み合わせ、100台のロボットまでスケールする衝突回避軌道生成フレームワークを提案した。
原題: Discrete-Guided Diffusion for Scalable and Safe Multi-Robot Motion Planning ／ Jinhao Liang, Sven Koenig, Ferdinando Fioretto
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協調オンライン学習による分散ロバストなマルチロボット運動制御
遮蔽環境で部分的にしか観測できない移動障害物の運動分布を、ロボット間で学習構造を交換する協調オンライン学習で推定し、分布ロバスト最適化により衝突回避軌道を生成する手法を提案した。
原題: Collaborative-Online-Learning-Enabled Distributionally Robust Motion Control for Multi-Robot Systems ／ Chao Ning, Han Wang, Longyan Li 他
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協調知覚：フェデレーテッド拡散モデルとNeRFを用いたマルチドローン3Dシーン再構成のためのリソース効率フレームワーク
複数ドローンがフェデレーテッド拡散モデルとNeRFを協調させ、低帯域通信下でプライバシーを保ちながらリアルタイムに3D/4Dシーンを再構成する枠組みを提案。
原題: Cooperative Perception: A Resource-Efficient Framework for Multi-Drone 3D Scene Reconstruction Using Federated Diffusion and NeRF ／ Massoud Pourmandi
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不確実性下での協調自動運転車両のロバストリアルタイム調整：分散最適化フレームワーク
不確実性を考慮した安全制約とADMMベースの分散軌道交渉、対話的注意機構を組み合わせ、協調自動運転車両のリアルタイムかつ安全な調整を実現するフレームワークを提案した。
原題: Robust Real-Time Coordination of CAVs: A Distributed Optimization Framework under Uncertainty ／ Haojie Bai, Tingting Zhang, Cong Guo 他
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無駄話はやめて軽く飛べ：LLMによるUAV群通信の自律的意味圧縮
LLMを用いてUAV群の通信を意味的に圧縮し、限られた帯域でも重要なタスク情報を保ちながら協調飛行できるかをシミュレーションで検証した論文。
原題: Talk Less, Fly Lighter: Autonomous Semantic Compression for UAV Swarm Communication via LLMs ／ Fei Lin, Tengchao Zhang, Qinghua Ni 他
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MinionsLLM: 自然言語によるマルチエージェントシステムの訓練と制御のためのタスク適応型フレームワーク
LLMとビヘイビアツリー・形式文法を組み合わせ、自然言語でマルチエージェントを制御する枠組みを提案。合成データで微調整し、小規模モデルでもタスク性能が最大33%向上することを示した。
原題: MinionsLLM: a Task-adaptive Framework For The Training and Control of Multi-Agent Systems Through Natural Language ／ Andres Garcia Rincon, Eliseo Ferrante
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Swarm-in-Blocks: ブロック型言語でドローン群制御プログラミングを簡素化
ブロックを組み合わせるだけでドローンの群れ制御をプログラミングできる教育向けの高水準インターフェースを開発し、ROSや専門知識なしで群制御を可能にした。
原題: Swarm-in-Blocks: Simplifying Drone Swarm Programming with Block-Based Language ／ Agnes Bressan de Almeida, Joao Aires Correa Fernandes Marsicano
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共有環境における人間の動きを考慮したマルチロボットタスク割り当て
人間の移動パターンを捉える動きのマップ(MoD)を活用し、人間との干渉による遅延を考慮したマルチロボットのタスク割り当て手法を提案。従来手法より最大26%ミッション完了時間を短縮した。
原題: Efficient Human-Aware Task Allocation for Multi-Robot Systems in Shared Environments ／ Maryam Kazemi Eskeri, Ville Kyrki, Dominik Baumann 他
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MoRoCo: 通信制限下での複数オペレータ・複数ロボット協調のためのオンライン適応型トポロジーフレームワーク
通信が制限された環境で、複数のオペレータとロボット群が協調するためのオンラインでトポロジーを適応させるフレームワークを提案。遅延保証付きの断続通信基盤と、要求に応じた通信サブグラフの生成により、探索と人間とのインタラクションを両立させる。
原題: MoRoCo: An Online Topology-Adaptive Framework for Multi-Operator Multi-Robot Coordination under Restricted Communication ／ Zhuoli Tian, Yanze Bao, Yuyang Zhang 他
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海洋環境におけるテザー結合マルチロボットシステム
AUVとASVをテザーで繋いだマルチロボットシステムの運動制御を評価するため、GazeboSimとArduPilot SITLを用いた高忠実度シミュレーションフレームワークを提案した。
原題: Tethered Multi-Robot Systems in Marine Environments ／ Markus Buchholz, Ignacio Carlucho, Michele Grimaldi 他
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人間がチームに加わる前に：医療ロボットチームシミュレーションにおける協調失敗の診断
医療現場を想定したロボットチームのシミュレーションで、全役割をLLMエージェント化し、人間参加前に協調失敗を診断。チーム構造が主なボトルネックであることを示した。
原題: Before Humans Join the Team: Diagnosing Coordination Failures in Healthcare Robot Team Simulation ／ Yuanchen Bai, Zijian Ding, Shaoyue Wen 他
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LLMエージェントは協調タスクを解けるか？緊急度を考慮した計画と調整に関する研究
LLMエージェントに役割分担・優先順位付け・協調計画が必要な救助タスクを解かせ、成功率や無駄な行動、緊急度を重み付けした効率などの指標で評価した研究。
原題: Can LLM Agents Solve Collaborative Tasks? A Study on Urgency-Aware Planning and Coordination ／ João Vitor de Carvalho Silva, Douglas G. Macharet
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分散型ビジョンベースの自律空中野生動物モニタリング
単眼RGBカメラのみを搭載した複数クアッドロータが、中央制御に頼らず分散的に協調・追跡することで、自然環境下の大型動物を低帯域で監視するシステムを提案し、実地実験で有効性を示した。
原題: Decentralized Vision-Based Autonomous Aerial Wildlife Monitoring ／ Makram Chahine, William Yang, Alaa Maalouf 他
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連続時間における最適マルチエージェント経路探索
連続時間マルチエージェント経路探索(CCBS)の完全性・最適性の欠陥を指摘し、厳密性の十分条件を定式化した上で、それを満たすOC-CBSを提案した論文。
原題: Optimal Multi-Agent Path Finding in Continuous Time ／ Alvin Combrink, Sabino Francesco Roselli, Martin Fabian
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CoCoL: マルチロボットシステム向け通信効率の良い分散協調学習法
ミラー降下法と勾配追跡を組み合わせ、異種データを持つマルチロボットシステムの協調学習において通信回数と帯域を削減しつつ高精度を維持する手法を提案。
原題: CoCoL: A Communication Efficient Decentralized Collaborative Method for Multi-Robot Systems ／ Jiaxi Huang, Yan Huang, Yixian Zhao 他
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ペア比較を超えて：移動ロボットモデルの構造的景観の解明
移動ロボットの計算能力を、光の観測性・内部メモリ・スケジューラ同期の相互作用から分析し、14の標準モデル間の新たな分離と不可能性条件を明らかにした理論研究。
原題: Beyond Pairwise Comparisons: Unveiling Structural Landscape of Mobile Robot Models ／ Shota Naito, Tsukasa Ninomiya, Koichi Wada
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自律ロボット群における創発的集団行動のための最小モデル
相対位置・速度・局所密度に基づく最小モデルで、衝突回避と柔軟な群れ行動を実現し、認知的自律系への拡張も示した。
原題: A Minimal Model for Emergent Collective Behaviors in Autonomous Robotic Multi-Agent Systems ／ Hossein B. Jond
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着脱可能な異種AGVシステムのペトリネットモデリングとデッドロックフリースケジューリング
キャリアとシャトルからなる着脱可能な異種AGVの協調搬送において、ペトリネットでデッドロックを防ぎつつALNSでスケジューリングを最適化する手法を提案した。
原題: Petri Net Modeling and Deadlock-Free Scheduling of Attachable Heterogeneous AGV Systems ／ Boyu Li, Zhengchen Li, Weimin Wu 他
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SwarmVLM：動的倉庫環境における異種ロボット群の自律ナビゲーションのためのVLM誘導インピーダンス制御
UAVとAGVの異種ロボット群が、VLMとRAGを用いてインピーダンス制御パラメータを適応させ、動的倉庫内を協調自律ナビゲーションするシステムを提案。実環境12試行で92%の成功率を達成。
原題: SwarmVLM: VLM-Guided Impedance Control for Autonomous Navigation of Heterogeneous Robots in Dynamic Warehousing ／ Malaika Zafar, Roohan Ahmed Khan, Faryal Batool 他
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ESCoT: 複数の車型ロボットのための拡張ステップベース協調軌道計画法
複数の車型ロボットの軌道計画において、局所的な協調計画と重複構成の再計画を組み合わせることで、ステップベース手法の性能を向上させた。
原題: ESCoT: An Enhanced Step-based Coordinate Trajectory Planning Method for Multiple Car-like Robots ／ Junkai Jiang, Yihe Chen, Yibin Yang 他
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オイラー・ラグランジュ系に対する衝突回避ベアリング駆動型フォーメーション追従
複数の移動リーダーを持つ異種オイラー・ラグランジュ系に対し、ベアリング情報と適応機構を用いてパラメータ不確かさ下でも衝突を避けつつ目標フォーメーションへ追従させる分散制御則を提案した論文。
原題: Collision-Free Bearing-Driven Formation Tracking for Euler-Lagrange Systems ／ Haoshu Cheng, Martin Guay, Shimin Wang 他
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群れのためのロバスト最適化のスケーリング：分散的アプローチ
不確実性下での安全なマルチエージェント制御のための分散ロバスト最適化フレームワークを提案し、ADMMに基づく分散手法でスケーラビリティを実現した。
原題: Scaling Robust Optimization for Swarms: A Distributed Perspective ／ Arshiya Taj Abdul, Augustinos D. Saravanos, Evangelos A. Theodorou
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液体ニューラル軌道モデリングと協調型海洋ロボティクスによる自律的油流出対応
Liquid Time-Constant Neural Networksとマルチエージェント群ロボティクスを組み合わせ、油流出の軌道をリアルタイム予測し自律的に追跡・対応する枠組みを提案した。
原題: Autonomous Oil Spill Response Through Liquid Neural Trajectory Modeling and Coordinated Marine Robotics ／ Hadas C. Kuzmenko, David Ehevich, Oren Gal
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