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最新論文: 2025/7/1 / arXivを3時間ごとに自動収集
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障害物環境における見通し接続性を保証するマルチUAV配置
障害物の多い環境で複数UAVの中継ネットワークを構築するため、最小辺RRT*に基づく探索とLOS接続性を考慮した分散モデル予測制御を提案し、衝突回避と接続維持を理論的に保証した。
原題: Multi-UAV Deployment in Obstacle-Cluttered Environments with LOS Connectivity / Yuda Chen, Shuaikang Wang, Jie Li 他
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非同期環境における最適な分散アルゴリズム
匿名グラフ上でk体の移動エージェントを衝突なく分散させる問題に対し、非同期環境で初めて最適なO(k)時間・O(log(k+Δ))ビットのメモリを達成するアルゴリズムを提案した。
原題: Optimal Dispersion Under Asynchrony / Debasish Pattanayak, Ajay D. Kshemkalyani, Manish Kumar 他
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ハトに着想を得たマルチUAVシステムの3次元障害物検出と回避マニューバ
ハトやティラピアの群れ行動に着想を得て、半分散制御と確率的ロイドアルゴリズムを組み合わせ、マルチUAVが静的・動的障害物を回避しながら3次元空間で編隊を維持する手法を提案した。
原題: Novel Pigeon-inspired 3D Obstacle Detection and Avoidance Maneuver for Multi-UAV Systems / Reza Ahmadvand, Sarah Safura Sharif, Yaser Mike Banad
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PILOC: 未知環境におけるマルチエージェント動的目標探索のためのフェロモン逆誘導機構と局所通信フレームワーク
未知環境でのマルチエージェント探索救助において、フェロモン逆誘導と局所通信を深層強化学習に組み込み、動的な目標探索を効率化する分散協調フレームワークを提案した。
原題: PILOC: A Pheromone Inverse Guidance Mechanism and Local-Communication Framework for Dynamic Target Search of Multi-Agent in Unknown Environments / Hengrui Liu, Yi Feng, Qilong Zhang
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時変カバレッジ制御:分散型トラッカー・プランナーMPCフレームワーク
関心領域が時間変化する環境を複数エージェントでカバーするため、参照軌道プランナと追従MPCを異なる周波数で統合した分散制御手法を提案し、制約充足と衝突回避を保証、ミニチュアレースカー4台で実証した。
原題: Time-Varying Coverage Control: A Distributed Tracker-Planner MPC Framework / Patrick Benito Eberhard, Johannes Köhler, Oliver Hüsser 他
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敵対環境における分散型耐故障マルチロボット協調自己位置推定
敵対的なセンサ攻撃や通信妨害に耐えるため、通信品質に応じて閾値を適応させるイベントトリガ型通信を導入した分散協調自己位置推定フレームワークを提案し、収束性と安定性を解析するとともにRobotarium実験で有効性を示した。
原題: Distributed Fault-Tolerant Multi-Robot Cooperative Localization in Adversarial Environments / Tohid Kargar Tasooji, Ramviyas Parasuraman
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正三角形フォーメーションを用いた単眼視覚による群ロボットの自己位置推定
低コスト単眼カメラと視覚マーカーだけを搭載した群ロボットが、正三角形フォーメーションの幾何学的性質を利用して、ランドマークや測位インフラなしに2次元位置を推定する手法を提案した。
原題: Monocular Vision-Based Swarm Robot Localization Using Equilateral Triangular Formations / Taewon Kang, Ji-Wook Kwon, Il Bae 他
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エージェント型分散コンピューティング
計算機を移動可能なエージェントとして捉える新しい分散計算モデルを提案し、リーダー選出と最小全域木問題に対する時間・メモリ効率の良い決定論的アルゴリズムを開発した。
原題: Agentic Distributed Computing / Ajay D. Kshemkalyani, Manish Kumar, Anisur Rahaman Molla 他
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災害対応におけるエルゴディック探索のための開始位置最適化
災害対応ロボットチームの開始位置をエルゴディック最適化の制約として組み込み、異種ロボットにも対応できる手法を提案し、固定開始位置より探索性能が向上することを示した。
原題: Optimizing Start Locations in Ergodic Search for Disaster Response / Ananya Rao, Alyssa Hargis, David Wettergreen 他
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ロボットマターにおける創発的相互作用が集合的フラストレーションを引き起こす
多数の学習する粒子が相互作用するロボットマターのモデルを構築し、学習レジーム間の遷移や粒子種の創発、フラストレーション、臨界性を伴う密度依存相転移を発見した。
原題: Emergent interactions lead to collective frustration in robotic matter / Onurcan Bektas, Adolfo Alsina, Steffen Rulands
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ユークリッド・フリーズタグ問題における起床時間の改善
眠っているロボット群を1台の起きたロボットで効率よく起こすフリーズタグ問題について、2次元と3次元空間での起床時間の上限を改善する新しい戦略を提案した。
原題: Improved Wake-Up Time For Euclidean Freeze-Tag Problem / Sharareh Alipour, Arash Ahadi, Kajal Baghestani
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自律的自己集約ロボット群のためのミニマリストコントローラ:マルチタスク環境でのコンパクトなフォーメーションを実現
視覚センサのみを用いて、複数のロボット群がそれぞれコンパクトなクラスタを自律的に形成するマルチタスク自己集約行動を提案し、シミュレーションでスケーラビリティとクラスタのコンパクト性を検証した。
原題: A Minimalist Controller for Autonomously Self-Aggregating Robotic Swarms: Enabling Compact Formations in Multitasking Scenarios / Maria Eduarda Silva de Macedo, Ana Paula Chiarelli de Souza, Roberto Silvio Ubertino Rosso 他
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混雑した群れにおけるノイズによる目標達成の促進
エージェントの動きにランダム性(ノイズ)を加えると渋滞が減り、目標到達が速くなることをシミュレーション・理論・ロボット実験で示し、最適な密度とノイズレベルを明らかにした。
原題: Noise-enabled goal attainment in crowded collectives / Lucy Liu, Justin Werfel, Federico Toschi 他
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切り替わる動的グラフ上での3次元協調目標捕捉
複数の迎撃機が切り替わる通信グラフ上で情報交換しながら、横加速度のみを用いて静止目標を同時に迎撃するためのリーダーなし協調誘導法を提案した。
原題: Cooperative Target Capture in 3D Engagements over Switched Dynamic Graphs / Abhinav Sinha, Shashi Ranjan Kumar
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静的・動的ダウンウォッシュ干渉がマルチクアッドロータシステムに与える影響
複数のクアッドロータが近接飛行する際のダウンウォッシュによる空力干渉を、力・トルク測定とPIVで分析し、単機と干渉ペアの特性を明らかにした。
原題: Influence of Static and Dynamic Downwash Interactions on Multi-Quadrotor Systems / Anoop Kiran, Nora Ayanian, Kenneth Breuer
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GMMに基づく時変カバレッジ制御
時変密度関数をガウス混合モデルで表現し、その時間発展を完全に取り込んだ効率的な分散カバレッジ制御則を提案。ドローン群によるプルーム監視実験で有効性を示した。
原題: GMM-Based Time-Varying Coverage Control / Behzad Zamani, James Kennedy, Airlie Chapman 他
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COMPASS: 時空間アテンションネットワークを用いた協調マルチエージェント持続的モニタリング
移動する複数ターゲットを持続的に監視するため、時空間アテンションネットワークとガウス過程による不確実性考慮型の分散マルチエージェント強化学習フレームワークCOMPASSを提案し、不確実性低減・カバレッジ・協調効率で既存手法を上回ることを示した。
原題: COMPASS: Cooperative Multi-Agent Persistent Monitoring using Spatio-Temporal Attention Network / Xingjian Zhang, Yizhuo Wang, Guillaume Sartoretti
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多人数介護環境における安全で社会的配慮のあるマルチロボット連携
複数の人間と複数のロボットが共存する介護環境で、経路計画・ナビゲーション・タスクスケジューリング・タスク割り当て・人間とロボットの相互作用を同時に扱う多目的学習ベースの連携手法を提案した。
原題: Safe and Socially Aware Multi-Robot Coordination in Multi-Human Social Care Settings / Ayodeji O. Abioye, Jayati Deshmukh, Athina Georgara 他
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LF: オンライン多ロボット経路計画と最適軌道制御の融合
多ロボットのナビゲーションを高速なMAPFソルバとロボットごとの最適軌道制御を非同期に組み合わせて実現するフレームワークLFを提案し、15機の実機ドローンで実証した。
原題: LF: Online Multi-Robot Path Planning Meets Optimal Trajectory Control / Ajay Shankar, Keisuke Okumura, Amanda Prorok
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ReCoDe: マルチエージェント協調のための強化学習に基づく動的制約設計
既存の制約ベース制御器を活かしつつ、強化学習で動的な制約を学習してマルチエージェントの協調行動を改善するハイブリッド手法を提案し、ナビゲーションタスクで有効性を示した。
原題: ReCoDe: Reinforcement Learning-based Dynamic Constraint Design for Multi-Agent Coordination / Michael Amir, Guang Yang, Zhan Gao 他
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ホモトピーを考慮した分散モデル予測制御によるマルチエージェントナビゲーション
環境のトポロジーを活かしたホモトピー考慮の大域経路計画と分散MPCを組み合わせ、密集環境でのマルチエージェントのデッドロックを大幅に削減する手法を提案した。
原題: Homotopy-aware Multi-agent Navigation via Distributed Model Predictive Control / Haoze Dong, Meng Guo, Chengyi He 他
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不確実性を考慮した分散型マルチエージェント衝突回避:Model Predictive Path Integralの活用
MPPIと確率的ORCAを組み合わせ、ノイズのある局所観測下でも安全な分散型マルチエージェント衝突回避を実現する手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Decentralized Uncertainty-Aware Multi-Agent Collision Avoidance with Model Predictive Path Integral / Stepan Dergachev, Konstantin Yakovlev
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宇宙ロボットのための運動スタックにおける超球面による軌道クランピングを用いた堅牢でモジュール式な多肢同期
異種アクチュエータの軌道を超球面制約で同期させるロボット非依存な手法を提案し、6本の異種ロボット肢のエンドエフェクタ同期で検証した。
原題: Robust and Modular Multi-Limb Synchronization in Motion Stack for Space Robots with Trajectory Clamping via Hypersphere / Elian Neppel, Ashutosh Mishra, Shamistan Karimov 他
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マルチエージェントカリキュラム学習のためのグラフベース複雑度指標:協調環境におけるタスク順序付けの検証済み手法
エージェント間の依存関係や空間干渉、目標重複をグラフで解析して協調タスクの難易度を予測する複雑度指標を提案し、MADDPGのカリキュラム学習で性能向上を実証した。
原題: Graph-Based Complexity Metrics for Multi-Agent Curriculum Learning: A Validated Approach to Task Ordering in Cooperative Coordination Environments / Farhaan Ebadulla, Dharini Hindlatti, Srinivaasan NS 他
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実車実験に基づく協調型車群走行の安定性分析:知見と制御戦略
V2X通信を用いた協調型アダプティブクルーズコントロール(CACC)を実車プラットフォームで実装し、車群走行の安定性を実験的に検証した研究。
原題: Experimentally-Driven Analysis of Stability in Connected Vehicle Platooning: Insights and Control Strategies / Niladri Dutta, Elham Abolfazli, Themistoklis Charalambous
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ロボット群における創発の分類:観測者依存のアプローチ
群れと創発の定義を観測者依存の視点から整理し、外部観測状態と潜在状態を分離する枠組みを提案した論文。
原題: Classifying Emergence in Robot Swarms: An Observer-Dependent Approach / Ricardo Vega, Cameron Nowzari
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大規模言語モデルによるマルチロボットチームの構成調整
自然言語のミッション記述をビヘイビアツリーと知識ベースを介してマルチロボット制御コードに変換するLAN2CBを提案し、シミュレーションと実環境で有効性を示した。
原題: Compositional Coordination for Multi-Robot Teams with Large Language Models / Zhehui Huang, Guangyao Shi, Yuwei Wu 他
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LLM誘導強化学習による衝突回避を伴うフォーメーション制御
大規模言語モデルを活用して報酬関数を動的に生成・調整し、マルチエージェント強化学習による衝突回避を伴うフォーメーション制御を効率化するフレームワークを提案した。
原題: Application of LLM Guided Reinforcement Learning in Formation Control with Collision Avoidance / Chenhao Yao, Zike Yuan, Xiaoxu Liu 他
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LLMによるマルチロボット経路計画とタスク割り当て
大規模言語モデルを専門家プランナーとして活用し、マルチエージェント強化学習における効率的な探索を実現する手法を検討した。
原題: Application of LLMs to Multi-Robot Path Planning and Task Allocation / Ashish Kumar
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統計的安全保証付き動的不可制御エージェント間のマルチエージェント経路探索
予測不能なエージェントの動きを学習予測し、その不確実性をConformal Predictionで定量化してECBSに統合することで、衝突回避の統計的保証を実現する経路探索手法を提案。
原題: Multi-Agent Path Finding Among Dynamic Uncontrollable Agents with Statistical Safety Guarantees / Kegan J. Strawn, Thomy Phan, Eric Wang 他
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