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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: 2025/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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狭所におけるロボット群の時変フォーメーションのためのイベントベース再構成制御
ロボット群が狭い通路を通過する際に、イベントベースでフォーメーションを動的に再構成する制御手法を提案し、シミュレーションとソフトウェアインザループで有効性を検証した。
原題: Event-based Reconfiguration Control for Time-varying Formation of Robot Swarms in Narrow Spaces ／ Duy-Nam Bui, Manh Duong Phung, Hung Pham Duy
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MC-Swarm: 最小通信でドローン群の軌道計画とデッドロック解消
初期計画時以外は通信不要で非同期に動作する分散型ドローン群の軌道計画法を提案し、デッドロック解消と衝突回避を理論的に保証した。
原題: MC-Swarm: Minimal-Communication Multi-Agent Trajectory Planning and Deadlock Resolution for Quadrotor Swarm ／ Yunwoo Lee, Jungwon Park
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階層型安全機構によるマルチエージェント強化学習の制約競合解消
マルチエージェント強化学習と安全フィルタを組み合わせ、複数ロボット間の制約競合を階層的に解消する枠組みを提案し、ドローン実験と高密度航空モビリティ運用で検証した。
原題: Resolving Conflicting Constraints in Multi-Agent Reinforcement Learning with Layered Safety ／ Jason J. Choi, Jasmine Jerry Aloor, Jingqi Li 他
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モジュール建設におけるハイブリッド投票ベースのタスク割り当て
異種ロボットチームの協調のため、LLMと複数の投票手法を組み合わせたタスク割り当てフレームワークHVBTAを提案し、衝突回避経路計画と統合した。
原題: Hybrid Voting-Based Task Assignment in Modular Construction Scenarios ／ Daniel Weiner, Raj Korpan
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混在交通下における地下自動運転車両群の協調戦略の評価
地下鉱山の狭いトンネル環境で、人間が運転する車両と混在する自動運転車両群の協調戦略をシミュレーションで評価し、効率と安全性を予測する新指標「経路重複密度（POD）」を提案した。
原題: Evaluation of Coordination Strategies for Underground Automated Vehicle Fleets in Mixed Traffic ／ Olga Mironenko, Hadi Banaee, Amy Loutfi
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適応的エルゴディック探索とエネルギー考慮型スケジューリングによる持続的多ロボットミッション
時空間的に変化する環境での情報収集とエネルギー制約下での持続運用を両立するため、適応的エルゴディック探索と移動充電ステーションを共有するロボット群のオンラインスケジューリングを統合したフレームワークを提案し、実機実験で検証した。
原題: Adaptive Ergodic Search with Energy-Aware Scheduling for Persistent Multi-Robot Missions ／ Kaleb Ben Naveed, Devansh R. Agrawal, Rahul Kumar 他
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GPU高速化とTransformerベースMARLによる水中音響追跡のスケーリング
GazeboのLRAUVを最大3万倍高速化するGPU環境と、艦隊規模・目標数に不変なTransformerベースのMARL手法(TransfMAPPO)を開発し、複数の高速移動目標でも追跡誤差5m未満を達成した。
原題: Scaling Multi Agent Reinforcement Learning for Underwater Acoustic Tracking via Autonomous Vehicles ／ Matteo Gallici, Ivan Masmitja, Mario Martín
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都市航空モビリティをシステム・オブ・システムズとして捉えるLLM強化ホロニックアプローチ
都市航空モビリティ(UAM)の複雑さに対処するため、大規模言語モデル(LLM)を組み込んだホロニックアーキテクチャを提案し、エアタクシーや地上交通のリアルタイム調整や動的な再計画を可能にすることを示した。
原題: Urban Air Mobility as a System of Systems: An LLM-Enhanced Holonic Approach ／ Ahmed R. Sadik, Muhammad Ashfaq, Niko Mäkitalo 他
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JaxRobotarium：10分でマルチロボット方策を学習・実機展開
Robotarium実機テストベッド向けに、Jaxで高速化したシミュレーション・学習・実機展開・ベンチマークを統合したプラットフォームを構築し、8つの標準協調タスクでマルチロボット強化学習を短時間で学習・展開可能にした。
原題: JaxRobotarium: Training and Deploying Multi-Robot Policies in 10 Minutes ／ Shalin Anand Jain, Jiazhen Liu, Siva Kailas 他
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UAV支援センサネットワークにおけるデータ収集スケジューリングのためのLLM活用インコンテキスト学習
緊急時のUAVデータ収集で、LLMのインコンテキスト学習によりスケジュールを生成し、検証器で安全性を担保する手法を提案。DQNや最大チャネル利得ベースラインよりパケット損失を大幅に削減した。
原題: LLM-Enabled In-Context Learning for Data Collection Scheduling in UAV-assisted Sensor Networks ／ Yousef Emami, Hao Zhou, SeyedSina Nabavirazani 他
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連続的な群衆の歩行行動生成
単一画像から空間レイアウトを抽出し、拡散モデルとマルコフ連鎖を組み合わせて、多様な行動と相互作用を持つ連続的な群衆軌跡を自動生成するフレームワークを提案した。
原題: Continuous Locomotive Crowd Behavior Generation ／ Inhwan Bae, Junoh Lee, Hae-Gon Jeon
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敵対的知覚下におけるマルチロボット協調
学習ベースの知覚モジュールへの敵対的攻撃（誤分類・誤位置推定・遅延）がマルチドローン協調に与える影響を解析し、VIOと知覚モデルを統合して頑健な相対位置推定と状態推定を行うフレームワークを提案した。
原題: Multi-Robot Coordination with Adversarial Perception ／ Rayan Bahrami, Hamidreza Jafarnejadsani
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LSTMを用いた高速時変速度目標の方位のみ追跡と周回
方位情報のみから時変速度で動く目標の位置と速度をLSTMで推定し、固定距離で周回する制御手法を提案した論文。
原題: Bearing-Only Tracking and Circumnavigation of a Fast Time-Varied Velocity Target Utilising an LSTM ／ Mitchell Torok, Mohammad Deghat, Yang Song
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BVLOS運用のためのUAVマーケットプレイス・シミュレーションツール
目視外(BVLOS)で協調するマルチUAVミッションを対象に、ビザンチンUAVによる妨害を含む動的・敵対的条件下でチーム編成戦略を評価・比較できるシミュレーションツールを提案した。
原題: UAV Marketplace Simulation Tool for BVLOS Operations ／ Kıvanç Şerefoğlu, Önder Gürcan, Reyhan Aydoğan
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SDHN: 歪度駆動ハイパーグラフネットワークによる局所的なマルチロボット協調の強化
マルチロボット協調のためのハイパーグラフネットワークSDHNを提案し、歪度損失で局所同期を優先する構造を学習して、複数タスクで性能を向上させた。
原題: SDHN: Skewness-Driven Hypergraph Networks for Enhanced Localized Multi-Robot Coordination ／ Delin Zhao, Yanbo Shan, Chang Liu 他
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プラトゥーニングのための共同走行経路最適化フレームワーク
車両群（プラトゥーン）の集中管理による経路計画最適化を提案し、燃料消費・疲労・時間のコスト指標で評価した結果、個別経路計画より平均14%改善した。
原題: Joint Travel Route Optimization Framework for Platooning ／ Akif Adas, Stefano Arrigoni, Mattia Brambilla 他
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Pogobot：群ロボティクスとプログラマブルアクティブマターのためのオープンソース低コストロボット
群ロボティクスとアクティブマター研究向けに、振動・車輪移動、赤外線通信、センサを備えた低コスト（約250ユーロ）のオープンソースロボットPogobotを開発し、そのハード・ソフトウェア構成を公開した。
原題: Pogobot: an Open-Source, Low-Cost Robot for Swarm Robotics and Programmable Active Matter ／ Alessia Loi, Loona Macabre, Jérémy Fersula 他
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さあ、入札、出発！未知で異種なエネルギー貯蔵制約を持つドローン群によるオンデマンド配送
エネルギー容量が未知で異なるドローン群が、入札とオンライン学習を組み合わせて配送タスクを分散的に割り当てる手法を提案し、自信の低い入札者に割り当てることで配送時間と達成率が改善することを示した。
原題: Ready, Bid, Go! On-Demand Delivery Using Fleets of Drones with Unknown, Heterogeneous Energy Storage Constraints ／ Mohamed S. Talamali, Genki Miyauchi, Thomas Watteyne 他
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6Gに向けた捜索救助マルチロボットシステムの通信・ロボティクス協調設計
5G SAを基盤としたエッジクラウド構成で、複数ロボットと救助隊の協調を目指し、リスク・要救助者検知やSLAM、避難支援UGVなどの実証実験を行い、6Gへの課題を整理した。
原題: Strengthening Multi-Robot Systems for SAR: Co-Designing Robotics and Communication Towards 6G ／ Juan Bravo-Arrabal, Ricardo Vázquez-Martín, J. J. Fernández-Lozano 他
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UAVとUGVの協調によるエネルギー制約下の効率的なミッション計画：DRLフレームワークによる協調ルーティング最適化
UAVとUGVのチームがタスク地点を最短時間で訪問するため、UAVがUGVで充電しながら協調する経路計画を、Transformerベースの深層強化学習で解くフレームワークを提案した。
原題: How to Coordinate UAVs and UGVs for Efficient Mission Planning? Optimizing Energy-Constrained Cooperative Routing with a DRL Framework ／ Md Safwan Mondal, Subramanian Ramasamy, Luca Russo 他
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位置推定不確かさを考慮したマルチロボット協調のための分散LQG制御
位置推定に不確かさがあるマルチロボット系に対し、分散LQG制御で協調を保ちながら性能を最適化する手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Distributed Linear Quadratic Gaussian for Multi-Robot Coordination with Localization Uncertainty ／ Tohid Kargar Tasooji, Sakineh Khodadadi
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階層強化学習による双方向タスク・動作計画：戦略的対峙への応用
群ロボットの対峙シナリオにおいて、タスク計画と動作計画を双方向に連携させる階層強化学習手法を提案し、高い勝率と高速な意思決定を実現した。
原題: Bidirectional Task-Motion Planning Based on Hierarchical Reinforcement Learning for Strategic Confrontation ／ Qizhen Wu, Lei Chen, Kexin Liu 他
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リアルタイムMAPFのためのリアルタイムLaCAM
完全性保証を持つ初のリアルタイム多エージェント経路計画手法を提案し、混雑環境でもミリ秒単位の制限時間で全時間計画と同等の成功率を達成した。
原題: Real-Time LaCAM for Real-Time MAPF ／ Runzhe Liang, Rishi Veerapaneni, Daniel Harabor 他
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衝突を利用した宇宙空間での協調物体輸送
微小重力下で自由浮遊する物体を、ロボット群が衝突を介して協調的に輸送するための計画・制御手法を提案し、シミュレータと実機で検証した。
原題: Collaborative Object Transportation in Space via Impact Interactions ／ Joris Verhagen, Jana Tumova
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障害物環境におけるマルチロボット経路交差最小ナビゲーションのための同時割当タスク実行
障害物環境でのマルチロボットナビゲーションにおいて、経路交差を最小化するために、ロボット割当・目標点収束・衝突回避を整数制約と制御バリア関数制約で符号化し、オンライン制約最適化で解く手法を提案した。
原題: Concurrent-Allocation Task Execution for Multi-Robot Path-Crossing-Minimal Navigation in Obstacle Environments ／ Bin-Bin Hu, Weijia Yao, Yanxin Zhou 他
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過信せず協調せよ：極限海況下の水中タスクに向けたFIMとRLに基づくUSV-AUV協調システム
極限海況での水中タスク性能を高めるため、フィッシャー情報行列でUSVの経路を最適化して複数AUVの位置推定精度を上げ、強化学習でAUV群の協調計画・制御を行うUSV-AUV協調システムを開発した。
原題: Never too Cocky to Cooperate: An FIM and RL-based USV-AUV Collaborative System for Underwater Tasks in Extreme Sea Conditions ／ Jingzehua Xu, Guanwen Xie, Jiwei Tang 他
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NeBula拡張：TEAM CoSTARのソリューションを大規模環境へ展開する補遺
DARPA地下チャレンジに参加したTEAM CoSTARのNeBula自律探査システムを、より広範囲・大規模な地下環境に対応させるためのハードウェア・ソフトウェア・アルゴリズム拡張を提示し、実環境で実証した。
原題: An Addendum to NeBula: Towards Extending TEAM CoSTAR's Solution to Larger Scale Environments ／ Ali Agha, Kyohei Otsu, Benjamin Morrell 他
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FERMI: ハイブリッド伝搬モデルとスケーラブルな自律データ収集による柔軟な電波マッピング
物理ベースの直接波モデルとニューラルネットを組み合わせて複雑環境の電波伝搬を少ないデータで学習し、マルチロボットによる自律的なデータ収集計画で大規模な電波マップを効率的に構築する手法を提案。
原題: FERMI: Flexible Radio Mapping with a Hybrid Propagation Model and Scalable Autonomous Data Collection ／ Yiming Luo, Yunfei Wang, Hongming Chen 他
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衝突が誘起する形状変化ロボットペアの結合と輸送
形状変化ロボットが衝突を介して自発的にペアを形成し、長距離を移動する現象を実験とシミュレーションで解明した。
原題: Collision Induced Binding and Transport of Shape Changing Robot Pairs ／ Akash Vardhan, Ram Avinery, Hosain Bagheri 他
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意見ダイナミクスに基づく多ロボットの狭路通過意思決定
非線形意見ダイナミクス(NOD)を多ロボットの経路計画に組み込み、狭い通路でのデッドロックを減らす意思決定フレームワークを提案し、ゲーム縮約で大規模化にも対応した。
原題: Opinion-Driven Decision-Making for Multi-Robot Navigation through Narrow Corridors ／ Norah K. Alghamdi, Shinkyu Park
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