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最新論文: 2025/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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予測不能な環境変化後の接続性回復のためのマルチロボット協調
予期せぬ障害物の出現で分断されたマルチロボットチームが、限られた情報と通信範囲のもとで分散的に再計画し、基地局から目標地点までの通信チェーンを再構築する手法を提案した。
原題: Multi-robot coordination for connectivity recovery after unpredictable environment changes ／ Yaroslav Marchukov, Luis Montano
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CBFに着想を得たリスク計測による分散マルチエージェント系の適応的デッドロック回避
CLFとCBFを統合した分散制御フレームワークに、CBF由来のリスク指標でデッドロックを検知・解消する仕組みを組み込み、マルチエージェントが停滞せずタスクを遂行できるようにした研究。
原題: Adaptive Deadlock Avoidance for Decentralized Multi-agent Systems via CBF-inspired Risk Measurement ／ Yanze Zhang, Yiwei Lyu, Siwon Jo 他
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煙による時変センサ可視性制約下でのマルチエージェントエルゴディック探索
煙の拡散でセンサ視界が変化する山火事探索において、エルゴディック軌道最適化と可視性モデルを組み合わせ、複数ドローンが効率的に情報収集する手法を提案した。
原題: Multi-Agent Ergodic Exploration under Smoke-Based, Time-Varying Sensor Visibility Constraints ／ Elena Wittemyer, Ananya Rao, Ian Abraham 他
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抽象シミュレーションと強化学習によるマルチロボット協調
高抽象度のシミュレータでマルチエージェント強化学習を行い、低レベル知覚・運動モジュールと組み合わせて実機ロボット群に方策を転移する手法を提案し、ロボットサッカーで検証した。
原題: Multi-Robot Collaboration through Reinforcement Learning and Abstract Simulation ／ Adam Labiosa, Josiah P. Hanna
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周期的な要求と配達を伴うデータ収集のためのマルチエージェント協調
限られた通信範囲で変動する目標地点からデータを収集し、拠点へ届けるマルチエージェントの役割分担とエリア分割を最適化し、情報更新時間を最小化する手法を提案。
原題: Multi-agent coordination for data gathering with periodic requests and deliveries ／ Yaroslav Marchukov, Luis Montano
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ビジョンベースの協調型MAV捕獲システム
複数の追跡ドローンがオンボードビジョンで対象ドローンを検出・追跡し、予測制御とネット射出で捕獲する協調システムを開発し、実機実験で毎秒4mの移動目標を64.7%の成功率で捕獲した。
原題: Vision-Based Cooperative MAV-Capturing-MAV ／ Canlun Zheng, Yize Mi, Hanqing Guo 他
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複数四足歩行ロボットのための安全な分散学習強化予測制御
複数の四足歩行ロボットの編隊制御において、分散モデル予測制御に学習ベースの特徴エンコーディングと安全制約を組み合わせ、衝突回避と安定した編隊維持を実現した。
原題: Safe Distributed Learning-Enhanced Predictive Control for Multiple Quadrupedal Robots ／ Weishu Zhan, Zheng Liang, Hongyu Song 他
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HIPPO-MAT: GraphSAGEとマルチエージェント深層強化学習による分散型タスク割り当て
GraphSAGEベースのグラフニューラルネットワークと独立PPOを組み合わせ、UAVとUGVが中央制御なしで協調してタスクを割り当てる分散型フレームワークを提案し、実機検証も行った。
原題: HIPPO-MAT: Decentralized Task Allocation Using GraphSAGE and Multi-Agent Deep Reinforcement Learning ／ Lavanya Ratnabala, Robinroy Peter, Aleksey Fedoseev 他
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モジュール型飛行ロボットシステムの耐故障制御に向けたロバストな自己再構成
複数のドローンが組み合わさるモジュール型飛行ロボットにおいて、故障時に中間構造の制御性を最大化する分解・組立順序を計算し、安定飛行を維持する自己再構成アルゴリズムを提案した。
原題: Robust Self-Reconfiguration for Fault-Tolerant Control of Modular Aerial Robot Systems ／ Rui Huang, Siyu Tang, Zhiqian Cai 他
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未知環境における未知数の発生源を探索する分散マルチロボットフレームワークDIAS
発生源の数が未知でロボット数より多い場合でも、探索と活用を切り替えるハイブリッド制御とボロノイ分割・ガウス過程回帰により、複数ロボットで効率的に発生源を特定する分散探索手法を提案。
原題: Distributed Multi-robot Source Seeking in Unknown Environments with Unknown Number of Sources ／ Lingpeng Chen, Siva Kailas, Srujan Deolasee 他
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分散は（ほぼ）最適である：（非）同期下において
匿名グラフ上のエージェント分散問題に対し、同期設定で初の最適時間O(k)かつメモリO(log(k+Δ))のアルゴリズムを、非同期設定でもほぼ最適な時間O(k)のアルゴリズムを提案した。
原題: Dispersion is (Almost) Optimal under (A)synchrony ／ Ajay D. Kshemkalyani, Manish Kumar, Anisur Rahaman Molla 他
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USV群制御のための人間の暗黙的選好に基づくマルチエージェント強化学習のポリシー微調整
USV群のマルチエージェント強化学習において、人間のフィードバックをエージェント単位で分類して信用割り当て問題を解決し、LLM評価器で検証するRLHF手法を提案した。
原題: Human Implicit Preference-Based Policy Fine-tuning for Multi-Agent Reinforcement Learning in USV Swarm ／ Hyeonjun Kim, Kanghoon Lee, Junho Park 他
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GenSwarm: 言語モデルによるスケーラブルなマルチロボット制御ポリシーの生成と展開
自然言語の指示から大規模言語モデルを使ってマルチロボットの制御ポリシーを自動生成し、シミュレーションと実機に展開するエンドツーエンドシステムを提案した。
原題: GenSwarm: Scalable Multi-Robot Code-Policy Generation and Deployment via Language Models ／ Wenkang Ji, Huaben Chen, Mingyang Chen 他
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F2Fモデルにおける2台のロボットによる移動目標の捕捉
2台のロボットが直線上を移動する目標を捕捉する問題を扱い、目標の初期距離・方向・速度に関する知識が限られる状況で、方向転換を最大3回に抑えつつ競合比を評価するアルゴリズムを設計した。
原題: Capturing a Moving Target by Two Robots in the F2F Model ／ Khaled Jawhar, Evangelos Kranakis
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不確実性下のマルチロボット相互作用のためのチャンス制約付き線形二次ガウスゲーム
不確実性を伴うマルチロボットの安全な相互作用のため、チャンス制約付き線形二次ガウスゲームを定式化し、双対上昇アルゴリズムでフィードバック一般化ナッシュ均衡を求める手法を提案した。
原題: Chance-constrained Linear Quadratic Gaussian Games for Multi-robot Interaction under Uncertainty ／ Kai Ren, Giulio Salizzoni, Mustafa Emre Gürsoy 他
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より厳密な下界でマルチエージェント経路探索の焦点探索を高速化
マルチエージェント経路探索において、下界を先に最大化してから探索するDECBSを提案し、従来のECBSより高速に解を見つける。
原題: Accelerating Focal Search in Multi-Agent Path Finding with Tighter Lower Bounds ／ Yimin Tang, Zhenghong Yu, Jiaoyang Li 他
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RAILGUN: 異なる環境とタスクにまたがるマルチエージェント経路探索のための統合畳み込みポリシー
マルチエージェント経路探索(MAPF)において、地図ベースのCNNアーキテクチャを用いた初の集中型学習ポリシーを提案し、未知の地図やエージェント数に対するゼロショット汎化性能を示した。
原題: RAILGUN: A Unified Convolutional Policy for Multi-Agent Path Finding Across Different Environments and Tasks ／ Yimin Tang, Xiao Xiong, Jingyi Xi 他
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D4orm: 動力学を考慮した拡散ノイズ除去変形によるマルチロボット軌道生成
拡散モデルのノイズ除去を利用し、ロボットの動力学モデルと適合度関数のみから、衝突のない実行可能なマルチロボット軌道を最適化する手法を提案。最大16台のロボットでMPPIより高速に高品質解を発見し、8機のドローンで実機展開を示した。
原題: D4orm: Multi-Robot Trajectories with Dynamics-aware Diffusion Denoised Deformations ／ Yuhao Zhang, Keisuke Okumura, Heedo Woo 他
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オンデマンド情報収集と定期アップロードのためのマルチエージェント協調
静的運用センターが要求する目標地点からデータを収集し、ワーカーとコレクターに役割分担したマルチエージェントチームで効率的に配達する3段階計画法を提案し、シミュレーションで検証した。
原題: Multi-agent coordination for on-demand data gathering with periodic information upload ／ Yaroslav Marchukov, Luis Montano
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AirSwarm: 市販ドローンで低コストなマルチUAV研究を実現
TelloやAnafiなどの安価な市販ドローンを使い、外部測位なしの視覚SLAMと階層制御でセンチメートル級の編隊飛行・軌道追従を可能にしたオープンソースの群制御フレームワーク。
原題: AirSwarm: Enabling Cost-Effective Multi-UAV Research with COTS drones ／ Xiaowei Li, Kuan Xu, Fen Liu 他
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6G駆動ドローン群によるインフラ監視のためのAIとセマンティック通信
6G通信・エッジAI・セマンティック通信を統合し、LLMで報告書生成も行うドローン群によるインフラ自動点検システムを提案した論文。
原題: AI and Semantic Communication for Infrastructure Monitoring in 6G-Driven Drone Swarms ／ Tasnim Ahmed, Salimur Choudhury
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循環零空間協調：静的吊り下げ負荷のための空中搬送機の永続飛行
3台以上の空中搬送機がケーブルで吊った負荷を静止させたまま、停止せずに飛行し続けるための軌道生成アルゴリズムを提案した。
原題: Cyclic Nullspace Coordination: Perpetual Flight of Aerial Carriers for Static Suspension ／ Chiara Gabellieri, Yaolei Shen, Martina Paolucci 他
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長距離協調のための階層的トポロジカル自律性 (STALC)
複数ロボットの長距離協調のため、トポロジカルグラフと混合整数計画を組み合わせた階層的計画手法を提案し、偵察シナリオで有効性を示した。
原題: Stratified Topological Autonomy for Long-Range Coordination (STALC) ／ Cora A. Duggan, Adam Goertz, Adam Polevoy 他
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人工時空によるリソース制約ロボットの反応制御
制御場を一般相対論の時空幾何として捉え、光線の軌道解析手法を流用して、計算資源の乏しいマイクロロボットを境界回避や集合・仕分けへと導く新枠組みを提案し、シリコン製マイクロロボットで実証した。
原題: Artificial Spacetimes for Reactive Control of Resource-Limited Robots ／ William H. Reinhardt, Marc Z. Miskin
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AttentionSwarm: 動的環境におけるCrazyflieドローンのための注意制御バリア関数を用いた強化学習
注意機構と制御バリア関数を組み合わせ、動的なドローン競争環境で衝突回避と軌道最適化を実現する群制御手法を提案し、Crazyflie 2.1で95-100%の衝突回避率を達成した。
原題: AttentionSwarm: Reinforcement Learning with Attention Control Barier Function for Crazyflie Drones in Dynamic Environments ／ Grik Tadevosyan, Valerii Serpiva, Aleksey Fedoseev 他
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未知環境における協調探査のためのマルチロボットシステム：サーベイ
未知の大規模環境での協調探査を実現するマルチロボットシステムについて、自己位置推定・地図統合、協調行動計画、通信制約などの構成要素を体系的に整理したサーベイ論文。
原題: Multi-Robot System for Cooperative Exploration in Unknown Environments: A Survey ／ Chuqi Wang, Chao Yu, Xin Xu 他
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ICCO: 言語指示に条件付けられたコーディネータによるタスク整合型マルチロボット制御の学習
LLMによる言語指示で複数ロボットを動かす際の指示とタスクのズレや行動の不一致を解消するため、コーディネータが環境状態を統合してタスク整合的で一貫した指示を生成するMARLフレームワークICCOを提案し、実機とシミュレーションで有効性を示した。
原題: ICCO: Learning an Instruction-conditioned Coordinator for Language-guided Task-aligned Multi-robot Control ／ Yoshiki Yano, Kazuki Shibata, Maarten Kokshoorn 他
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生成AIとセマンティック通信によるネットワークロボティクスのタスク指向コネクティビティ
複数ロボットの協調作業において、意味重視のセマンティック通信と生成AIエージェントを組み合わせ、通信量と遅延を抑えつつタスク指示の解釈や資源配分を自動化する枠組みを提案し、異常検知のシミュレーションで有効性を示した。
原題: Task-Oriented Connectivity for Networked Robotics with Generative AI and Semantic Communications ／ Peizheng Li, Adnan Aijaz
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マルチエージェント協調フィールドカバレッジにおける閉ループパラメトリックナッシュ均衡の学習
マルチエージェント協調フィールドカバレッジ問題をマルコフポテンシャルゲームとして定式化し、等価な単一目的最適制御問題を解くことでパラメータ化された閉ループナッシュ均衡を学習する手法を提案。
原題: Learning Closed-Loop Parametric Nash Equilibria of Multi-Agent Collaborative Field Coverage ／ Jushan Chen, Santiago Paternain
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APEX-MR: 協調組立のためのマルチロボット非同期計画・実行フレームワーク
複数ロボットの協調組立に向けて、不確実性下でも安全かつ効率的に非同期実行できる計画・実行フレームワークAPEX-MRを提案し、LEGO組立タスクで逐次計画より48%、同期計画より36%の高速化を実現した。
原題: APEX-MR: Multi-Robot Asynchronous Planning and Execution for Cooperative Assembly ／ Philip Huang, Ruixuan Liu, Shobhit Aggarwal 他
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