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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: 2026/7/29 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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連続時間一般化適応ベルマン-フォードアルゴリズムの完全分散特異点フリー所定時間安定化
分散型の最短経路問題を解くGABFアルゴリズムに対し、ユーザー指定時間内に収束する所定時間安定化制御を2つ提案し、ロボット経路計画で有効性を検証した。
原題: Fully distributed singularity-free prescribed-time stabilization of the continuous-time generalized adaptive Bellman-Ford algorithm ／ Yuanqiu Mo, Jian Qin, Soura Dasgupta
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STL-GOを用いた時空間・位相的制約を持つマルチエージェント計画
マルチエージェントの経路計画において、時空間的・位相的制約を扱う論理STL-GOを満たす計画を、MIPとSMTの2つのエンコーディングで解く手法を提案し、UAV探索救助ベンチマークで評価した。
原題: Multi-Agent Planning with Spatio-Temporal and Topological Constraints using STL-GO ／ Sheryl Paul, Vidisha Kudalkar, Anand Balakrishnan 他
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強化学習による確率的多エージェントシステムの最適イベントトリガ分散制御
強化学習を用いて、確率的な不確かさを持つ多エージェントシステムの最適分散制御アルゴリズムを提案し、アクター・クリティック・識別器構造とイベントトリガ制御で通信頻度を削減する。
原題: On Optimal Event-Triggered Distributed Control for Stochastic Multi-Agent Systems via Reinforcement Learning ／ Ziming Wang, Bingbing Li, Karl H. Johansson 他
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劣化した局所保証下での融合による有限標本コンフォーマル被覆回復：占有マップ推定における
各ロボットの局所占有マップのコンフォーマル予測保証が劣化する状況で、ロボット間でスカラーe値を交換し融合することで、チーム全体の被覆率を回復する分散アルゴリズムを提案した。
原題: Finite-Sample Conformal Coverage Recovery via Fusion under Degraded Local Guarantees in Occupancy Map Estimation ／ Ritvik Mahajan, Aneesh Raghavan, Karl Henrik Johansson
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ロボットサッカー試合のためのLLMベース自動実況ソリューション
ロボカップの試合映像から統計情報を抽出し、LLMを用いてリアルタイムで自然な実況コメントを自動生成するシステムを提案した論文。
原題: An LLM-Based Automatic Sportscast Solution for Robot Soccer Matches ／ Francesco Petri, Michele Brienza, Daniele Nardi 他
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ネットワーク型知能：人間とAIのチーム科学のための能動的共有コンテキストグラフ
科学チームの協調を支援するため、研究者とAIエージェントの間で観察や仮説を自動的に共有・ルーティングする能動的共有ワークスペース「Mycelium」を提案し、実データ解析での有効性を示した。
原題: Networked Intelligence: Active Shared Context Graphs for Human-AI Team Science ／ Sutanay Choudhury, Jeffrey J. Czajka, Lummy M. O. Monteiro 他
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幅、メモリ、遅延：フラットなマルチエージェントシステムの限界に関する資源会計
フラットなマルチエージェントシステムの性能限界は階層構造ではなく、エージェント数、内部モデルのメモリ、観測遅延という3つの資源で決まることを、正確に計算可能な最適解を持つテストベッドで示した論文。
原題: Width, Memory, and Delay: A Resource Accounting for the Limits of Flat Multi-Agent Systems ／ Oleksandr Kuznetsov, Emanuele Frontoni
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関与度を考慮したLLMエージェントによる追跡回避
LLMプランナが役割を割り当て、MPCとCBFで各ロボットを制御する階層型マルチエージェント追跡回避フレームワークを提案し、チーム行動の適応性を評価した。
原題: Engagement-Aware Agentic Pursuit-Evasion ／ Ananya Acharya, Trenton Goyette, Masoud Ataei 他
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分散エージェントシステム：具現化エージェント間の耐故障協調
デバイス・エッジ・クラウドを活用した分散エージェントシステム（DAS）を提案し、単一エージェントの実行信頼性とエージェント間通信の信頼性を高める2層の耐故障アーキテクチャを導入した。
原題: Distributed Agent System: Fault-Tolerant Collaboration Among Embodied Agents ／ Kai Yu, Lu Chen, Hanqi Li
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通信効率を重視した異種LLM具現化エージェント群のデジタルツイン協調制御
異なる大規模言語モデルを搭載したエージェント群の協調を、軽量デジタルツインとルールベースのオーケストレータで実現し、通信コストと遅延を削減する枠組みを提案した。
原題: Communication-Efficient Digital-Twin Coordination for Heterogeneous LLM Embodied Agents over Computing Power Networks ／ Nuocheng Yang, Sihua Wang, Zihan Chen 他
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6G閉ループ制御のための深層強化学習を用いたワイヤレスセンサネットワーク
遠隔地や危険な環境で動作するロボットの制御性能を最適化するため、センサからエッジ情報ハブへの帯域割り当てを深層強化学習（PPO）で学習する手法を提案した。
原題: Deep Reinforcement Learning-Empowered Wireless Sensor Networking for 6G Closed-Loop Controls ／ Chengleyang Lei, Wei Feng, Yunfei Chen 他
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無線給電6G閉ループ制御のための通信・計算・エネルギー転送の統合設計
6G時代のロボット制御を支えるセンシング-通信-計算-制御(SC3)閉ループに対し、衛星からの無線給電でエネルギーを供給し、通信・計算・給電の資源配分を最適化して制御性能(LQRコスト)を向上させる枠組みを提案した。
原題: Orchestrating Communication, Computing, and Energy Transfer for Wireless-Powered 6G Closed-Loop Controls ／ Chengleyang Lei, Wei Feng, Yanmin Wang 他
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ゲーミングコンセンサス：クラウドソース型ファクトチェックにおける協調操作
クラウドソース型ファクトチェックのマトリックス分解アルゴリズムが、少数の協調的なユーザーによる戦略的投票で操作され得ることを理論的・実証的に示し、実際のデータで最大10.7%の低品質ノートが操作可能であることを明らかにした。
原題: Gaming Consensus: Coordinated Manipulation in Crowdsourced Fact-Checking ／ Nikil Roashan Selvam, Jay Baxter, Sophie Hilgard 他
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スティグマージックグラフメモリ：多対多マルチエージェント集配のための環境認識アプローチ
倉庫内の多対多マルチエージェント集配問題において、過去の実行信号を記録する減衰メモリ層を導入し、経路計画前に適切なエージェント・出発地・目的地を選択することで、スループットを20.5〜36.7%向上させた。
原題: Stigmergic Graph Memory: An Environment-Aware Approach for Many-to-Many Multi-Agent Pickup and Delivery ／ Aditya Dutta, Joon-Seok Kim
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リアルタイム計画から信頼性の高い実行へ：産業環境における異種マルチロボット群のスケーラブルな協調
産業環境で増加する異種ロボット群の効率的な協調のため、リアルタイム計画と堅牢な実行を両立する反応型オンライン協調フレームワークSCALEを提案し、動作起因の衝突低減機構と一般化CAPHによる優先関係の適応調整で、乱れの影響を軽減する。倉庫での3日間の実証を含む検証で有効性を示した。
原題: From Real-Time Planning to Reliable Execution:Scalable Coordination for Heterogeneous Multi-Robot Fleets in Industrial Environments ／ Bo Cao
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EFLUX: エージェント型LLMによる弾力的なマルチロボット隊列ナビゲーションと適応
閉塞環境で隊列を変形・再構成しながらナビゲーションするマルチロボットシステムを、LLMを用いて幾何学的に制御するフレームワークを提案した。
原題: EFLUX: Elastic Multi-Robot Formation Navigation and Adaptation with Agentic LLMs ／ Jinyuan Zhang, Yuwei Wu, Guangyao Shi 他
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割り当てと零空間の探索による多手操作ポリシーの具現化
多手操作ポリシーが生成する軌道を物理的な多腕ロボットに安全に実行させるため、軌道の腕への割り当てと冗長マニピュレータの零空間を統合的に探索するフレームワークを提案した。
原題: Embodying Multi-Hand Manipulation Policies by Searching the Assignment and Null Spaces ／ Yorai Shaoul, Jiaoyang Li, Maxim Likhachev
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知的ロボットとの長期的な物理的共存への一瞥
複数のロボットを統合するエージェント「PHILIA」を提案し、ユーザーインターフェースやロボットの種類、ポリシーをプラグイン可能にするアーキテクチャを実証した。
原題: A Glimpse into Long-term Physical Coexistence with Intelligent Robots ／ Weiqi Jin, Peijun Tang, Kuncheng Luo 他
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FleetScape: 拡張現実サンドテーブルによる大規模ドローン群の空間的監視と制御
ドローン群の監視を空間的インタラクションとして捉え直し、MRサンドテーブルシステムを提案・評価した論文。
原題: FleetScape: A Mixed Reality Sandtable for Spatial Supervision and Control of Scalable Drone Fleets ／ Peisen Xu, Jérémie Garcia, Peter Cleveland 他
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水の道を振付ける：水生ロボットアートのための計算フレームワーク
自律型水上船団を分散型振付プラットフォームとして統合するサイバーフィジカルシステムを提案し、ブラウザベースのタイムライン編集で音楽に同期した3D表現を可能にする。
原題: Choreographing the Way of Water: A Computational Framework for Aquatic Robotic Art ／ Aswin Ramachandran, Christopher Golling, Sebastian Burmester 他
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UAV群のためのLLM中心エージェントAI：アーキテクチャ、実現技術、および未解決問題
UAV群の適応的・自律的な群行動を実現するため、LLM中心のエージェントAIアーキテクチャ(LAUS)を提案し、関連技術とセキュリティ脅威を概説した。
原題: LLM-Centric Agentic AI for UAV Swarms: Architecture, Enabling Technologies, and Open Problems ／ Yousef Emami, Rahim Taheri, Mohammadhossein Homaei 他
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軌道上点検のためのマルチエージェント報酬関数のシミュレーションによる検証
軌道上の物体を点検する複数の宇宙機を強化学習で制御する際の報酬関数を、3D再構成の分析に基づいて一般化し、任意の位置・タイミングで画像を取得できるようにした。
原題: Simulation Based Reward Function Validation for Multi-Agent On Orbit Inspection ／ Patrick Quinn, Bala Prenith Reddy Gopu, George M. Nehma 他
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最小センシングプラットフォームにおける創発的適応レヴィウォークによる分散型スケーラブル探査
50g未満のナノUAV向けに、疎な局所センシングとレヴィウォークを組み合わせた軽量な探査コントローラを提案し、通信なしで多機体探査をスケーラブルに実現した。
原題: Decentralized Scalable Exploration via Emergent Adaptive L\'evy Walks on Minimal-Sensing Platforms ／ Wai Lun Leong, Teo Swee Huat Rodney
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堅牢なマルチロボット操作のための閉ループマルチエージェントフレームワーク
LLMを用いた階層型閉ループエージェントフレームワークを提案し、複数ロボットの協調操作を実現。計画・操作・検証の3エージェントが連携し、実世界実験で高い成功率と適応性を示した。
原題: A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Robust Multi-Robot Manipulation ／ Yi-Xiang He, Lan Wei, Haoming Cen 他
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ハイパーネットワークによる適応型マルチタスク誘導・航法・制御の学習
軌道上の自律飛行ロボット向けに、ハイパーネットワークが物理情報に基づくタスク埋め込みを共有アクタークリティック方策の重みに変換し、単一のコンパクトなコントローラで4種類のGNCタスクを学習・実行できるフレームワークHYPER-GNCを提案した。
原題: Learning Adaptive Multi-Task Guidance, Navigation, and Control via Hypernetworks ／ Ricard Marsal I Castan, Aman Arora, Antoine Richard 他
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共有ボクセルマップに基づくマルチエージェントSAC制御による屋内UAV協調誘導
複数のUAVがLiDAR観測を共有ボクセルマップに統合し、鳥瞰図表現を用いて分散制御する協調誘導フレームワークを提案。シミュレーションと実機実験で有効性を実証した。
原題: Shared Voxel-Map-Based Cooperative Indoor UAV Guidance with a Multi-Agent Soft Actor-Critic Controller ／ Thomas Hickling, Dylan Wynne, Yu Su 他
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Dec-MARVEL: 予算制約下での通信なし分散マルチエージェント探査
通信が使えず、視野が限られ、帰還予算が有限なマルチUAV探査のため、各ロボットが視界内の仲間の動きを手がかりに協調する分散型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: Dec-MARVEL: Decentralized Multi-Agent Exploration without Communication under Budget Constraints ／ Janghyun Cho, Jimmy Chiun, Guillaume Sartoretti 他
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契約ベース分散MPCによる任意タイミングのプラグアンドプレイ制御
通信ネットワークへのエージェントの参加・離脱を中央調整なしで任意のタイミングで可能にする、局所通信に基づく分散マルチエージェント制御アルゴリズムを提案した。
原題: Anytime Plug-and-Play Control with Contract-Based Distributed MPC ／ Sabrina Bodmer, Danilo Saccani, Melanie N. Zeilinger 他
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位相分解強化学習による分散型多ロボット月面貨物輸送
月面での協調貨物輸送を、持ち上げ・輸送・設置の各段階に分解し、専用の強化学習ポリシーで最適化するフレームワークを提案。シミュレーションと実機実験で有効性を実証した。
原題: Distributed Multi Robot Lunar Cargo Transportation via Phase Decomposed Reinforcement Learning ／ Ashutosh Mishra, Elian Neppel, Shreya Santra 他
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分散ISAC対応車両協調のための目標指向型セマンティック通信
無信号交差点での車両協調において、センシングと通信を統合し、交通スループット向上に重要な情報のみを送信する目標指向型セマンティック通信フレームワークを提案した。
原題: Goal-Oriented Semantic Communication for Distributed ISAC-Enabled Vehicle Coordination ／ Wenjie Liu, Yansha Deng
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