論文の概要: Underwater Embodied Intelligence for Autonomous Robots: A Constraint-Coupled Perspective on Planning, Control, and Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07393v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 00:45:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.046219
• Title: Underwater Embodied Intelligence for Autonomous Robots: A Constraint-Coupled Perspective on Planning, Control, and Deployment
• Title（参考訳）: 自律型ロボットのための水中身体情報:計画・制御・展開の制約と組み合わせた視点
• Authors: Jingzehua Xu, Guanwen Xie, Jiwei Tang, Shuai Zhang, Xiaofan Li,
• Abstract要約: レビューでは、計画と制御は、実際の海洋環境における密結合したセンシング、コミュニケーション、調整、資源制約の中で理解されなければならないと論じている。 本研究では, 環境モニタリング, 検査, 探索, 協力的ミッションが, 層間結合の異なる応力分布を明らかにする方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.865783767797874
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous underwater robots are increasingly deployed for environmental monitoring, infrastructure inspection, subsea resource exploration, and long-horizon exploration. Yet, despite rapid advances in learning-based planning and control, reliable autonomy in real ocean environments remains fundamentally constrained by tightly coupled physical limits. Hydrodynamic uncertainty, partial observability, bandwidth-limited communication, and energy scarcity are not independent challenges; they interact within the closed perception-planning-control loop and often amplify one another over time. This Review develops a constraint-coupled perspective on underwater embodied intelligence, arguing that planning and control must be understood within tightly coupled sensing, communication, coordination, and resource constraints in real ocean environments. We synthesize recent progress in reinforcement learning, belief-aware planning, hybrid control, multi-robot coordination, and foundation-model integration through this embodied perspective. Across representative application domains, we show how environmental monitoring, inspection, exploration, and cooperative missions expose distinct stress profiles of cross-layer coupling. To unify these observations, we introduce a cross-layer failure taxonomy spanning epistemic, dynamic, and coordination breakdowns, and analyze how errors cascade across autonomy layers under uncertainty. Building on this structure, we outline research directions toward physics-grounded world models, certifiable learning-enabled control, communication-aware coordination, and deployment-aware system design. By internalizing constraint coupling rather than treating it as an external disturbance, underwater embodied intelligence may evolve from performance-driven adaptation toward resilient, scalable, and verifiable autonomy under real ocean conditions.
• Abstract（参考訳）: 自律型水中ロボットは、環境モニタリング、インフラ検査、海底資源探査、長期探査にますます利用されている。 しかし、学習に基づく計画と制御の急速な進歩にもかかわらず、実際の海洋環境における信頼性の高い自律性は、強く結合された物理的制限によって根本的な制約を受け続けている。 流体力学的不確実性、部分可観測性、帯域幅制限通信、エネルギー不足は独立した問題ではない。 このレビューでは、水中のエンボディードインテリジェンスに関する制約が組み合わされ、実際の海洋環境における密結合したセンシング、通信、調整、資源の制約の中で、計画と制御が理解されなければならないと論じている。 我々は,近年の強化学習,信条対応計画,ハイブリッド制御,マルチロボット協調,基礎モデル統合の進歩を,この具体的視点を通じて合成する。 代表的なアプリケーション領域全体では, 環境モニタリング, 検査, 探索, 協力的なミッションが, 層間結合の異なるストレスプロファイルをいかに明らかにするかを示す。 これらの観察を統一するために、疫学、動的、調整のブレークダウンにまたがる層間障害分類を導入し、不確実性の下で自律層間でエラーがどのように発生するかを分析する。 本構造に基づいて,物理地上世界モデル,認証可能な学習可能な制御,コミュニケーション対応協調,デプロイメント対応システム設計に関する研究の方向性を概説する。 外部の障害として扱うのではなく、制約結合を内部化することにより、水中のインボディードインテリジェンスは、実際の海洋条件下での弾力性、拡張性、検証可能な自律性へのパフォーマンス駆動的な適応から進化する可能性がある。

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