論文の概要: Facultative Swarming: A Capability, Not a Category, for Multi-Robot Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.32526v1
• Date: Fri, 23 Oct 2026 11:58:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.51067
• Title: Facultative Swarming: A Capability, Not a Category, for Multi-Robot Systems
• Title（参考訳）: Facultative Swarming: マルチロボットシステムのためのカテゴリではなく、能力
• Abstract要約: 本稿では, 自己組織に制約のあるシステムから, ファシカルにスワーミングシステムへ, 強制的なスワーミングシステムへ移行する統一的な制御フレームワークを提案する。 我々は、条件が許すときの集中的最適性と、そうでないときの自己組織化の柔軟性の恩恵を受ける集団ロボットシステムへの道筋を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.578436267751648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collective robotics is split by a long-standing but increasingly artificial boundary between centralised multi-robot systems that prioritise optimality and decentralised swarms that prioritise robustness and adaptivity. We propose a unified control framework, shifting from `obligate' swarms---systems constrained to pure self-organisation---to facultatively swarming systems: hybrid architectures that operate as centrally planned systems under permissive conditions yet degrade gracefully into decentralised swarming under environmental stress. By reframing swarming as a dynamic capability, rather than a rigid system category, we outline a pathway towards collective robotic systems that benefit from centralised optimality when conditions permit and from the flexibility of self-organisation when they do not.
• Abstract（参考訳）: 集団ロボティクスは、最適性を優先する集中型マルチロボットシステムと、堅牢性と適応性を優先する分散化されたスムムとの間において、長く続くがますます人工的な境界によって分割される。 本研究では, 環境負荷下での分散群集に優雅に分解し, 集中的に計画されたシステムとして機能するハイブリッドアーキテクチャーを, 純粋な自己組織化に制約されたシステムへ移行する, 統一的な制御枠組みを提案する。 厳格なシステムカテゴリではなく,スワーミングをダイナミックな能力として再定義することにより,条件が許されたときの集中的最適性と,そうでない場合の自己組織化の柔軟性から恩恵を受ける,集合型ロボットシステムへの道筋を概説する。

関連論文リスト

• Pass the Bucket: Efficient, Robust, Local Load Balancing for Teams of Heterogeneous Robots [2.0329663822294926]
  異種ロボット群を対象とした分散的自己組織型タスク共有の課題について検討する。 負荷分散のためのEmphbucket旅団の簡易かつ効果的な機構に関する理論的,実践的な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-27T13:09:45Z)
• Advancing Omnimodal Embodied Agents from Isolated Skills to Everyday Physical Autonomy [79.09714980186278]
  非構造化環境で永続的なエンボディエージェントを構築するには、異種ツールの統一的なオーケストレーションが必要である。 我々は,多モーダルなセマンティックプランナを統合したフレームワークであるOmniActを紹介した。 すべての複雑性レベルにわたって、エンドツーエンドの成功において一貫した改善が達成されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-25T16:36:35Z)
• Simulation-Informed Diffusion for Decentralized Multi-robot Motion Planning [56.240199425429445]
  マルチロボットモーションプランニングでは、各ロボットが局所的な観測から衝突のない軌道を生成する必要がある。 既存のほとんどのプランナは、ローカル観測の静的スナップショットからトラジェクトリを生成する。 本稿では,制約対応拡散モデルに基づく分散フレームワークであるSimulation-Informed Diffusion (SID)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-26T21:17:53Z)
• Omni-scale Learning-based Sequential Decision Framework for Order Fulfillment of Tote-handling Robotic Systems [10.293094917569062]
  トテハンドリングロボットシステムの順序決定のためのOmni-scale Learning-based Sequential Decision Frameworkを提案する。 提案するフレームワークは,広範にデプロイされたトテハンドリングロボットシステムに対して,効率的かつ統一された順序充足決定フレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-09T07:40:35Z)
• Capability-Aware Heterogeneous Control Barrier Functions for Decentralized Multi-Robot Safe Navigation [19.794822517328654]
  既存の分散化手法では、ロボットの同質性を仮定し、異種エージェント間で共有された安全要件を不均一に解釈する。 本稿では、一貫した安全対策と機能意識調整のための分散型フレームワークであるCA-HCBF(Capability-Aware Heterogeneous Control Barrier Function)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-14T19:21:46Z)
• PowerGrow: Feasible Co-Growth of Structures and Dynamics for Power Grid Synthesis [75.14189839277928]
  本稿では,運用効率を維持しながら計算オーバーヘッドを大幅に削減する,共同生成フレームワークPowerGrowを提案する。 ベンチマーク設定による実験では、PowerGrowはフィデリティと多様性において、事前の拡散モデルよりも優れていた。 これは、運用上有効で現実的な電力グリッドシナリオを生成する能力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-29T01:47:27Z)
• When Autonomy Goes Rogue: Preparing for Risks of Multi-Agent Collusion in Social Systems [78.04679174291329]
  悪意のあるマルチエージェントシステム(MAS)のリスクをシミュレートするための概念実証手法を提案する。 この枠組みを、誤情報拡散とeコマース詐欺という2つのリスクの高い分野に適用する。 その結果,分散システムの方が,集中型システムよりも悪意ある行動を実行するのに効果的であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-19T15:17:30Z)
• Learning Local Control Barrier Functions for Hybrid Systems [29.777171131682486]
  安全はハイブリッドロボットシステムにとって主要な関心事である。 既存のハイブリッドシステムに対する安全クリティカルな制御アプローチは、計算的に非効率であり、システム性能に有害であるか、小規模システムに限定されている。 本研究では,局所制御バリア関数 (CBF) を構築するための学習可能なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T14:38:43Z)
• Graph Neural Networks for Decentralized Controllers [171.6642679604005]
  自律エージェントで構成される動的システムは、ロボット工学、スマートグリッド、スマートシティなど、多くの関連する問題に現れる。 最適な集中型コントローラは容易に利用できるが、スケーラビリティと実用的な実装の面で制限に直面している。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,データから分散制御系を学習するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T13:51:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。