海洋生態系モニタリングのための新たなパラダイム:群知能、デジタルツイン、人間と群の相互作用

• 高次元の関節型AUVで初めて安全な自律航行と能動的知覚を可能にする新しい運動計画フレームワークを提案(不確実性・外乱・潮流下での運用を想定、任意設定の複数センサーを搭載)
• ホロノミックAUV向けの局所最適かつ経験的に安全なプランニング手法を、未知の非自明なダイナミクスを持つ関節型AUVへ拡張
• 水中ヘビロボット(USR)と、マニピュレータ付きホロノミックベースの汎用水中ビークル・マニピュレータシステム(UVMS)による挑戦的シミュレーションで検証し、効率的かつ安全なリアルタイム解の生成を確認

• 農業サイバーフィジカルシステム(ACPS)におけるマルチロボット協調ロジスティクススケジューリングの最新研究が、LiDAR・UAV画像・空間データを融合したマルチモーダルセマンティック3D再構築技術と、マルチエージェント強化学習(MARL)による分散型制御へのシフトを通じて進展している
• オープンフィールドでの高スループット連続中継、高密度果樹園でのGNSS利用不可な離散ルーティング、スマート温室での近接人間ロボット協働(HRC)という3つの典型的な空間設定におけるマルチエージェント実装が分析された

AI技術の急速な発展により、輸送、産業、ヘルスケア分野でインテリジェントな進化が起こっており、モバイルロボット、ウェアラブルインテリジェントエージェント、自動運転車、無人航空機などの技術に対する要求が高まっています。従来の離散的なセンサーアーキテクチャと比較して、高度に統合されたセンシングシステムは、速度、効率、信頼性に優れ、新たなインテリジェントデバイスの厳しい要件を満たします。知覚、通信、コンピューティングなどの先進技術を統合することで、システムインテリジェンスのプロセスが加速し、身体化知能の時代へと移行しています。センサーは単なる受動的なデータ収集ツールではなく、知覚と行動の間のつなが…

人間とロボットの協働(HRC)における先回りしたロボット支援のため、タスク文脈の認識、ユーザーのニーズ予測、ワークフローを妨げない適切な介入を可能にするシステムが必要とされている。本稿では、大規模言語モデル(LLM)の推論と標準運用手順(SOP)による根拠付けを、意図、動作、知覚、音響、アフォーダンス、パフォーマンスの専門化されたモジュラー層と組み合わせたAgentic Unified Robotic Assistance(AURA)フレームワークを提案する。このフレームワークは、再トレーニングや再プロンプトなしで再構成可能かつ監査可能であり、中央の意思決定モジュールに構造化されたコンテキス…

本研究では、非定常で異種な高解像度オンラインセンサー観測ストリームを、信頼性の高いプロセス状態予測に変換する課題に対し、FT-Crossformer(時周波数Transformer)を提案する。FT-Crossformerは、データ駆動型の代理モデルとして機能し、マルチセンサー観測と多変量プロセス状態予測を繋ぐ。センサー観測ストリームの分布シフトに対処するため、時間領域の分布変換モジュールと逆マッピングモジュールがアフィンバイアスコレクションを実行し、ウィンドウごとの非定常統計を除去・復元することで、訓練時とテスト時の分布の乖離を低減する。このアフィン補正は周波数領域では周波数インデックスに…