連合型シングルエージェントロボティクス：ロボット内部のマルチエージェント分割なしでのマルチロボット協調

Abstract

身体性のあるロボットが大規模なフリート運用へと向かうにつれ、マルチロボット協調は中核となるシステム課題になりつつあります。既存の手法では、この問題を各ロボットの内部におけるマルチエージェント分解を増やすための動機として捉えることが多いです。本稿では、別の原理を提案します。すなわち、マルチロボット協調は、ロボット内部のマルチエージェント分断を必要としない、ということです。各ロボットは、それぞれが単一の身体性を備えたエージェントとして振る舞い、その固有の持続的なランタイム、ローカルなポリシー範囲、能力状態、そして回復（リカバリ）の権限を保持すべきです。そして協調は、フリート規模におけるロボット間のフェデレーション（連合）によって創発します。私たちは、単一エージェント型ロボットのランタイムに基づく、マルチロボット協調のためのランタイムアーキテクチャである Federated Single-Agent Robotics（FSAR）を提示します。各ロボットは、内部で分断されたエージェント社会ではなく、統制された能力サーフェス（能力面）を公開します。フリート協調は、共有された能力レジストリ、ロボット間のタスク委譲、ポリシーを考慮した権限割当、信頼範囲付きの相互作用、階層化された回復プロトコルによって実現されます。私たちは、権限委譲、ロボット間の能力要求、ローカルとフリートにおける回復境界、そして階層的な人間による監督といった主要な協調関係を形式化し、共有 Embodied Capability Module（ECM）発見、契約（コントラクト）を考慮したロボット間協調、フリート規模のガバナンスを支えるフリートランタイムアーキテクチャについて説明します。代表的なマルチロボット協調シナリオにおいて、分解を重視するベースラインに対してFSARを評価しました。その結果、ガバナンスの局所性（中央集権制御との比較で d=2.91, p<.001）と回復の封じ込め（分解を重視したベースラインとの比較で d=4.88, p<.001）において統計的に有意な改善が示されました。また、すべてのシナリオにおいて権限の競合やポリシー違反が減少しました。これらの結果は、身体性のあるエージェントから身体性のあるフリートへ至る道は、それらの内部を分断することよりも、整合したロボットのランタイム同士のフェデレーションによってこそより適切に導かれる、という見解を支持するものです。