要旨: 本論文は、動的環境において、未知のダイナミクスを持つマルチエージェントシステムに対して、所定時間の到達—回避—滞在タスクを達成するために、社会的な気づきを組み込んだ分散型制御フレームワークを提示する。各エージェントには社会的気づき指標が割り当てられ、この指標により、その協調性または利己性の度合いが定量化され、システム内で異種の社会的行動が可能になる。時空間チューブ（STT）フレームワークに基づき、各エージェントに対してチューブをオンラインで合成しつつ、他者との社会的相互作用を捉えるリアルタイムSTTフレームワークを提案する。各エージェントが、その変化していくSTTの内部に留まることを保証し、動的障害物を回避すると同時に、社会的に意識した形でエージェント間の衝突も防ぎ、さらに所定時間内に目標へ到達するための、閉形式で近似を含まない制御則を導出する。提案手法は、安全性とタイミングに関する形式的保証を提供し、計算負荷が軽く、モデルに依存せず、未知の外乱に対して頑健である。フレームワークの有効性と拡張性は、2Dの全方向移動型に関するシミュレーションおよびハードウェア実験によって検証される
未知のマルチエージェントシステムの制御に社会的認知を取り込む：リアルタイム・時空間チューブアプローチ
arXiv cs.RO / 2026/4/10
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要点
- 本論文は、未知のダイナミクスを持つマルチエージェントシステムに対して、分散型の制御フレームワークを提案し、動的環境下で所望の“規定時刻（prescribed-time）”に到達・回避・滞在（reach-avoid-stay）タスクを実行可能にする。
- エージェントごとの社会的認知インデックスを導入し、協調的な行動と自己利益に基づく行動の異質性を表現することで、エージェント間の「社会的に認知された」相互作用モデル化を可能にする。
- 時空間チューブ（spatiotemporal tubes: STT）の概念に基づき、著者らは、エージェントごとにチューブをオンラインで合成しつつ、エージェント間相互作用を考慮し衝突を回避するリアルタイムSTT手法を提示する。
- 進化する各エージェントのSTT内にエージェントを維持するための、閉形式で近似を用いない制御則が導出され、形式的な安全性およびタイミング保証を与えるとともに、動的障害物にも対応する。
- この方法は計算負荷が軽く、モデルフリーであり、未知の外乱に対してロバストであると説明されており、シミュレーションとハードウェア実験の両方で検証されている（2Dの全方向セットアップで報告）。
