一人で設計し、多人数で展開する：複数エージェントによる木構造迷路の探索

- 洞窟やパイプ網のようなmaze-like環境で複数ロボットが協調して迷路を踏破するための分散multi-agent maze traversal algorithmの提案。 - 対象はacyclic graphで表現できる環境に限定。 - leader-switching mechanismを採用し、head役の1台が任意のsingle-agent maze solverを実行し、他は追従するagentを選ぶ。 - head役は必要に応じて隣接agentへ移譲され、single agentと同じ経路を辿ることを保証する。

- na\"ive戦略、global communication前提戦略、full knowledge前提戦略と比較。 - na\"ive戦略に対してmakespanとsum-of-fuelの両方で優位。 - global-communication戦略に対してmakespanでは優位だがsum-of-fuelでは劣る。 - full-knowledge戦略とは各指標についてasymptotically equivalentである示唆を得た。 - 最大300 agentsのsimulationと最大20台のPi-puck robotsによる実機実験でfeasibilityを確認。

- acyclic graphで表される環境を前提とした分散アルゴリズム。 - leader-switching mechanism: head役のagentがsingle-agent maze solverを実行し、他agentは追従対象を選ぶ。 - 必要に応じてhead役を隣接agentへ移譲し、single agentと同一経路を維持。 - communication constraintsやcongestionへの対処を狙う構成。 - 特定のsolverに依存せず任意のsingle-agent maze solverを利用可能。

- 最大300 agents、複数maze sizes、複数のsingle-agent maze solversを用いたsimulationで評価。 - na\"ive戦略、global-communication戦略、full-knowledge戦略と比較。 - makespanとsum-of-fuelの指標で性能を比較。 - 最大20台のPi-puck robotsによるreal-world experimentsでfeasibilityを確認。

- global-communication戦略にはmakespanで勝るがsum-of-fuelで劣る点が議論対象。 - full-knowledge戦略とのasymptotically equivalent性は各指標についての示唆であり、厳密な証明かは要旨からは不明。 - acyclic graph表現可能な環境への限定や、通信制約・congestion下での挙動の詳細は要旨からは不明。 - 実機実験はfeasibility確認であり、大規模実環境での性能評価は要旨からは不明。

- 比較対象として言及されたna\"ive strategy、global-communication strategy、full-knowledge strategyの各手法。 - head役が利用するsingle-agent maze solver（具体的名称は要旨からは不明）の代表的手法。 - multi-agent path finding (MAPF) やdistributed multi-robot explorationの定番研究。 - Pi-puck robotsを用いたswarm roboticsの実機実験研究。