複数のロボットが協力して環境地図を作成し自己位置推定を行うマルチエージェント協調SLAM（CSLAM）は、ロボット間でグローバル記述子（GD）を継続的に交換することで、異なるロボット間のループクロージング（ILC）を検出する必要があります。従来、暗号化無線によってこうした通信は外部の盗聴者から保護されていました。しかし、スワーム内の1台のロボットが悪意を持って動作する場合、この方式には深刻な脆弱性があることが明らかになりました。攻撃者となったロボットは、正常なロボットが発信するグローバル記述子から、その画像データと軌跡情報を近似的に再構成できるのです。 このセキュリティ脅威に対処するため、研究チームは「CILC（暗号化セキュアなエージェント間ループクロージング候補検出）」というシステムを開発しました。これは安全マルチパーティ計算（SMPC）を活用した業界初のシステムで、グローバル記述子を平文で交換することなく、ILC候補の検出を実現します。CSLAM全体パイプラインを保護するのではなく、隠蔽性が高く計算負荷が軽い「GD類似度比較」というILC候補検出のステップのみにSMPCを適用することで、プライバシー保護と処理オーバーヘッドのバランスを取っています。 シミュレーションおよび実機実験により、CILCはビジュアルおよびLiDARなどの複数モダリティのグローバル記述子に対応しながら、リアルタイム性を維持し、通信可能な形式を保つことが検証されました。同時に、悪意あるスワームエージェントへの情報漏洩を効果的に軽減できることも確認されており、マルチエージェントロボットシステムの実用化における重要なセキュリティ向上をもたらします。