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最新論文: 2026/8/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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マイクロロボットナビゲーションのための分単位トレーニング
マイクロロボットのナビゲーションを強化学習で訓練する際、従来は数時間から数日かかっていたが、高速シミュレータとタスク整形正則化報酬により10分未満での訓練を実現した。
原題: Minute-Scale Training for Microrobot Navigation ／ Yinghan Sun, Aoji Zhu, Xiang Ji 他
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SAP-Nav：階層的オープンボキャブラリ物体ナビゲーションのための空間意味表現と能動的知覚の融合
未知環境で自由形式の指示に従う階層的オープンボキャブラリ物体ナビゲーションを、能動的視点選択と空間意味表現の構築によりゼロショットで解決するフレームワークを提案した。
原題: SAP-Nav: Spatial Semantic Representation Meets Active Perception for Hierarchical Open-Vocabulary Object Navigation ／ Xuetong Pei, Jian Liu, Vidura Munasinghe 他
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単調計画コストを備えた潜在世界モデルによる画像目標ナビゲーション
画像目標ナビゲーションのための潜在世界モデルを提案し、計画コストの順序性を改善する単調コストランキング損失を導入して、サンプリングベースのプランナーの性能を向上させた。実ロボットでのゼロショット展開も実証した。
原題: Latent World Models with Monotone Planning Costs for Image-Goal Navigation ／ Amirhosein Chahe, Siwei Cai, Lifeng Zhou
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リアルタイム自律UUV運用のための視覚ベース制御フレームワーク
水中ロボット(UUV)向けに、動的で視覚的に困難な環境下でのリアルタイムな自己位置推定、自律航法、3Dマッピングを統合した視覚ベースのフレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。
原題: A Vision-based Control Framework for Real-time Autonomous UUV Operations ／ Erik Tjærand Frøland, Marco Job, Md Ether Deowan 他
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FlowPilot: 俊敏なUAVナビゲーションのためのリアルタイム世界行動モデリング
深度画像から将来のシーンと軌道を同時に生成するコンパクトな世界行動モデルを提案し、シミュレーションと実機で高速・高機動な飛行を実現した。
原題: FlowPilot: Real-Time World-Action Modeling for Agile UAV Navigation ／ Runqing Wang, Ding Yu, Pengyuan Min 他
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近接学に基づく報酬モデリングによる深層強化学習の社会的規範ナビゲーション
混雑環境でのロボットナビゲーションにおいて、社会的規範を考慮した報酬設計を提案し、深層強化学習に組み込んで評価した。
原題: Towards Socially Compliant Navigation in Deep Reinforcement Learning via Proxemics-Based Reward Modeling ／ Takieddine Soualhi, Jacques Saraydaryan, Laetitia Matignon
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二重ストレス：安全制約付きMPCナビゲーションのための実行時安全性モニタリング
モデル予測制御の最適化から得られるKKT乗数を利用した新しい危険監視信号を提案し、幾何学的検出器と組み合わせることで衝突警告性能を大幅に向上させた。
原題: Dual Stress: Runtime Safety Monitoring for Safety-Constrained MPC Navigation ／ Jamil Chahine, Wenqi Cai, John Abanes 他
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IMPRINT: 画像条件付きクエリ拡張によるロングテール物体ゴールナビゲーション
テキストのみのクエリに依存する既存の物体ゴールナビゲーション手法の限界を克服するため、ウェブから取得した画像でクエリを拡張し、視覚言語モデルを用いて意味マップと照合することで物体の位置特定精度を向上させるゼロショットフレームワークを提案した。
原題: IMPRINT: Image-Conditioned Query Enrichment for Long-Tail Object Goal Navigation ／ Jelin Raphael Akkara, Filippo Ziliotto, Luciano Serafini 他
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音声視覚ナビゲーションのためのハイブリッドMamba
従来のCNNやRNNに代わり、Mambaベースのエンコーダを用いて音声と視覚の動的マルチモーダル系列を効率的に表現し、ナビゲーション成功率を大幅に向上させた。
原題: A Hybrid Mamba for Audio-Visual Navigation ／ Yi Wang, Yinfeng Yu
日本語で読む → - 論文ナビゲーション/敵対的攻撃AI
AdvNav: 行動誘導型ブラックボックス敵対的攻撃による視覚言語ナビゲーションの妨害
視覚言語ナビゲーションシステムに対する、勾配情報を使わずにエージェントの行動観測のみで敵対的摂動を生成するブラックボックス攻撃フレームワークを提案した。
原題: AdvNav: Behavior-Guided Black-Box Adversarial Attacks on Vision-Language Navigation ／ Chenyang Li, Kaige Li, Zeyu Jiang 他
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必要なときに考える：RLポリシーを用いた社会的ナビゲーションのための条件付きVLM推論
ロボットの社会的ナビゲーションにおいて、RLポリシーの高速性とVLMの意味理解を動的に切り替えるハイブリッドアーキテクチャHUMAを提案し、ベンチマークで性能向上を実証した。
原題: Think When It Matters: Conditional VLM Reasoning for Social Navigation with RL Policies ／ Ali Ahmadi, Hamed Rahimi, Adrien Jacquet Cretides 他
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ロボストラル・ナビゲート：単眼RGBのみで動作するスケーラブルな視覚言語ナビゲーションモデル
単眼RGB画像のみを入力とし、画像空間上でウェイポイントを予測することで、様々なロボット形態に再較正なしで適用可能な8B視覚言語モデルを提案。大規模シミュレーションデータと効率的な学習手法により、実世界データへの依存を低減しつつ高性能を実現した。
原題: Robostral Navigate ／ Abdelaziz Bounhar, Abhijeet Somani, Aditi Kabra 他
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UniLM-Nav: ゼロショット・ラストマイルナビゲーションのための統合フレームワーク
モバイルマニピュレーションにおけるラストマイルナビゲーションを、視点選択・アフォーダンス接地・ベースポーズ推論に分解し、共有のMLLMで解決する統合フレームワークを提案。OVMMベンチマークでSOTAを達成。
原題: UniLM-Nav: A Unified Framework for Zero-Shot Last-Mile Navigation ／ Zhuofan Zhang, Tianxu Wang, Guoxi Zhang 他
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社会的ロボットナビゲーションのためのグラフ表現を用いた軌道学習
歩行者との社会的相互作用を考慮したナビゲーションを実現するため、グラフベースの補助ネットワークで群衆状態を符号化し、軌道レベルの学習目的で時間的ダイナミクスを捉える模倣学習フレームワークを提案した。
原題: Trajectory Learning with Graph Representations for Social Robot Navigation ／ Berke Kartal, Burcu Kilic, Yigit Yildirim 他
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LH-AVLN: 長時間音声・視覚・言語ナビゲーションのベンチマーク
複数目標と空間化された音響手がかりを組み合わせた長時間ナビゲーションのベンチマークを提案し、音声を活用した参照エージェントPAG-Navを開発して評価した。
原題: LH-AVLN: A Benchmark for Long-Horizon Audio-Visual-Language Navigation ／ Rufeng Chen, Yue Chang, Zili Shao 他
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DA-Nav: 方向認識型の都市規模視覚言語ナビゲーション
市街地規模の屋外ナビゲーションを、商用ナビの方向指示を利用して、自己中心視画像上の離散的な空間接地問題として再構成し、軌道回復を可能にするフレームワークを提案した。
原題: DA-Nav: Direction-Aware City-Scale Vision-Language Navigation ／ Ye Yuan, Kehan Chen, Xinqiang Yu 他
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FLYNN: ハエの脳構造に基づくロバストなロボットナビゲーション用ニューラルネットワーク
ショウジョウバエの脳コネクトームから直接構築したRNN(FLYNN)を視覚ベースのナビゲーションタスクで訓練し、同等パラメータ数の手設計ネットワークと同等の性能を達成しつつ、外れ値データや感覚喪失に対して高い耐性を示すことを実証した論文。
原題: FLYNN: Robust Neural Network for Robot Navigation using Fly Brain Topology ／ Benquan Wang, Jingdao Chen
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SkillNav: スコアレベルスキル介入によるゼロショット物体目標ナビゲーション
VLMベースのナビゲーションエージェントに、地図上の好奇心価値マップを書き換える形で行動記憶を埋め込むスキルフレームワークを提案し、追加トークンなしでデッドエンドやループなどの失敗を軽減する。
原題: SkillNav: Score-Level Skill Intervention for Zero-Shot Object Goal Navigation ／ Ruijie Sang, Yiqun Duan, Pinhan Fu 他
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MemoGuard: 通信制限下のロボットナビゲーションにおけるメモリトラップを防ぐ適応型ランタイム
通信が制限された環境で、過去のエピソード記憶を再利用する際に、類似度が高いが実行が危険な「メモリトラップ」を検証し、必要時のみフォールバック推論を呼び出す適応型ランタイムを提案した。シミュレーションで安全性違反を76.6%削減しつつ、フォールバック呼び出しを21.4%削減した。
原題: MemoGuard: An Adaptive Runtime for Guarding Against Memory Traps in Communication-Limited Robot Navigation ／ Rajat Bhattacharjya, Hyeonjong Ju, Sing-Yao Wu 他
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具現化視覚言語ナビゲーションの包括的サーベイと体系的実世界評価
視覚と言語によるナビゲーション（VLN）の研究を体系的に分類し、物理ロボットでの実世界評価を行った。シミュレーションと実世界の性能差を明らかにし、階層的フレームワークの堅牢性を示した。
原題: A Comprehensive Survey and Systematic Real-World Evaluation of Embodied Vision-and-Language Navigation ／ Liuyi Wang, Kai Sheng, Zongtao He 他
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視覚ナビゲーションのための適応的安全マージン学習
固定の安全マージンによる失敗を解決するため、拡散プランナーの提案をランク付けする文脈条件付き安全クリティックを提案し、シミュレーションで訓練した後、実ロボットに転移する。
原題: Learning Adaptive Safety Margins for Visual Navigation ／ Junyi Hu, Shuaihang Yuan, Geeta Chandra Raju Bethala 他
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潜時想像を用いた予測学習による視覚四足歩行ナビゲーション
四足ロボットのナビゲーション方策に、訓練中のみ予測的補助信号を加えて障害物の動きを先読みさせ、推論時は追加コストなしで衝突率を低減する手法を提案。シミュレーションと実機で効果を実証した。
原題: Predictive Training with Latent Imagination for Visual Quadruped Navigation ／ Yancheng Zhu, Wanli Ma, Chen Han 他
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衝突を考慮した非重複パラメータ学習による統一予測と計画
混雑環境でのロボットナビゲーションにおいて、予測と計画を同時に行う統一モデルで生じる表現の衝突（スキル競合）を特定し、タスクごとに重要なパラメータを分離して学習・マージする新しいフレームワークDPTを提案した。
原題: Unified Prediction and Planning via Conflict-Aware Disjoint Parameter Training ／ Taewon Seo, Seonae Jeon, Giwon Lee 他
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CoFL-S: 局所言語条件付きナビゲーションのための空間クエリ可能なセクターフローフィールド
ロボットの局所視野セクター上に言語条件付きのフローフィールドを予測し、連続軌道を生成する低レベル視覚言語行動フレームワークを提案。連続時間Habitatベンチマークで既存手法を上回り、実世界でも有効性を確認。
原題: CoFL-S: Spatially Queryable Sector Flow Fields for Local Language-Conditioned Navigation ／ Haokun Liu, Zhaoqi Ma, Yicheng Chen 他
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ZONDA: 多階層環境における動的回避を伴うゼロショット物体ナビゲーション
静的・単一階層に限定されていた物体ゴールナビゲーションを、多階層・動的環境へ拡張するゼロショットフレームワークZONDAを提案。階段移動や動的歩行者回避を実現し、実機二足ロボットとシミュレーションで有効性を検証した。
原題: ZONDA: Zero-shot Object Navigation with Dynamic Avoidance in Multi-floor Environments ／ Shaomin Liang, Xuanhong Liao, Shiyao Zhang
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長距離オフロードナビゲーションのための走破性を考慮したグローバルプランナーの学習
衛星画像やLiDARなどの広域データから走破性マップを学習し、人間の運転軌跡を教師として長距離のオフロード経路計画を行う手法を提案した。実地試験で人間の経路長に近い軌道を生成し、介入回数を大幅に削減した。
原題: Learning Traversability-Aware Global Planners for Long Horizon Off-Road Navigation ／ Kasi Viswanath, Jason M. Gregory, Shaunak Kolhe 他
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HumAIN: 人間を考慮した暗黙的ソーシャルロボットナビゲーション
歩行や姿勢などの骨格情報を暗黙の社会的合図として捉え、知識蒸留により軽量モデルでリアルタイムに人間らしいナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
原題: HumAIN: Human-Aware Implicit Social Robot Navigation ／ Daeun Song, Nhat Le, Jeffrey Chen 他
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SAGE: 異種マルチエージェントナビゲーションのための社会的認識生成エンジン
ロボットと人間が混在する環境での安全で社会的に適切なナビゲーションを実現するため、異種エージェント間の非対称な相互作用をモデル化し、拡散モデルによる軌道生成と安全・社会規範のエネルギーガイダンスを組み合わせた生成エンジンを提案した。
原題: SAGE: A Socially-Aware Generative Engine for Heterogeneous Multi-Agent Navigation ／ Lan Hu, Minghui Liwang, Wenbo Zhu 他
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X-NavDP: グループQスコア再重み付けマッチングによる新規行動と異種エンボディメントへのナビゲーション拡散ポリシーの一般化
ナビゲーション拡散ポリシーを強化学習で事後訓練し、多様なロボット形態や困難なシナリオへの一般化を向上させるフレームワークGQRMを提案。シミュレーションと実世界で成功率を大幅に改善した。
原題: X-NavDP: Generalizing Navigation Diffusion Policy to Novel Behavior and Embodiments with Group Q-score Reweighted Matching ／ Tianyu Yang, Yiming Zeng, Wenzhe Cai 他
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RAVEN: 強化学習適応型可視グラフ計画による堅牢なヒューマノイドナビゲーションと衝突回避MPC
ヒューマノイドの動的環境でのナビゲーションにおいて、強化学習で可視グラフ計画の障害物膨張などのパラメータを適応させ、遅延やノイズに対する堅牢性を向上させる階層型RL-MPCフレームワークを提案した。
原題: RAVEN: Reinforcement-Adaptive Visibility-Graph Planning for Robust Humanoid Navigation with Collision-Free MPC ／ Ruochen Hou, Shiqi Wang, Beom Jun Kim 他
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