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最新論文: 2026/7/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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軽量安全強化学習によるエンドツーエンドUAVナビゲーション
UAVの自律ナビゲーションを安全に行うため、軽量ネットワークと制約付き強化学習を組み合わせたフレームワークを提案し、高密度環境での成功率と安全性を向上させた。
原題: Lightweight Safe Reinforcement Learning for End-to-End UAV Navigation ／ Shenghui Zhang, YuXuan Gao, Songwei Zhao 他
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PIER-Flow: 物理情報を活用した効率的な整流フローによるリアルタイム移動ロボットナビゲーション
MPC専門家を連続時間ODEに蒸留し、単一ステップの行動生成を実現する軽量ナビゲーションポリシーを提案。物理整合性を強制する訓練目標と非同期アクションチャンキングにより、高密度環境で高速かつ安全なナビゲーションを実現した。
原題: PIER-Flow: Physics-Informed Efficient Rectified Flow for Real-Time Mobile Robot Navigation ／ Shibo Li, Zhongcheng Wang, Jiahe Cao 他
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わずか58万の学習可能パラメータで効率的なナビゲーションを学習する
閉形式の幾何計算と3つの小さな学習モジュールを組み合わせた分解型ナビゲーションモデルを提案し、極めて少ないパラメータとデータで高性能を達成した。
原題: Learning to Navigate Efficiently with Only 0.58M Trainable Parameters ／ Edward Beng Wai Tan, Siew-Kei Lam
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FSD-VLN: 空中長距離視覚言語ナビゲーションのための高速・低速デュアルシステムモデリング
UAVの長距離ナビゲーション向けに、意味推論と低遅延飛行制御を分離した高速・低速デュアルシステムアーキテクチャを提案し、未見シーンでの成功率を2倍に向上させつつ推論遅延を50%以上削減した。
原題: FSD-VLN: Fast-Slow Dual-System Modeling for Aerial Long-Horizon Vision-Language Navigation ／ Xueke Zhu, Qingyan Meng, Liutao Yu 他
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SoftNav: 3DシーントークンをVLMに注入する身体化ナビゲーション
3Dシーン情報をテキストではなくソフトトークンとしてVLMに直接注入するナビゲーション手法を提案し、少ない学習データで高い性能とゼロショット転移を実現した。
原題: SoftNav: Injecting 3D Scene Tokens into VLMs for Embodied Navigation ／ Yi Wu, Junjie An, Xiao Liu 他
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Transformerを超えて：オープンボキャブラリ物体目標ナビゲーションのための線形注意ポリシー
オープンボキャブラリ物体目標ナビゲーションにおいて、Transformerベースのポリシーが文脈長に対して性能がスケールしないことを示し、線形注意を採用したLANavを提案。状態更新を構造化することで性能が向上し、特にWSLA機構により平均成功率が36.4%に達した。
原題: Beyond Transformers: Linear Attention Policy for Open-Vocabulary Object Goal Navigation ／ Jiahong Zhang, Yifan Lin, Yandong Zhang 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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MAMMOTH: モダリティ欠損に頑健なオフロード移動のためのマルチモーダルエンドツーエンドポリシー
RGB、熱画像、3D点群、自己速度などのマルチモーダル観測を融合し、モダリティ欠損に頑健なオフロード自律ナビゲーションポリシーを提案した。拡散ポリシーを用いて物理的に妥当な軌道と走行可能性ヒューリスティックを学習する。
原題: MAMMOTH: A Multi-Modal End-to-End Policy for Off-Road Mobility Robust to Missing Modality ／ Ahaan Kotian, Shivani Subramanyan, Suresh Sundaram
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RASR: 距離認識スケール復元によるメートル単位UAVナビゲーション
GNSSが使えない環境での画像ゴールUAVナビゲーションにおいて、距離と方位を正確に推定するため、グローバルスケール較正に距離依存の残差補正を加えるRASRを提案した。
原題: RASR: Range-Aware Scale Recovery for Metric UAV Navigation ／ Hongtao Liang, Xinyu Shao, Chenxu Wang 他
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距離から軌道へ：UAVのためのリアルタイム符号付き距離関数マッピングと距離加速型モーションプランニング
本論文は、点群からオンラインでSDFを再構成するニューラルネットワークORENと、距離情報を利用して衝突チェックを削減する探索ベースのプランナーBubble*を統合し、クアッドローターのリアルタイムナビゲーションを実現した。
原題: From Distances to Trajectories: Real-Time Signed Distance Function Mapping and Distance-Accelerated Motion Planning for UAVs ／ Jason Stanley, Zhirui Dai, Qihao Qian 他
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幾何学認識に基づく気管支内視鏡ナビゲーションのための高ゲインオブザーバ融合によるビジュアルオドメトリ
気管支内視鏡ナビゲーションにおいて、テクスチャの乏しい気道画像や管腔構造の特異点に頑健な、消失点キューを活用した幾何学認識ビジュアルオドメトリ手法を提案し、実肺データで誤差を50%以上削減した。
原題: Geometry-Aware Visual Odometry for Bronchoscopic Navigation via High-Gain Observer Fusion ／ Mohammadreza Kasaei, Francis Xiatian Zhang, Feng Li 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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HRO: 大規模言語モデルを用いたゼロショット物体ゴールナビゲーションのための階層的部屋から物体へのフレームワーク
大規模言語モデルを階層的に活用し、部屋の意味理解から物体の位置特定へと粗密に探索を導くことで、ゼロショット物体ゴールナビゲーションの成功率と汎化性を向上させた。
原題: HRO: Hierarchical Room-to-Object Framework for Zero-Shot Object Goal Navigation with Large Language Models ／ Luyuan Jia, Yinfeng Yu
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ロボットが道を尋ねる：コミュニケーション可能な社会的ナビゲーション
複数人がいる環境で、ロボットが住民に情報を尋ねながら目的の人物を探す新しいタスク「CommNav」を提案し、Habitat 3.0を拡張したシミュレータで評価した。
原題: Robots Ask the Way: Communication-Enabled Social Navigation ／ Valentino Sacco, Luca Scofano, Indro Spinelli 他
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注意のための記憶：視覚・言語・動作マップを用いた言語条件付き再知覚
ロボットが持つ永続的な地図の記憶を活用し、限られた知覚予算で何を再観察すべきかを決定する「再知覚」問題を扱い、記憶に基づくスケジューリングがオラクル並みの性能を達成することを示した論文。
原題: Memory for Attention: Language-Conditioned Re-Perception with a Vision--Language--Motion Map ／ Dibyendu Ghosh
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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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BioVLN: 生物医学実験室における視覚言語ナビゲーションのためのシミュレーションプラットフォーム
生物医学実験室のロボットが機器の操作可能な側面から安全に接近することを考慮した、視覚言語ナビゲーションのためのシミュレーションプラットフォームを提案した。
原題: BioVLN: A Simulation Platform for Visual Language Navigation in Biomedical Laboratories ／ Zhe Liu, Quan Lu, Zhaohui Du 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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群衆ロボットナビゲーションのための社会的選好学習
オフライン強化学習を用いた群衆ロボットナビゲーションにおいて、詳細な報酬設計を不要にする社会的選好学習アルゴリズムを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: SPLC: Social Preference Learning for Crowd Robot Navigation ／ Zixuan Chen, Hao Fu, Haiwen Hu 他
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農業用視覚言語ナビゲーションのための走行可能性推定アラーム
農業シーンでのVLN-CEにおいて、カメラ画像の走行可能性を推定し、予測行動と矛盾する場合に警報を出すTEAモジュールを提案し、AgriVLNに統合して性能を向上させた。
原題: TEA-AgriVLN: Traversability Estimation Alarm for Agricultural Vision-and-Language Navigation ／ Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xin Chen 他
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視覚と言語によるナビゲーションのためのオン・オフ方策統合学習
視覚と言語によるナビゲーション（VLN）において、模倣学習と強化学習を統合した3段階トレーニング手法JOP-VLNを提案し、ベンチマークで最高性能を達成した。
原題: Joint On-and-Off Policy Learning for Vision-and-Language Navigation ／ Qingrong He, Lin Zhao, Kevin Zheng 他
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全方位における身体化推論のためのEAGOR
360度カメラを用いた身体化エージェントの方向推論を、球面調和関数によるベイズ推定として定式化し、学習不要でカメラ回転に不変な方向推定を実現するフレームワークを提案した。
原題: EAGOR: Embodied Reasoning in Omni-direction ／ Shriram Damodaran, Soumyaratna Debnath, Yan Wu 他
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NavVerse: 屋内から屋外への連続ロボットシミュレーションにおける具現化ナビゲーションのベンチマーク
屋内から屋外への連続的なナビゲーションを評価する物理シミュレーションベースのベンチマークを提案し、既存手法の性能と適応の課題を明らかにした。
原題: NavVerse: Benchmarking Indoor-to-Outdoor Embodied Navigation in Continuous Robot Simulation ／ Junzhe Wu, Yue Hu, Zeyu Han 他
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インスタンス強化セマンティックマップによる視覚言語ナビゲーション
視覚言語ナビゲーションのための、インスタンスレベルの詳細情報を持つ2.5Dセマンティックマップを構築し、LLMベースのクエリ処理と融合により多様な指示に対して頑健な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: Instance-Enriched Semantic Maps for Visual Language Navigation ／ Jiho Hong, Eunae Kang, Sanghyun Kim 他
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HAM-VLN: 階層的エージェント記憶を活用したゼロショット視覚言語ナビゲーション
ロボットが未知環境で指示に従って移動する際、画像や地図の代わりにエージェント自身が書き込む永続的な世界グラフを記憶として使い、次の行動選択と同じLLM呼び出しで記憶も更新することで、長期的なナビゲーションの記憶・推論ボトルネックを解消した。追加のLLM呼び出しなしで文脈長を65%以上削減しつつ、複数のナビゲーションベンチマークで最高性能を達成した。
原題: HAM-VLN: Harnessing Hierarchical Agentic Memory for Zero-Shot Vision-and-Language Navigation ／ An Liu, Bingxi Liu, Hongyu Ding 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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NavCMPO: 批評家誘導型MeanFlowポリシー最適化による適応的ナビゲーション
拡散ベースのナビゲーションポリシーの推論遅延と模倣学習の限界を克服するため、数ステップのMeanFlow軌道生成と批評家による軌道修正、強化学習による微調整を組み合わせた二段階適応ナビゲーションフレームワークを提案した。
原題: NavCMPO: Critic-Guided MeanFlow Policy Optimization for Adaptive Navigation ／ Junjie An, Yi Wu, Xiao Liu 他
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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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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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