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最新論文: 2026/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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SAGA: 安全なUAV自律ナビゲーションのためのロバストな自己注意と目標認識アンカーベースプランナー
本論文は、UAVの安全な自律ナビゲーションのための新しいプランナーSAGAを提案する。深度画像と運動状態から、固定アンカー格子に対する終端状態と計画スコアを単一のフォワードパスで予測し、自己注意と極座標位置エンコーディングを用いてクロスアンカー推論を行う。
原題: SAGA: A Robust Self-Attention and Goal-Aware Anchor-based Planner for Safe UAV Autonomous Navigation ／ Junhao Wei, Yanxiao Li, Dexing Yao 他
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DynoSLAM: 実世界の社会的ナビゲーションのための生成グラフニューラルネットワークを用いた動的SLAM
歩行者などの動的物体が存在する環境でのSLAMを、社会的認識を持つGNNを因子グラフ最適化に統合し、歩行者の動きを確率的に予測することでロバスト化する手法を提案。
原題: DynoSLAM: Dynamic SLAM with Generative Graph Neural Networks for Real-World Social Navigation ／ Danil Tokhchukov, Veronika Morozova, Gonzalo Ferrer
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EXACT-MPPI: 点群からの任意フットプリントロボットのための正確な符号付き距離ナビゲーションを経路積分制御で実現
点群観測と疎なガイダンスから、中間マップ表現なしで直接モーションコマンドを生成する、学習不要の局所ナビゲーションフレームワークを提案。任意の凸・凹フットプリントを正確に扱う符号付き距離評価をMPPIコントローラに組み込み、GPU並列でリアルタイム制御を実現した。
原題: EXACT-MPPI: Exact Signed-Distance Navigation for Arbitrary-Footprint Robots from Point Clouds via Path Integral Control ／ Chen Peng, Zhikang Ge, Wenwu Lu 他
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動的環境における推定・予測・計画の統合フレームワークDynoJEPP
動的環境でのロボットナビゲーションにおいて、状態推定・予測・計画を因子グラフで統合し、情報の流れを方向付ける新規因子を導入して推定の汚染を防ぐ手法を提案した。
原題: DynoJEPP: Joint Estimation, Prediction and Planning in Dynamic Environments ／ Mikolaj Kliniewski, Jesse Morris, Yiduo Wang 他
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制約・動的環境下での自律ナビゲーションのためのロボット中心のリアクティブ安全性
3D LIDARと制御バリア関数を用いて、動的環境での衝突回避をリアルタイムに実現する安全フィルタを提案し、四足ロボットで実証した。
原題: Reactive Robot-Centric Safety for Autonomous Navigation in Constrained and Dynamic Environments ／ Viswa Narayanan Sankaranarayanan, Vignesh K. Viswanathan, Akshit Saradagi 他
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VLM-LLMナビゲーションにおけるボトルネックの探求：3Dシーン理解能力がゼロショットVLNに与える影響
ゼロショット視覚言語ナビゲーション（VLN）における3Dシーン理解の精度がナビゲーション性能に与える影響を定量化し、知覚精度の向上が一定以上で効果が頭打ちになる「知覚飽和現象」を明らかにした。
原題: Exploring Bottlenecks in VLM-LLM Navigation: How 3D Scene Understanding Capability Impacts Zero-Shot VLN ／ Ziyi Xia, Chaoran Xiong, Litao Wei 他
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微分可能CVaRバリア関数によるリスク適応強化学習
不確実な障害物の動きがある混雑環境でのナビゲーションのため、強化学習とCVaRバリア関数に基づく安全層を組み合わせ、リスクレベルと安全マージンを適応的に学習する枠組みを提案した。
原題: Reinforcement Learning for Risk Adaptation via Differentiable CVaR Barrier Functions ／ Xinyi Wang, Taekyung Kim, Bardh Hoxha 他
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フィッシャー保存ガイダンス：安全な拡散制御のための学習不要の多様体制約
拡散モデルによる軌道予測で、学習データの多様体から外れる更新を防ぐ学習不要の推論手法を提案し、ナビゲーションや操作タスクで性能を向上させた。
原題: Fisher-Preserving Guidance: Training-Free Manifold Constraints for Safe Diffusion Control ／ Hao Ren, Zetong Bi, Yiming Zeng 他
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LiDARで教え、レーダーで繰り返す：劣化・変動環境における頑健なクロスモーダルナビゲーション
教示・反復ナビゲーションにおいて、教示時はLiDAR、実行時は4Dミリ波レーダーを用いることで、悪天候や環境変化に頑健なナビゲーションを実現するシステムを提案した。
原題: LiDAR Teach, Radar Repeat: Robust Cross-Modal Navigation in Degenerate and Varying Environments ／ Renxiang Xiao, Yichen Chen, Yuanfan Zhang 他
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Bi3: 社会的ロボットナビゲーションのための二プラットフォーム・二文化・二人間データセット
制約された実験空間で、2人の人間とロボットの接近遭遇を含む社会的ナビゲーションのマルチモーダルデータセットを構築し、多様なアルゴリズム・プラットフォーム・参加者から収集した。
原題: Bi3: A Biplatform, Bicultural, Biperson Dataset for Social Robot Navigation ／ Andrew Stratton, Phani Teja Singamaneni, Pranav Goyal 他
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ポテンシャルベース報酬整形と制御リアプノフ・バリア関数によるUAVナビゲーションのゼロショット安全・時間効率化
強化学習にポテンシャルベース報酬整形と制御リアプノフ・バリア関数を統合し、UAVのミッション時間短縮と安全性保証を両立するナビゲーション手法を提案した。
原題: Zero-Shot, Safe and Time-Efficient UAV Navigation via Potential-Based Reward Shaping, Control Lyapunov and Barrier Functions ／ Ashik Abrar Naeem, Mohammad Ariful Haque
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進化する学習：動的環境における堅牢な人型ロボットナビゲーションのためのマルチモーダル対話フィールド
人型ロボットの操作ナビゲーション向けに、歩行による視覚歪みや環境変化に頑健なマルチモーダル対話フィールド（MIF）を提案し、実機で再配置成功率を大幅に向上させた。
原題: Learning to Evolve: Multi-modal Interactive Fields for Robust Humanoid Navigation in Dynamic Environments ／ Peifeng Jiang, Hong Liu, Jin Jin 他
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D-CLING: ナビゲーション基盤モデルのための事前知識を保持する深度条件付きファインチューニング
ナビゲーション基盤モデルを新しい環境やカメラ設定に適応させる際、事前学習の知識を保ちながら効率的に学習するファインチューニング手法を提案した。ControlNetに着想を得て、ゼロ初期化の残差経路を持つ学習可能なバックボーンを追加し、深度情報を活用することで、衝突や人間の介入を減らしつつ長期的なナビゲーションを実現した。
原題: D-CLING: Prior-Preserving Depth-Conditioned Fine-Tuning for Navigation Foundation Models ／ Shintaro Nakaoka, Takayuki Kanai, Kazuhito Tanaka
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NavOL: オンライン模倣学習によるナビゲーションポリシー
シミュレータとオンラインで対話し、専門家のデモを収集して自己更新するオンライン模倣学習パラダイムを提案し、分布シフトや報酬設計の問題を軽減したナビゲーションポリシーを学習する。
原題: NavOL: Navigation Policy with Online Imitation Learning ／ Xiaofei Wei, Chun Gu, Li Zhang
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SEDualVLN: 空間強化デュアルシステム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性能を高めるため、空間認識を強化した2つのシステム（VLMとMLLM）を組み合わせたフレームワークを提案し、VLN-CEベンチマークで最高性能を達成した。
原題: SEDualVLN: A Spatially-Enhanced Dual-System for Vision-Language Navigation ／ Jingzhi Huang, Junkai Huang, Wenxuan Song 他
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KIOプランナー：UAVナビゲーションのための注意誘導型単一段モーションプランニングとデュアルマッピング
壁の多い狭小環境でのUAV自律飛行向けに、注意機構とデュアルマッピングを統合した単一段の軌道計画フレームワークを提案し、安全性と滑らかさを向上させた。
原題: KIO-planner: Attention-Guided Single-Stage Motion Planning with Dual Mapping for UAV Navigation ／ Dexing Yao, Haochen Li, Junhao Wei 他
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幾何学を超えて：複雑な3D環境における効率的な位相基盤ナビゲーション
複雑な3D環境でのロボットナビゲーションを効率化するため、物理的に到達可能な立位位置のみを抽出して状態空間を削減し、高速な経路計画を実現する手法を提案した。
原題: Beyond Geometry: Efficient Topologically-Grounded Navigation in Complex 3D Environments ／ Yifan Du, Chengwei Zhang, Siyu Liao 他
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状態および動的物体予測不確実性下での確率制約MPPIと衝突リスク較正の評価
本論文は、動的環境でのナビゲーションにおける確率制約付きMPPI制御の衝突リスク較正を評価する手法を提案し、位置推定と予測の不確実性を統合するDUCCT-MPPIを開発して、過信や過度な保守性による失敗を軽減する。
原題: Chance-Constrained MPPI under State and Dynamic Object Prediction Uncertainty and the Evaluation of Collision Risk Calibration ／ Benjamin Serfling, Konrad Doll, Kati Radkhah-Lens
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MiniVLA-Nav v1: 言語条件付きロボットナビゲーションのためのマルチシーンシミュレーションデータセット
言語指示に従ってロボットが物体に接近するナビゲーションタスク用の、複数のフォトリアリスティックなシミュレーション環境を含むデータセットを構築した。
原題: MiniVLA-Nav v1: A Multi-Scene Simulation Dataset for Language-Conditioned Robot Navigation ／ Ali Al-Bustami, Jaerock Kwon
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MCNav: 記憶を考慮した動的認知地図によるゼロショット目標指向ナビゲーション
探索済み領域の情報を活用する記憶対応ナビゲーションフレームワークを提案し、目標の再検証と再探索戦略によりナビゲーション失敗を低減する。
原題: MCNav: Memory-Aware Dynamic Cognitive Map for Zero-shot Goal-oriented Navigation ／ Jingyu Li, Zhe Liu, Wenxiao Wu 他
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AR Forcing: 長期的ロボットナビゲーションのためのワールドモデルに向けて
拡散ベースのナビゲーションワールドモデルにおける訓練と推論の分布ずれを解消するため、自己回帰訓練戦略AR Forcingを提案し、長期的な予測の安定性と精度を向上させた。
原題: AR Forcing: Towards Long-Horizon Robot Navigation World Model ／ Yifei Yang, Zehua Fan, Huan Li 他
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屋内移動ロボットのための学習ベースナビゲーション
屋内移動ロボット向けに、コスト考慮型A*の教師データで学習したグローバルプランナーと、強化学習で洗練したローカルプランナーを組み合わせたナビゲーションフレームワークを提案・評価した論文。
原題: Learning-Based Navigation for Indoor Mobile Robots ／ Tri-Tin Nguyen, Tien-Dat Nguyen, Gia-Uy Le 他
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VLM統合型屋内移動ロボットのための意味的オートノミーフレームワーク：ハイブリッド決定論的推論とロボット間適応メモリ
屋内移動ロボットが自然言語指示を解釈できるようにするため、決定論的推論とVLMを組み合わせた6層の意味的オートノミーフレームワークを提案し、ロボット間で知識を共有する適応メモリにより遅延を大幅削減した。
原題: A Semantic Autonomy Framework for VLM-Integrated Indoor Mobile Robots: Hybrid Deterministic Reasoning and Cross-Robot Adaptive Memory ／ Bogdan Felician Abaza, Andrei-Alexandru Staicu, Cristian Vasile Doicin
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アクションエージェント：エージェント型ビデオ生成とフロー制約拡散の融合
LLMによるビデオ生成とフロー制約拡散モデルを組み合わせ、複数のロボット形態でナビゲーションを実現する2段階フレームワークを提案した。
原題: Action Agent: Agentic Video Generation Meets Flow-Constrained Diffusion ／ Jeffrin Sam, Nguyen Khang, Yara Mahmoud 他
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言語から論理へ：VLMに基づく安全ナビゲーションのための理論的アーキテクチャ
自然言語の安全規則をSignal Temporal Logic (STL)仕様に変換し、Vision-Language Models (VLMs)を用いて屋外環境での自律ナビゲーションを安全に導く理論的アーキテクチャを提案した。
原題: From Language to Logic: A Theoretical Architecture for VLM-Grounded Safe Navigation ／ Kristy Sakano, Kalonji Harrington, Mumu Xu
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3D RL-DWA：多自由度ロボットの目標指向型ローカルナビゲーションのための強化学習と動的窓法のハイブリッド手法
強化学習と動的窓法を組み合わせ、変形可能なマイクロロボットが複雑な3D環境を目標に向かってナビゲーションする手法を提案。シミュレーションで性能を検証した。
原題: 3D RL-DWA: A Hybrid Reinforcement Learning and Dynamic Window Approach for Goal-Directed Local Navigation in Multi-DoF Robots ／ Chiara Castellani, Enrico Turco, Domenico Prattichizzo
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EvoNav: 大規模言語モデルを用いたロボットナビゲーションの進化的報酬関数設計
ロボットナビゲーションの強化学習における報酬関数の設計を、大規模言語モデルと進化的アルゴリズムで自動化する手法を提案した論文。
原題: EvoNav: Evolutionary Reward Function Design for Robot Navigation with Large Language Models ／ Zhikai Zhao, Chuanbo Hua, Federico Berto 他
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即時リセットは本当に必要か？衝突処理を見直して効率的なロボットナビゲーションを実現
衝突時に毎回環境をリセットする従来の強化学習手法を改め、同一エピソード内で再試行を許す「Multi-Collision reset Budget」を提案し、学習効率と実機性能を向上させた。
原題: Do We Really Need Immediate Resets? Rethinking Collision Handling for Efficient Robot Navigation ／ Shanze Wang, Xinming Zhang, Siwei Cheng 他
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隔離を超えて：汎用ナビゲーションのための統一ベンチマーク
多様なロボット形態と複合的なナビゲーションタスクを統合したベンチマークOmniNavBenchを提案し、既存手法の汎用ナビゲーション能力の限界を明らかにした。
原題: Beyond Isolation: A Unified Benchmark for General-Purpose Navigation ／ Samson Sun, Tianyi Yang, Tengyue Wang 他
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安全性制約付き強化学習と訓練後到達可能性検証によるロボットナビゲーション
移動ロボットの安全なナビゲーションのために、CVaR制約付き強化学習でリスクに敏感な方策を訓練し、訓練後にテイラーモデル解析で到達可能集合を検証する枠組みを提案した。
原題: Safety-Constrained Reinforcement Learning with Post-Training Reachability Verification for Robot Navigation ／ Qisong He, Xinmiao Huang, Jinwei Hu 他
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