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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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動的環境におけるロボットナビゲーションのための意味論的リスク認識ヒューリスティック計画法：LLMに着想を得たアプローチ
LLMの推論原理を古典的な経路計画に取り入れ、混雑・高リスク領域を罰するコスト関数をA*探索に組み込んだ意味論的リスク認識ヒューリスティック計画法を提案し、動的障害物検知時の再計画で性能を評価した。
原題: Semantic Risk-Aware Heuristic Planning for Robotic Navigation in Dynamic Environments: An LLM-Inspired Approach ／ Hamza Ahmed Durrani, Rafay Suleman Durrani
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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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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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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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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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NavRL++: 強化学習ベースのロボットナビゲーションにおけるシミュレーションから実世界への転移を改善するシステムレベルフレームワーク
強化学習によるナビゲーションのsim-to-real転移に影響する要因を体系的に分析し、摂動を考慮したファインチューニングとTransformerベースの時間推論ポリシーを導入して実世界性能を向上させる。
原題: NavRL++: A System-Level Framework for Improving Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning-Based Robot Navigation ／ Zhefan Xu, Hanyu Jin, Kenji Shimada
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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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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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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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Uni-LaViRA: 言語・視覚・ロボット行動の翻訳による統合具現化ナビゲーション
ナビゲーションの意思決定構造を言語と視覚の行動出力に分解し、事前学習済みMLLMを活用してゼロショットで4つのタスクと4種類のロボットに適用する統合エージェントアーキテクチャを提案した。
原題: Uni-LaViRA: Language-Vision-Robot Actions Translation for Unified Embodied Navigation ／ Hongyu Ding, Sizhuo Zhang, Ziming Xu 他
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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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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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IntentionNav: 暗黙的な人間の指示からの意図駆動型物体ナビゲーションのベンチマーク
物体のカテゴリ名を直接与えず、人間の暗黙的な意図（例：「これを温めたい」）から目標物体を推論して探索する「意図駆動型物体ナビゲーション」のベンチマークを提案し、VLMを用いた評価を行った。
原題: IntentionNav: A Benchmark for Intent-Driven Object Navigation from Implicit Human Instruction ／ Lin Qian, Shijie Li, Sihao Lin 他
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CANINE: 視覚障害者へのロボット盲導犬を用いた対話的ナビゲーションのコーチング
視覚障害者がロボット盲導犬と協調してナビゲーションするスキルを、個別適応的な音声フィードバックで自動コーチングするシステムを提案し、実験で学習効率と最終性能の向上を実証した。
原題: CANINE: Coaching Visually Impaired Users for Interactive Navigation with a Robot Guide Dog ／ Cunjun Yu, Zishuo Wang, Anxing Xiao 他
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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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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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CLUE: 統一セマンティックマップによる適応的優先コンテキスト手がかりを用いたゼロショット物体目標ナビゲーション
ゼロショット物体目標ナビゲーションにおいて、LLMを用いて物体と部屋の関連性を推定し、部屋と物体のコンテキスト手がかりを適応的に重み付けして探索するフレームワークを提案。シミュレーションと実世界で成功率と経路効率を向上させた。
原題: CLUE: Adaptively Prioritized Contextual Cues by Leveraging a Unified Semantic Map for Effective Zero-Shot Object-Goal Navigation ／ Taeyun Kim, Alvin Jinsung Choi, Dasol Hong 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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BAT-Nav: 長期セマンティックナビゲーションのための予算認識型調停と終了
限られた行動予算で複数の目標を探索する長期ナビゲーションにおいて、低収益な目標が予算を独占する問題を解決するため、凍結されたVLMベースのナビゲーションの上で動作する訓練不要のオンライン目標調停機構を提案した。
原題: BAT-Nav: Budget-Aware Arbitration and Termination for Long-Horizon Semantic Navigation ／ Xi Lin, Kangyi Wu, Jiayi Li 他
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LiftNav: TSDF誘導ガウシアンスプラッティングにおけるセマンティックリフティングによる経路計画
未知の屋内環境でロボットが安全に移動するため、TSDFとガウシアンスプラッティングを融合した地図に、物体検出と3Dリフティングを組み合わせたセマンティックナビゲーション手法を提案した。
原題: LiftNav: Path Planning via Semantic Lifting in TSDF-Guided Gaussian Splatting ／ Hannah Schieber, Dominik Frischmann, Victor Schaack 他
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ProCompNav: 曖昧なユーザー要求に対する比較判断を用いた能動的インスタンスナビゲーション
曖昧なユーザー要求に対して、候補プールを構築し、比較判断に基づく二値質問で候補を絞り込む能動的ナビゲーション手法を提案した。
原題: ProCompNav: Proactive Instance Navigation with Comparative Judgment for Ambiguous User Queries ／ Junhyuk Kwon, Seungjoon Lee, Hyejin Park 他
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POINav: 実世界の視覚言語ナビゲーションにおける最終メートル到達のベンチマークと性能向上
実世界のPOI（関心地点）ゴールナビゲーションのための初のクローズドループ評価ベンチマークPOINav-Benchを構築し、POI推論を行うBrainモジュールと連続ウェイポイント予測を行うActionモジュールからなるフレームワークを提案した。
原題: POINav: Benchmarking and Enhancing Final-Meters Arrival in Real-World Vision-Language Navigation ／ Ruiyan Gong, Meisheng Zhang, Yuxiang Zhao 他
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より遠くを見る：住宅建物内での社会的に配慮したナビゲーションシステム
住宅の廊下を移動する配達ロボットが、人から8メートル以上離れた時点で車線変更を行う「プロアクティブレーンチェンジ」動作を導入し、従来の短距離での回避行動と比較して、安全性・滑らかさ・丁寧さの認識が向上することをユーザー調査で示した。
原題: Look Further: Socially-Compliant Navigation System in Residential Buildings ／ Akira Shiba, Marina Obata, Nathan Kau 他
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MASt3R-Nav: 相対3DマップにおけるWayPixelナビゲーション
画像ペア間の相対3D座標系でのピクセル対応に基づくピクセル相対接続性マップを提案し、これをコストマップとして用いて制御器を訓練することで、高精度な視覚ナビゲーションを実現した。
原題: MASt3R-Nav: WayPixel Navigation in Relative 3D Maps ／ Vansh Garg, Rohit Jayanti, Krish Pandya 他
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ConsistNav: 意味的実行制御によるゼロショット物体ナビゲーションの行動一貫性ギャップ解消
ゼロショット物体ナビゲーションにおいて、検出後に探索と追跡を繰り返したり、成功間近で放棄する「行動一貫性ギャップ」を特定し、訓練不要のフレームワークConsistNavを提案。有限状態実行制御、永続的候補メモリ、安定性考慮の行動制御の3モジュールで意味的証拠の一貫した活用を実現し、HM3D/MP3DでSOTAを達成。
原題: ConsistNav: Closing the Action Consistency Gap in Zero-Shot Object Navigation with Semantic Executive Control ／ Haosen Wang, Zhenyang Li, Yinqiang Zhang 他
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TARIC: 遮断された意味的手がかり下でのメモリ拡張型・走行可能性認識屋外視覚言語ナビゲーション
屋外視覚言語ナビゲーションにおいて、意味的手がかりが途切れる状況でも、走行可能性を考慮した実行可能なガイダンスを維持する統合フレームワークを提案。3Dキューメモリと不確実性を考慮した読み出し機構により、長期的な手がかり欠如フェーズでも安定したナビゲーションを実現する。
原題: TARIC: Memory-Augmented Traversability-Aware Outdoor VLN under Interrupted Semantic Cues ／ Tianle Zeng, Hanjing Ye, Jianwei Peng 他
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PathPainter: 画像生成モデルの汎化能力を身体化ナビゲーションへ転移する
鳥瞰図画像を大域的な事前情報として用い、画像生成モデルで自然言語から目標地点と走行可能領域を推定し、クロスビュー位置合わせでドリフトを補正するナビゲーションシステムを提案。UAVで160mの長距離ナビゲーションを実証した。
原題: PathPainter: Transferring the Generalization Ability of Image Generation Models to Embodied Navigation ／ Yijin Wang, Yuru Tian, Xijie Huang 他
日本語で読む → - 論文嗅覚ナビゲーション/継続学習機械学習
成長・剪定・凍結ネットワーク：嗅覚ナビゲーションのための適応的・継続的学習手法
嗅覚ナビゲーションの非定常環境に対応するため、ポリシーの層を成長・剪定・凍結しながら継続学習する適応的フレームワークを提案し、乱流プルーム追跡で94%の成功率を達成した。
原題: Grow-Prune-Freeze Networks: Adaptive & Continual Learning Technique for Olfactory Navigation ／ Kordel K. France, Ovidiu Daescu
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プラグアンドプレイのラベルマップ拡散による汎用目標指向ナビゲーション
未知環境での目標探索を可能にするため、拡散モデルを用いて未観測領域の障害物・セマンティックラベルを生成する地図補完手法を提案し、既存のナビゲーション戦略に統合可能な性能を実証した。
原題: Plug-and-Play Label Map Diffusion for Universal Goal-Oriented Navigation ／ Zhixuan Shen, Yijie Zeng, Shengxiang Luo 他
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専門化を超えて：手続き的マップ生成によるロバストな強化学習ナビゲーション
強化学習ナビゲーションの汎化性能を、多様な手続き的マップ生成器を組み合わせて訓練することで向上させる手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: Beyond Specialization: Robust Reinforcement Learning Navigation via Procedural Map Generators ／ Christian Jestel, Nicolas Bach, Marvin Wiedemann 他
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