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最新論文: 2026/4/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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航空ロボットのための視覚言語ナビゲーション：大規模言語モデルの時代に向けて
本論文は、航空機（UAV）が自然言語の指示を理解し、3次元環境を自律的にナビゲートする「航空視覚言語ナビゲーション」の分野を概観し、大規模言語モデル（LLM）と視覚言語モデル（VLM）の統合に焦点を当てて、方法論の分類、評価インフラの批判的検討、および7つの未解決問題を提示するサーベイである。
原題: Vision-Language Navigation for Aerial Robots: Towards the Era of Large Language Models ／ Xingyu Xia, Lekai Zhou, Yujie Tang 他
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一緒に歩こう：人間中心の屋外支援のための長期的社会的ナビゲーション
高レベルの自然言語指示から屋外での長期的な社会的ナビゲーションを実現する、地図不要のフレームワークを提案。GPSと公開地図APIのPOIを用いて目的地を推定し、高レベルVLMと低レベルVLAを状況に応じて切り替えることで、安全で社会的に適切な移動を実現する。
原題: Walk With Me: Long-Horizon Social Navigation for Human-Centric Outdoor Assistance ／ Lingfeng Zhang, Xiaoshuai Hao, Xizhou Bu 他
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失敗認識を備えた模倣学習による安全なロボットナビゲーション
成功デモのみに頼る模倣学習の限界を指摘し、失敗データを価値推定に活用して政策学習は成功デモに限定する枠組みを提案。衝突率を減らしつつ成功率を維持することを実証した。
原題: Learning from Demonstration with Failure Awareness for Safe Robot Navigation ／ Xianghui Wang, Siwei Cheng, Shanze Wang 他
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LiveVLN: 視覚言語ナビゲーションにおける停止・再開ループの解消
事前学習済みVLMナビゲータに多段階動作継続を追加し、実行と新規観測の処理を重ね合わせることで、待ち時間を削減し連続的なナビゲーションを実現するトレーニング不要のフレームワークを提案した。
原題: LiveVLN: Breaking the Stop-and-Go Loop in Vision-Language Navigation ／ Xiangchen Wang, Weiye Zhu, Teng Wang 他
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実世界学習に向けた漸進的残差強化学習による社会的ナビゲーション
エッジデバイス上で軽量に動作する漸進的残差強化学習(IRRL)を提案し、シミュレーションと実世界実験で未知環境への適応を実証した。
原題: Incremental Residual Reinforcement Learning Toward Real-World Learning for Social Navigation ／ Haruto Nagahisa, Kohei Matsumoto, Yuki Tomita 他
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VLN-NF: 偽の前提指示を用いた実現可能性を考慮した視覚言語ナビゲーション
偽の前提（目標が存在しない）を含む指示でエージェントが探索し「見つからない」と明示する新しいベンチマークと手法を提案した。
原題: VLN-NF: Feasibility-Aware Vision-and-Language Navigation with False-Premise Instructions ／ Hung-Ting Su, Ting-Jun Wang, Jia-Fong Yeh 他
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信頼性ガイド深度融合によるグレア耐性ナビゲーションコストマップ
反射床やガラス面のグレアによる深度センサの誤計測を、信頼性マップで推定し、その情報で占有グリッド更新を調整することで、偽障害物の蓄積を抑えるコストマップ構築手法を提案した。
原題: Reliability-Guided Depth Fusion for Glare-Resilient Navigation Costmaps ／ Shang-En Tsai, Wei-Cheng Sun
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深度事前情報によるガラス表面再構成の強化とロボットナビゲーションへの応用
ガラス面による深度センサの誤差を、深度基盤モデルを構造事前情報として用い、RANSACによる位置合わせで融合することで補正する訓練不要のフレームワークを提案。新規RGB-Dデータセットも導入し、既存手法を上回る性能を示した。
原題: Enhancing Glass Surface Reconstruction via Depth Prior for Robot Navigation ／ Jiamin Zheng, Jingwen Yu, Guangcheng Chen 他
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ユーザーのプライバシー嗜好に基づくロボットナビゲーションのためのプライバシー保護視覚認識の設計
ロボットナビゲーションの視覚認識におけるプライバシー保護を、ユーザー調査に基づいて設計した。ユーザーは抽象化された視覚表現と低解像度の保存を好み、その解像度はプライバシーレベルとロボットの距離に依存することを示し、距離と解像度を関連付けるポリシーを導出した。
原題: Designing Privacy-Preserving Visual Perception for Robot Navigation Based on User Privacy Preferences ／ Xuying Huang, Sicong Pan, Delphine Reinhardt 他
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MRReP: モバイルロボットナビゲーションのためのMRベース手描き参照経路編集インターフェース
MR環境でユーザーが手のジェスチャーで床に直接経路を描き、その経路をロボットのナビゲーションに反映させるインターフェースを提案し、従来の2Dインターフェースと比較して精度・操作性・負担の改善を実証した。
原題: MRReP: Mixed Reality-based Hand-drawn Reference Path Editing Interface for Mobile Robot Navigation ／ Takumi Taki, Masato Kobayashi, Yuki Uranishi
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自律UAVオブジェクトゴールナビゲーションのための自己予測表現
UAVの物体ゴールナビゲーションにおけるデータ効率を改善するため、新しい自己予測モデルAmelPredを提案し、強化学習と組み合わせて性能を評価した。
原題: Self-Predictive Representation for Autonomous UAV Object-Goal Navigation ／ Angel Ayala, Donling Sui, Francisco Cruz 他
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対話を超えたベンチマーキング：協調的インスタンス物体ナビゲーションの再現可能なベンチマーク
本論文は、協調的インスタンス物体ナビゲーション（CoIN）のための再現可能なベンチマークQAsk-Navを提案し、ナビゲーションと質問応答の能力を独立に評価できるようにした。また、軽量な統一モデルLight-CoNavを開発し、既存手法より小型・高速でありながら、未知の物体や環境への汎化性能が高いことを示した。
原題: Benchmarking Interaction, Beyond Policy: a Reproducible Benchmark for Collaborative Instance Object Navigation ／ Edoardo Zorzi, Francesco Taioli, Yiming Wang 他
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MWM: 行動条件付き一貫予測のためのモバイルワールドモデル
ナビゲーションのためのワールドモデルにおいて、行動条件付きの一貫性を向上させる2段階学習と蒸留手法を提案し、画像目標ナビゲーションの性能を改善した。
原題: MWM: Mobile World Models for Action-Conditioned Consistent Prediction ／ Han Yan, Zishang Xiang, Zeyu Zhang 他
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テスト駆動型エージェントフレームワークによる信頼性の高いロボットコントローラの合成
2Dマップや3Dシミュレーション環境で、テスト駆動のエージェントフレームワークを用いて低レベルナビゲーションコントローラのコードを反復的に改良し、信頼性と堅牢性を向上させる手法を提案した。
原題: Test-Driven Agentic Framework for Reliable Robot Controller ／ Shivanshu Tripathi, Reza Akbarian Bafghi, Maziar Raissi
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CATNAV: キャッシュ型視覚言語走破性による効率的なゼロショットロボットナビゲーション
マルチモーダルLLMを用いて、ロボットの身体性を考慮したコストマップをゼロショットで生成し、視覚意味キャッシュによりオンライン推論を85.7%削減するナビゲーションフレームワークを提案。四足ロボットで屋内・屋外の5タスクで高い成功率と制約違反の低減を実証した。
原題: CATNAV: Cached Vision-Language Traversability for Efficient Zero-Shot Robot Navigation ／ Aditya Potnis, Francisco Affonso, Shreya Gummadi 他
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OmniVLN: 空中・地上プラットフォームを横断する視覚言語ナビゲーションのための全方位3D知覚とトークン効率的LLM推論
全方位3D知覚と階層的推論を組み合わせたゼロショット視覚言語ナビゲーションフレームワークを提案し、空中・地上ロボットの両方で動作する。
原題: OmniVLN: Omnidirectional 3D Perception and Token-Efficient LLM Reasoning for Visual-Language Navigation across Air and Ground Platforms ／ Zhongyuang Liu, Min He, Shaonan Yu 他
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模倣を超えて：適応的拡散ナビゲーションポリシーのための強化学習ファインチューニング
拡散ベースのナビゲーションポリシーを強化学習（GRPO）でファインチューニングし、オフラインデータの限界を超えて未見環境での成功率と経路効率を向上させた。
原題: Beyond Imitation: Reinforcement Learning Fine-Tuning for Adaptive Diffusion Navigation Policies ／ Junhe Sheng, Ruofei Bai, Kuan Xu 他
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並列オクトマッピング：自律ナビゲーションにおける経路計画向上のためのスケーラブルなフレームワーク
固定解像度マッピングの過剰保守的な障害物表現による経路計画の失敗を解決するため、並列OctoMapベースのマッピング手法POMPを提案し、自由空間の表現を最大化しつつマルチスレッド計算を実現した。
原題: Parallel OctoMapping: A Scalable Framework for Enhanced Path Planning in Autonomous Navigation ／ Yihui Mao, Tian Tan, Xuehui Shen 他
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GoalVLM: VLM駆動によるマルチエージェント物体ゴールナビゲーション
本論文では、視覚言語モデル(VLM)を意思決定に統合し、ゼロショットでオープン語彙の物体ナビゲーションを実現する協調マルチエージェントフレームワークGoalVLMを提案する。
原題: GoalVLM: VLM-driven Object Goal Navigation for Multi-Agent System ／ MoniJesu James, Amir Atef Habel, Aleksey Fedoseev 他
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劣化した深度計測に対するクロスモーダル強化学習ナビゲーション
深度画像とグレースケール画像の相互補完情報を活用し、深度センサが劣化した際でもグレースケールから深度特徴を推定して衝突回避ナビゲーションを実現するクロスモーダル強化学習フレームワークを提案した。
原題: Cross-Modal Reinforcement Learning for Navigation with Degraded Depth Measurements ／ Omkar Sawant, Luca Zanatta, Grzegorz Malczyk 他
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ピア観察は役立つのか？視覚言語ナビゲーションのための視覚共有コラボレーション
複数のロボットが同じ環境をナビゲートする際、互いの観察情報を共有することで視覚言語ナビゲーションの性能が向上するかを検証するフレームワークCo-VLNを提案し、R2Rベンチマークで効果を実証した。
原題: Does Peer Observation Help? Vision-Sharing Collaboration for Vision-Language Navigation ／ Qunchao Jin, Yiliao Song, Qi Wu
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DreamFlow: 条件付きフローマッチングによる潜在空間での局所ナビゲーションの視野拡張
ロボットの局所ナビゲーションにおいて、条件付きフローマッチングを用いて観測範囲外の環境構造を予測し、局所的最小値に陥るのを防ぐ新しいフレームワークを提案した。
原題: DreamFlow: Local Navigation Beyond Observation via Conditional Flow Matching in the Latent Space ／ Jiwon Park, Dongkyu Lee, I Made Aswin Nahrendra 他
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月面自律チャレンジのためのフルスタックナビゲーション・マッピング・プランニング
GNSSが使えない月面環境で、セマンティックセグメンテーション、ステレオ視覚オドメトリ、SLAM、階層的プランニングを統合した自律航法システムを構築し、競技で1位を獲得した。
原題: Full Stack Navigation, Mapping, and Planning for the Lunar Autonomy Challenge ／ Adam Dai, Asta Wu, Keidai Iiyama 他
日本語で読む → - 論文物体探索ナビゲーションロボティクス
IGV-RRT: 変化する環境における能動的物体探索のための事前・リアルタイム観測融合
時間的に変化する屋内環境で物体を探すため、3Dシーングラフの事前知識とVLMによるリアルタイム観測を融合し、情報利得と意味的手がかりを考慮したRRTプランナで探索する手法を提案。
原題: IGV-RRT: Prior-Real-Time Observation Fusion for Active Object Search in Changing Environments ／ Wei Zhang, Ping Gong, Yujie Wang 他
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文脈依存の人間選好を解釈する多目的ロボットナビゲーション
VLMとLLMで環境文脈と自然言語の指示を解釈し、選好ベクトルに変換して多目的強化学習ナビゲーション方策を適応させるフレームワークを提案した。
原題: Interpreting Context-Aware Human Preferences for Multi-Objective Robot Navigation ／ Tharun Sethuraman, Subham Agrawal, Nils Dengler 他
日本語で読む → - 論文自律ナビゲーションロボティクス
TinyNav：マイコン上でリアルタイム自律ナビゲーションを実現するエンドツーエンドTinyML
ESP32マイコン上で動作する23kパラメータの量子化2D CNNを用い、深度データから操舵・スロットル指令を予測するリアルタイム自律ナビゲーションシステムを実現した。
原題: TinyNav: End-to-End TinyML for Real-Time Autonomous Navigation on Microcontrollers ／ Pooria Roy, Nourhan Jadallah. Tomer Lapid, Shahzaib Ahmad 他
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OpenFrontier: 視覚言語に基づくフロンティアを用いた汎用ナビゲーション
視覚言語モデルを活用し、フロンティアを意味的アンカーとして用いることで、タスク固有の学習や微調整なしに効率的なゼロショットナビゲーションを実現するフレームワークを提案。
原題: OpenFrontier: General Navigation with Visual-Language Grounded Frontiers ／ Esteban Padilla-Cerdio, Boyang Sun, Marc Pollefeys 他
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固有感覚による安全な能動ナビゲーションと探査：惑星環境向けフレームワーク
脚ロボットが脚と地形の相互作用から得る固有感覚情報を用いて、変形可能な粒状地形の走行可能性を推定し、安全なナビゲーションと探査を実現するフレームワークPSANEを提案した。
原題: Proprioceptive Safe Active Navigation and Exploration for Planetary Environments ／ Matthew Y. Jiang, Feifei Qian, Shipeng Liu
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DRIVE-Nav: 方向推論・検査・検証による効率的なオープンボキャブラリナビゲーション
未知環境で言語指定の物体を探す際、生のフロンティアではなく持続的な「方向」単位で探索を構造化し、240度前方視野内の関連方向のみを再検討することで冗長な再訪を抑え、経路効率と接地信頼性を高めるゼロショット物体ナビゲーション手法。
原題: DRIVE-Nav: Directional Reasoning, Inspection, and Verification for Efficient Open-Vocabulary Navigation ／ Maoguo Gao, Zejun Zhu, Zhiming Sun 他
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AERR-Nav: ゼロショット物体ナビゲーションのための適応的探索・回復・回想戦略
未知の多階建て環境でのゼロショット物体ナビゲーションを改善するため、ロボットの状態を動的に切り替える適応的戦略と、高速・低速思考モードを備えた探索状態を提案した。
原題: AERR-Nav: Adaptive Exploration-Recovery-Reminiscing Strategy for Zero-Shot Object Navigation ／ Jingzhi Huang, Junkai Huang, Haoyang Yang 他
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