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フィジカルAI関連の最新論文を、日本語のひとことで。原題は英語です。
最新論文: 2026/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文視覚ナビゲーションロボティクス
RVN-Bench: 衝突を考慮した屋内視覚ナビゲーションのベンチマーク
屋内移動ロボット向けに、衝突回避を重視した視覚ナビゲーションのベンチマークRVN-Benchを提案し、シミュレーションと実機での評価を行った。
原題: RVN-Bench: A Benchmark for Reactive Visual Navigation ／ Jaewon Lee, Jaeseok Heo, Gunmin Lee 他
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IntentReact: トポロジカルな意図による反応的オブジェクト中心ナビゲーションの誘導
オブジェクト目標ナビゲーションにおいて、局所的な観測のみに依存する反応的制御と大域的なトポロジカル計画のギャップを埋めるため、意図（intent）と呼ばれる低次元の方向信号を導入し、学習されたウェイポイント予測を条件付けてナビゲーションを誘導するフレームワークを提案した。
原題: IntentReact: Guiding Reactive Object-Centric Navigation via Topological Intent ／ Yanmei Jiao, Anpeng Lu, Wenhan Hu 他
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ELLIPSE: ロバストなウェイポイントと不確実性のための証拠学習
移動ロボットのウェイポイント予測を、多変量深層証拠回帰と軽量なデータ拡張、および等調再較正を用いてロバスト化し、不確実性の信頼性を高める手法を提案した。
原題: ELLIPSE: Evidential Learning for Robust Waypoints and Uncertainties ／ Zihao Dong, Chanyoung Chung, Dong-Ki Kim 他
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エッジハードウェア上での鉱山内四足ロボットの効率的自律ナビゲーション
GPUやネットワークを必要としない低消費電力エッジコンピュータ上で動作する、鉱山内の四足ロボット向け完全自律ナビゲーションシステムを提案し、実地試験で100%の成功率を達成した。
原題: Efficient Autonomous Navigation of a Quadruped Robot in Underground Mines on Edge Hardware ／ Yixiang Gao, Kwame Awuah-Offei
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BEACON: 遮蔽下での言語条件付きナビゲーション可能性予測
ロボットの周囲の遮蔽領域を含む鳥瞰図上で、言語指示に基づく移動可能な目標位置を予測する手法を提案。視覚言語モデルと深度情報を融合し、従来の画像空間予測より高い精度を達成した。
原題: BEACON: Language-Conditioned Navigation Affordance Prediction under Occlusion ／ Xinyu Gao, Gang Chen, Javier Alonso-Mora
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APPLV: 視覚言語行動モデルからの適応的プランナーパラメータ学習
古典的プランナーのパラメータを視覚言語モデルから予測して自動調整し、高制約環境でのナビゲーション性能と汎化性を向上させる手法を提案した。
原題: APPLV: Adaptive Planner Parameter Learning from Vision-Language-Action Model ／ Yuanjie Lu, Beichen Wang, Zhengqi Wu 他
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認定ニューラルHamilton-Jacobi到達可能性による偶発事象を考慮した計画
未知環境での多目標ナビゲーションのために、学習ベースの到達可能性とサンプリングベースの計画を統合し、安全性を保証するフレームワークを提案した。
原題: Contingency-Aware Planning via Certified Neural Hamilton-Jacobi Reachability ／ Kasidit Muenprasitivej, Derya Aksaray
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不確かさを考慮したロボットナビゲーションのためのガウス混合モデルに基づく逆知覚契約
ガウス混合モデルを用いて知覚誤差の多峰性・非凸性を捉える不確かさ集合を学習し、より安全で保守的でないロボットナビゲーションを実現する手法を提案した。
原題: Gaussian Mixture-Based Inverse Perception Contract for Uncertainty-Aware Robot Navigation ／ Bingyao Du, Joonkyung Kim, Yiwei Lyu
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SaferPath: 学習による誘導と安全制約付き制御を用いた階層的視覚ナビゲーション
既存のエンドツーエンドモデルから得た誘導を、安全制約付き最適化制御モジュールで洗練する階層的視覚ナビゲーションフレームワークを提案し、未見環境での衝突を減らし成功率を向上させる。
原題: SaferPath: Hierarchical Visual Navigation with Learned Guidance and Safety-Constrained Control ／ Lingjie Zhang, Zeyu Jiang, Changhao Chen
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視覚言語モデルによる動的制御バリア関数の調整：安全・適応・リアルタイムな視覚ナビゲーション
ロボットのナビゲーションにおいて、視覚言語モデル(VLM)がカメラ画像からリスクを推定し、制御バリア関数(CBF)の安全フィルタの保守性をリアルタイムに調整するフレームワークAlphaAdjを提案。固定パラメータと比較して効率を最大18.5%向上させつつ衝突回避を維持する。
原題: Dynamic Control Barrier Function Regulation with Vision-Language Models for Safe, Adaptive, and Realtime Visual Navigation ／ Jeffrey Chen, Rohan Chandra
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ImagiNav: 生成的視覚予測と逆動力学によるスケーラブルな身体化ナビゲーション
ロボットのナビゲーションを、言語指示を視覚的なサブゴールに分解し、生成ビデオモデルで未来の軌道を想像し、逆動力学モデルで軌道を抽出するというモジュール方式で実現。ロボットデータなしでゼロショット転移を達成する。
原題: ImagiNav: Scalable Embodied Navigation via Generative Visual Prediction and Inverse Dynamics ／ Jie Chen, Yuxin Cai, Yizhuo Wang 他
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生涯学習型身体化ナビゲーション学習
大規模言語モデルを用いた身体化ナビゲーションエージェントが、複数のタスクを連続的に学習しながらも過去の知識を保持できる生涯学習フレームワークUni-Walkerを提案した。
原題: Lifelong Embodied Navigation Learning ／ Xudong Wang, Jiahua Dong, Baichen Liu 他
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経路条件付き強化学習による長距離ナビゲーションのための局所計画
参照経路を文脈として与えられた強化学習ベースの局所ナビゲーション方策を提案し、経路が高品質なときは効率を大幅に改善し、劣化・欠如時もベースライン性能を維持することを示した。
原題: Path-conditioned Reinforcement Learning-based Local Planning for Long-Range Navigation ／ Mateo Haro, Julia Richter, Fan Yang 他
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SignNav: 大規模屋内環境における標識を活用した意味的視覚ナビゲーション
標識の意味的手がかりを解釈して目的地へ移動する新しいナビゲーションタスクSignNavを提案し、空間・時間認識トランスフォーマー(START)モデルで80%の成功率を達成した。
原題: SignNav: Leveraging Signage for Semantic Visual Navigation in Large-Scale Indoor Environments ／ Jian Sun, Yuming Huang, He Li 他
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視覚基盤モデルはナビゲーションできるか？ゼロショット実世界評価と教訓
5つの最先端視覚ナビゲーションモデルを2つのロボットと屋内・屋外5環境で実世界評価し、成功率以外に経路品質・衝突・環境変化への頑健性を分析して3つの系統的限界を明らかにした。
原題: Can Vision Foundation Models Navigate? Zero-Shot Real-World Evaluation and Lessons Learned ／ Maeva Guerrier, Karthik Soma, Jana Pavlasek 他
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FlatLands: 単一視点からの生成的フロアマップ補完
一人称視点の単一画像から周囲の床の完全なメートル法走行可能マップを生成するためのデータセットとベンチマークを提案し、様々な手法を比較した。
原題: FlatLands: Generative Floormap Completion From a Single Egocentric View ／ Subhransu S. Bhattacharjee, Dylan Campbell, Rahul Shome
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SSMG-Nav: セマンティックスケルトンメモリグラフによる生涯物体ナビゲーションの強化
過去の観測をトポロジカルなキーポイントで整理した永続メモリグラフを構築し、VLMと長期計画を組み合わせて物体探索の効率を高めるナビゲーションフレームワークを提案した。
原題: SSMG-Nav: Enhancing Lifelong Object Navigation with Semantic Skeleton Memory Graph ／ Haochen Niu, Lantao Zhang, Xingwu Ji 他
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幾何学的に困難な環境におけるFMCWライダーを用いた縮退耐性のある教示・反復ナビゲーション
FMCWライダーのドップラー速度と縮退を考慮したスキャン対地図位置推定を用いて、幾何学的に縮退した環境でも安定した教示・反復ナビゲーションを実現するシステムを提案した。
原題: Degeneracy-Resilient Teach and Repeat for Geometrically Challenging Environments Using FMCW Lidar ／ Katya M. Papais, Wenda Zhao, Timothy D. Barfoot
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EgoMoD: 局所的な自己中心視覚観測からダイナミクスのグローバルマップを予測する
ロボットの短い自己中心視覚クリップから、環境全体の将来の動きの傾向（MoD）を予測する初の手法を提案。外部センサーなしで、搭載カメラのみでグローバルな動き予測を可能にする。
原題: EgoMoD: Predicting Global Maps of Dynamics from Local Egocentric Observations ／ Iacopo Catalano, David Morilla-Cabello, Jorge Pena-Queralta 他
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CHOP: 反実仮想的な人間の嗜好ラベルによる視運動ナビゲーションポリシーの障害物回避改善
視運動ナビゲーションポリシーを、反実仮想的な軌道に対する人間の嗜好ラベルで微調整し、安全性と障害物回避を人間の直感に合わせる手法を提案した。
原題: CHOP: Counterfactual Human Preference Labels Improve Obstacle Avoidance in Visuomotor Navigation Policies ／ Gershom Seneviratne, Jianyu An, Vaibhav Shende 他
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MRPoS: 空間ポインティングと大規模言語モデルを用いた音声対話による複合現実ベースのロボットナビゲーションインターフェース
複合現実(MR)環境でのロボットナビゲーションにおいて、従来のエアタップ操作に代わり、空間ポインティングと大規模言語モデル(LLM)による音声対話を組み合わせた自然なマルチモーダルインターフェースを提案し、タスク完了時間と作業負荷を削減した。
原題: MRPoS: Mixed Reality-Based Robot Navigation Interface Using Spatial Pointing and Speech with Large Language Model ／ Eduardo Iglesius, Masato Kobayashi, Yuki Uranishi
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RAE-NWM: 高密度視覚表現空間におけるナビゲーションワールドモデル
高密度なDINOv2特徴空間でナビゲーションの状態遷移をモデル化するワールドモデルを提案し、構造安定性と行動精度を向上させた。
原題: RAE-NWM: Navigation World Model in Dense Visual Representation Space ／ Mingkun Zhang, Wangtian Shen, Fan Zhang 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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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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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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NavThinker: 社会的ナビゲーションにおける結合予測と計画のための行動条件付きワールドモデル
ロボットの行動に応じて将来のシーンと歩行者動態を予測する行動条件付きワールドモデルを強化学習と組み合わせ、社会的ナビゲーションの性能を向上させた。
原題: NavThinker: Action-Conditioned World Models for Coupled Prediction and Planning in Social Navigation ／ Tianshuai Hu, Zeying Gong, Lingdong Kong 他
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不均質な群衆中での最適予測ホライズンに基づくソーシャルロボットナビゲーション
群衆中のロボットナビゲーションにおいて、予測ホライズンを固定ではなく社会的文脈に応じて動的に最適化する枠組みを提案し、シミュレーションと実機実験で性能向上を実証した。
原題: Optimal-Horizon Social Robot Navigation in Heterogeneous Crowds ／ Jiamin Shi, Haolin Zhang, Yuchen Yan 他
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純視覚気管支鏡ロボット自律化のための長期・短期エージェント
CT由来の仮想目標と内視鏡映像のみを用い、外部トラッキングなしで気管支鏡ナビゲーションを自律実行する枠組みを提案。短期反応エージェントと長期戦略エージェントを階層化し、矛盾時は世界モデル批評家が将来視覚状態を予測して行動を選択する。ファントム・摘出豚肺・生体豚で検証し、専門医と同等の性能を示した。
原題: Long-Short Term Agents for Pure-Vision Bronchoscopy Robotic Autonomy ／ Junyang Wu, Mingyi Luo, Fangfang Xie 他
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EndoSERV: 視覚ベースの内腔ロボットナビゲーションシステム
内視鏡手術ロボットのナビゲーション精度を向上させるため、管腔構造を分割してオドメトリを推定し、実画像を仮想領域にマッピングしてラベル不足を補う新しい位置推定法を提案した。
原題: EndoSERV: A Vision-based Endoluminal Robot Navigation System ／ Junyang Wu, Fangfang Xie, Minghui Zhang 他
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eNavi: 低照度屋内移動ロボットナビゲーションのためのイベントベース模倣ポリシー
イベントカメラとRGBを融合した模倣学習ポリシーを提案し、低照度環境での人物追従ナビゲーションの堅牢性を向上させた。
原題: eNavi: Event-based Imitation Policies for Low-Light Indoor Mobile Robot Navigation ／ Prithvi Jai Ramesh, Kaustav Chanda, Krishna Vinod 他
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