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最新論文: 2026/6/1 ／ 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 →- 論文ナビゲーション/VLA/強化学習ロボティクス
専門家ガイドGRPOによる意図に正確に沿ったVLA空中ナビゲーション
VLAモデルを用いたUAVナビゲーションにおいて、専門家データで強化した強化学習フレームワークEG-GRPOを提案し、複雑な指示への意図整合性と成功率を大幅に向上させた。
原題: Towards Precise Intent-Aligned VLA Aerial Navigation via Expert-Guided GRPO ／ Tianyang Chen, Wenjun Li, Xin zhou 他
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RoamFlow: 強化学習で整列した一段階アクション平均フローポリシーによる画像ゴールナビゲーション
画像ゴールナビゲーションのための生成モデルRoamFlowを提案。平均フローを用いて軌道生成を効率化し、模倣学習と強化学習の二段階訓練で性能を向上させた。
原題: RoamFlow: Reinforcement-Aligned One-Step Action MeanFlow Policy for Image-Goal Navigation ／ Zixuan Zhang, Yuqi Chen, Junjie Gao 他
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AllDayNav: 実世界強化学習による生涯ナビゲーション
動的環境での生涯ナビゲーションのために、明示的な地図やシーングラフを使わず、大規模モデルに強化学習でシーン動態を暗黙的に符号化し、自己進化するマルチモーダルメモリで長期動作を実現するフレームワークを提案した。
原題: AllDayNav: Lifelong Navigation via Real-World Reinforcement Learning ／ Hang Yin, Yinan Liang, Jiazhao Zhang 他
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UNSEEN: 未知環境におけるスパース推定を用いた不確実性を考慮したナビゲーション
前方カメラのみを用いて、位置推定・地図構築・経路計画を統合し、不確実性を考慮した視覚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: UNSEEN: Uncertainty-aware Navigation via Sparse Estimation in Unknown Environments ／ Tommaso Faraci, Marco Camurri, Daniele Fontanelli 他
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MineXplore: GNSS非依存地下環境向けオープンソース強化学習探索ベンチマーク
実在の地下鉱山データに基づくMuJoCoベースのナビゲーションベンチマークを構築し、PPOエージェントの学習が可能であることを実証した。
原題: MineXplore: An Open-Source Reinforcement Learning Exploration Benchmark for GNSS-Denied Underground Environment ／ Abhishek S, Badrikanath Praharaj, Sreeram MV
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PolyMerge: ポリトープ被覆による3Dガウシアンスプラットの圧縮と、リソース制約下での安全なナビゲーションの実現
3Dガウシアンスプラットで表現されたシーンを、凸ポリトープの集合に変換して軽量化し、制御バリア関数と組み合わせることで、計算資源が限られたドローンでもリアルタイムに安全な経路計画を可能にする手法を提案した。
原題: PolyMerge: Compressing 3D Gaussian Splats with Polytope Coverings for Provably Safe Resource-Constrained Navigation ／ Jihoon Hong, Chih-Yuan Chiu, Sara Fridovich-Keil 他
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P2DNav: パノラマから俯瞰への推論によるゼロショット視覚言語ナビゲーション
ゼロショットの視覚言語ナビゲーションにおいて、パノラマ方向選択と俯瞰ローカル接地を分離した階層的フレームワークを提案し、性能を向上させた。
原題: P2DNav: Panorama-to-Downview Reasoning for Zero-shot Vision-and-Language Navigation ／ Kai Sheng, Liuyi Wang, Haojie Dai 他
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3D-Belief：生成的3D世界モデリングによる身体化された信念推論
部分観測から3D空間でのエージェントの信念を推定・更新する生成的3D世界モデルを提案し、シミュレーションと実世界の物体ナビゲーションタスクで有効性を示した。
原題: 3D-Belief: Embodied Belief Inference via Generative 3D World Modeling ／ Yifan Yin, Zehao Wen, Suyu Ye 他
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SleepWalk：指示付き視覚言語ナビゲーションのストレステストのための3層ベンチマーク
テキストから生成された3D環境で、指示に基づく軌道予測を評価するベンチマークを提案し、最先端のVLMが空間推論に系統的な失敗をすることを示した。
原題: SleepWalk: A Three-Tier Benchmark for Stress-Testing Instruction-Guided Vision-Language Navigation ／ Niyati Rawal, Sushant Ravva, Shah Alam Abir 他
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ゼロショット具現化ナビゲーションと推論のためのマルチスケールガウス言語マップ
環境の幾何構造と意味構造を捉えるマルチスケールのガウス言語マップを提案し、大規模モデルと統合してゼロショットでナビゲーションと推論を行う。
原題: Multi-Scale Gaussian-Language Map for Zero-shot Embodied Navigation and Reasoning ／ Sixian Zhang, Yiyao Wang, Xinhang Song 他
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TrajRAG: 幾何学的・意味的経験の検索によるゼロショット物体ナビゲーション
過去のナビゲーション軌跡をトポロジカル極座標表現で構造化し、階層的チャンクで検索可能にすることで、大規模モデルの推論を強化するゼロショット物体ナビゲーション手法を提案。
原題: TrajRAG: Retrieving Geometric-Semantic Experience for Zero-Shot Object Navigation ／ Yiyao Wang, Sixian Zhang, Keming Zhang 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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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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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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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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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
日本語で読む → - 論文UAVナビゲーション制御
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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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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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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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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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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アンカー付きエピポーラガイダンスによるドリフト耐性ナビゲーションワールドモデル
逐次ロールアウトによるノイズ蓄積と幾何学的ドリフトを防ぐため、疎な未来アンカーを予測し、その間のフレームを生成する新しいワールドモデルを提案。双方向エピポーラ幾何でアンカーを拘束し、長期的な視覚品質と幾何的一貫性を向上させた。
原題: Drift-Resistant Navigation World Model with Anchored Epipolar Guidance ／ Po-Chien Luan, Zimin Xia, Wuyang 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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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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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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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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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
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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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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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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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