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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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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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自己教師ありオンライン型ロボット非依存 traversability 推定：オープンワールド環境向け
ロボットが未ラベルの経験から連続的に学習し、安全で効率的な経路を選択できるようにする、自己教師ありオンライン traversability 推定フレームワーク COTRATE を提案した。
原題: Self-Supervised Online Robot-Agnostic Traversability Estimation for Open-World Environments ／ Julia Hindel, Simon Bultmann, Houman Masnavi 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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Q-SpiRL: 適応的ロボットナビゲーションのための量子スパイキング強化学習
量子スパイキングニューラルネットワークを用いた強化学習フレームワークを提案し、動的環境でのロボットナビゲーション性能を評価した。
原題: Q-SpiRL: Quantum Spiking Reinforcement Learning for Adaptive Robot Navigation ／ Mohamed Khair Altrabulsi, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio 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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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ウェイポイントを超えて：クロスエンボディメント意味的ナビゲーションのためのデュアルヒートマップ接地
オープンエンドな意味的指示を物理的に実行可能な局所目標に変換する際、単一点回帰の代わりに到達可能領域と向き制約を表すデュアルヒートマップを予測するVLAフレームワークを提案し、多様なロボットでの性能向上を示した。
原題: Beyond Waypoints: Dual-Heatmap Grounding for Cross-Embodiment Semantic Navigation ／ Kaijie Yun, Yue Chen
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CaMeRL: 衝突認識と記憶強化によるマルチスケール障害物環境でのUAVナビゲーション強化学習
UAVの障害物回避ナビゲーションにおいて、障害物のスケール変化に着目し、衝突リスクを考慮した潜在表現と時間的記憶モジュールを導入した強化学習フレームワークCaMeRLを提案した。
原題: CaMeRL: Collision-Aware and Memory-Enhanced Reinforcement Learning for UAV Navigation in Multi-Scale Obstacle Environments ／ Hong Hong, Feiyu Liao, Yongheng Liang 他
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NORM-Nav: 自然言語による行動制約を用いたゼロショット移動ロボットナビゲーション
LLMを用いて自然言語の行動指示をコストマップに変換し、幾何・意味・方向・速度の制約を統合することで、人間らしい軌道生成を実現するゼロショットナビゲーション手法を提案した。
原題: NORM-Nav: Zero-Shot Mobile Robot Navigation with Natural Language Behavioral Constraints ／ Dongjie Huo, Junhui Wang, Chao Gao 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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G-DRAGON: 屋外ナビゲーションのための地理空間推論と動的計画を備えた検索拡張フレームワーク
自然言語の指示からOSM地図を検索して大域経路を計画し、SLAMと組み合わせてロボットを目的地まで誘導し、最後の区間はフロンティア探索とセマンティックボクセルマッピングで目標物を探索する屋外ナビゲーション手法を提案した。
原題: G-DRAGON: Geospatial Reasoning and Dynamic Planning for Retrieval-Augmented Outdoor Navigation ／ Dongzhihan Wang, Yi Du, Jianan Sun 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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