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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: 2026/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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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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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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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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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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MCNav: 記憶を考慮した動的認知地図によるゼロショット目標指向ナビゲーション
探索済み領域の情報を活用する記憶対応ナビゲーションフレームワークを提案し、目標の再検証と再探索戦略によりナビゲーション失敗を低減する。
原題: MCNav: Memory-Aware Dynamic Cognitive Map for Zero-shot Goal-oriented Navigation ／ Jingyu Li, Zhe Liu, Wenxiao Wu 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
日本語で読む → - 論文ドローン/暗所ナビゲーションロボティクス
暗闇でのナビゲーションのための受動的計算を用いたイベントベース視覚
小型飛行ロボットが暗闇で自律航行できるよう、イベントカメラと符号化開口レンズ、赤外線ドットプロジェクタを組み合わせ、ニューラルネットで深度を推定する軽量な手法を提案した。
原題: NightSight: Passive Computation for Navigation in Dark Using Events ／ Deepak Singh, Brijan Vaghasiya, Shreyas Khobragade 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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サンドボックスで計画し、オープンワールドでナビゲート：物理に基づく抽象化経験学習による具現化ナビゲーション
物理法則に基づく抽象化環境で強化学習を行い、その経験を実世界のナビゲーションに転移するフレームワークSAGEを提案した。
原題: Plan in Sandbox, Navigate in Open Worlds: Learning Physics-Grounded Abstracted Experience for Embodied Navigation ／ Zhixuan Shen, Jiawei Du, Ziyu Guo 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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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
日本語で読む → - 論文UAVナビゲーションロボティクス
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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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
日本語で読む → - 論文SLAM/ナビゲーションロボティクス
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
日本語で読む → - 論文ナビゲーション支援ロボティクス
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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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
日本語で読む → - 論文VLA/ナビゲーション画像認識
SpaAct: 空間活性化遷移学習とカリキュラム適応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(VLN)のためのVLM適応フレームワークSpaActを提案。後方行動推論と前方遷移予測の2つの空間活性化タスクと、TriPAカリキュラム学習により動的空間認識を獲得し、VLN-CEベンチマークでSOTAを達成。
原題: SpaAct: Spatially-Activated Transition Learning with Curriculum Adaptation for Vision-Language Navigation ／ Pengna Li, Kangyi Wu, Shaoqing Xu 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション画像認識
仮説グラフ精緻化：カスケード誤差修正を伴う仮説駆動探索による身体化ナビゲーション
本論文は、身体化エージェントのナビゲーションにおいて、フロンティア予測を修正可能な仮説ノードとして依存関係を考慮したグラフメモリに表現し、検証駆動のカスケード修正により誤ったサブグラフを刈り取るフレームワーク「HGR」を提案する。
原題: Hypothesis Graph Refinement: Hypothesis-Driven Exploration with Cascade Error Correction for Embodied Navigation ／ Peixin Chen, Guoxi Zhang, Jianwei Ma 他
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AnyImageNav: 任意視点の幾何学による精密な最終メートル画像ゴールナビゲーション
画像ゴールナビゲーションを精密な位置決めが可能な設定に拡張し、ゴール画像を幾何学的クエリとして扱い、密な画素対応による6自由度カメラ姿勢推定を実現する訓練不要のシステムを提案した。
原題: AnyImageNav: Any-View Geometry for Precise Last-Meter Image-Goal Navigation ／ Yijie Deng, Shuaihang Yuan, Yi Fang
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未知かつ障害物の多い環境における方向認識型凸自由領域生成による安全なナビゲーション
未知で障害物の多い環境でのロボットナビゲーションのために、候補運動方向とロボット形状を考慮した凸自由領域生成と連続安全軌道生成を統合したフレームワークを提案した。
原題: Safe Navigation in Unknown and Cluttered Environments via Direction-Aware Convex Free-Region Generation ／ Zhicheng Song, Yongjian Li, Kai Chen 他
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人間データから学ぶヒューマノイドのナビゲーション
人間の歩行データのみから学習し、未知環境を移動できるヒューマノイドロボットのナビゲーションシステムを提案した。
原題: Learning Humanoid Navigation from Human Data ／ Weizhuo Wang, Yanjie Ze, C. Karen Liu 他
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AURA: 実世界の都市ナビゲーションのためのマルチモーダル共有自律
都市環境での長期的なナビゲーションを、人間の高レベル指示とAIの低レベル制御に分解する共有自律フレームワークAURAを提案。大規模データセットと実世界実験で、人間の操作負担を減らしつつナビゲーション安定性を向上させることを示した。
原題: AURA: Multimodal Shared Autonomy for Real-World Urban Navigation ／ Yukai Ma, Honglin He, Selina Song 他
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FineCog-Nav: 細粒度認知モジュール統合によるゼロショットマルチモーダルUAVナビゲーション
人間の認知プロセスを模倣した細粒度モジュールを統合し、ゼロショットでUAVの視覚言語ナビゲーションを行うフレームワークを提案した論文。
原題: FineCog-Nav: Integrating Fine-grained Cognitive Modules for Zero-shot Multimodal UAV Navigation ／ Dian Shao, Zhengzheng Xu, Peiyang Wang 他
日本語で読む → - 論文ロボットナビゲーションロボティクス
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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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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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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数ステップの視覚ナビゲーションのための修正シュレーディンガーブリッジマッチング
拡散モデルやシュレーディンガーブリッジに基づく生成ポリシーは多峰的な行動分布を捉えられるが、多数の積分ステップが必要でリアルタイム制御に不向きだった。本研究では、エントロピー正則化パラメータを調整し、速度場の構造不変性と分散低減を利用して、少ないステップで高精度な視覚ナビゲーションを実現するRSBMを提案した。
原題: Rectified Schr\"odinger Bridge Matching for Few-Step Visual Navigation ／ Wuyang Luan, Junhui Li, Weiguang Zhao 他
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RAY-TOLD: レイベース潜在ダイナミクスによる高密度動的障害物回避とTDMPC
LiDARデータを潜在ダイナミクスに統合し、MPPIと強化学習の長期的予測を組み合わせたハイブリッド制御で、高密度な動的障害物環境での衝突率を低減する手法を提案した。
原題: RAY-TOLD: Ray-Based Latent Dynamics for Dense Dynamic Obstacle Avoidance with TDMPC ／ Seungho Han, Seokju Lee, Jeonguk Kang
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