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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: 2026/9/17 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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SPARROW: 適応的な経路探索・観測・待機のための生存POMCP
一時的な障害物がある環境で、待機・迂回・観測を選びながら経路探索するPOMCPベースのプランナを提案し、シミュレーションと実機で既存手法より到達時間を短縮した。
原題: SPARROW: Survival-POMCP for Adaptive Robot Routing, Observation, and Waiting ／ Hshmat Sahak, Aoran Jiao, Nicholas Rhinehart 他
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TADreamer: ビデオ想像による陸空二モードロボットのゼロショット言語誘導3Dナビゲーション
生成ビデオから3Dウェイポイントを復元し、幾何情報でキャリブレーションすることで、陸空両用ロボットの言語指示ナビゲーションを学習なしで実現した。
原題: TADreamer: Zero-Shot Language-Guided 3D Navigation for Terrestrial-Aerial Bimodal Robots via Video Imagination ／ Xiangyu Li, Tiancheng Lai, Xijie Huang 他
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動的障害物回避のための時間効率の良い反復学習プランニング
反復学習プランニングに予測リスク制御バリア関数を統合し、動的環境での安全なナビゲーションを実現する手法を提案。
原題: Time-Efficient Iterative Learning Planning for Safety-Critical Dynamic Obstacle Avoidance ／ Zhiyi Chen, Shuli Lv, Chen Min 他
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PRISM: 社会的ロボットナビゲーションのための相互作用スタイルと運動の予測表現
人間同士の観察から歩行者の相互作用特性を潜在空間で推論し、その時間的安定性スコアをナビゲーション方策に組み込むことで、群衆内での衝突を減らすフレームワークを提案した。
原題: PRISM: Predictive Representation of Interaction Style and Motion for Social Robot Navigation ／ Bo-Han Chen, Hiromu Taketsugu, Norimichi Ukita
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WAVE-Go: 車輪脚ロボットのための適応的実行を伴う世界モデルナビゲーション
世界モデルによる行動予測と割り込み可能なコマンド実行を分離し、動的障害物や移動モード変化に対応する画像ゴールナビゲーション手法を提案。成功率向上と衝突低減を実現した。
原題: WAVE-Go: World-Model Navigation with Adaptive Execution for Wheel-Legged Robots ／ Mingyi Li, Ji Li, Zhihao Ouyang 他
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縮約モデルから学ぶ安全なヒューマノイドナビゲーション
複雑な多層地形でのヒューマノイドナビゲーションを、縮約モデルでの学習と全身体ダイナミクスへの転移、ポアソン安全フィルタで実現した研究。
原題: Learning Safe Humanoid Navigation from Reduced Order Models ／ William D. Compton, Zachary Olkin, Ryan Bena 他
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SemSafe-3DGS: 不確実な3Dガウシアンスプラッティングマップにおける意味的リスクを考慮した能動ナビゲーション
3Dガウシアンマップに意味属性を付与し、クラスごとのリスク重みで衝突余裕を調整する制御バリア関数と、不確実性を減らす能動知覚を統合した安全ナビゲーション手法を提案。
原題: SemSafe-3DGS: Semantic Risk-Aware Active Navigation in Uncertain 3D Gaussian Splatting Maps ／ Amirhossein Mollaei Khass, Athanasios Cosse, Nader Motee
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直接レーダー教示＆再現：スピニングレーダーによるナビゲーション
スピニングレーダーの生スキャンを直接利用し局所マップと組み合わせることで、オンロード・オフロード両環境で高精度な自己位置推定と閉ループ自律走行を実現した。
原題: DRT&R: Direct Radar Teach & Repeat ／ Alexander Krawciw, Daniil Lisus, Cedric Le Gentil 他
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車両条件付き地形プランニングによるオフロードナビゲーション
車両の向きと車輪接地を考慮して地形コストを評価し、オフロード経路を計画する手法VCTPを提案。車輪接地点での評価によりモデル化コストを39.3%削減。
原題: VCTP: Vehicle-Conditioned Terrain Planning for Off-Road Navigation ／ Akshay Naik, Ramavarapu S. Sreenivas, Dustin Nottage 他
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重要視覚手がかりで動画計画を誘導する汎用ロボットナビゲーション
鳥瞰図と自己身体視点を視覚手がかりとして動画生成モデルによるナビゲーション計画を誘導し、逆動力学モデルで精密な行動に変換するフレームワークを提案。迷路や狭路での成功率を大幅に向上させ、異なるロボットへのゼロショット展開も示した。
原題: Seeing What Matters: Visual Cue Guided Video Planning for Generalizable Robot Navigation ／ Hojin Lee, Sizhe Lester Li, Maximilian Hilger 他
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クアッドロータのための体積調和場ナビゲーション
事前計算した体積調和場を予測プランナに組み込み、クアッドロータの衝突回避と運動制約を満たす局所動作を生成する手法を提案し、実機で検証した。
原題: Volumetric Harmonic Field Navigation for Quadrotors ／ Shuxiu Jia, Amartya Mukherjee, Yating Yuan 他
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HarnessVLN: エージェントハーネスによる訓練不要の具現化ナビゲーションの統合
マルチモーダル大規模言語モデルを活用し、知覚・検証・回復・終了を統合ツールインターフェースで調整する訓練不要のゼロショット具現化ナビゲーション枠組みを提案し、複数ベンチマークで従来の訓練不要手法を上回った。
原題: HarnessVLN: Unifying Training-Free Embodied Navigation through an Agent Harness ／ Yang Chen, Lirong Che, Zhenyu Huang 他
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GNSS劣化環境下の都市部におけるクアッドロータUAVナビゲーションのための信念適応型オンライン自律性
GNSSのマルチパスや遅延に対処するため、EKFにGNSS信頼度の潜在信念状態を導入し、オンラインで適応的にセンサ信頼度を調整する枠組みを提案。都市環境シミュレーションで推定・追従誤差の低減を実証した。
原題: Belief-Adaptive Online Autonomy for Quadrotor UAV Navigation under GNSS Degradation in Urban Environments ／ Deepak Kumar Panda, Weisi Guo
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GLAM: 大域的時空間記憶に基づく潜在世界モデルによる能動的探索とナビゲーション
地図レベルの潜在トークン上で未来の地図表現とウェイポイントを予測するJEPA型世界モデルGLAMを提案し、ObjectNavタスクでベースラインを上回る成功率と経路長効率を達成した。
原題: GLAM: Training a latent world model over global spatiotemporal memory for active exploration and navigation ／ I-Tak Ieong, Ruizhi Feng, Zhaoyang Lu 他
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言語指示に基づく自律水面艇の意味的目標ナビゲーション
操縦者が言葉で指定した海上目標を、CLIPによる意味照合と強化学習制御で自律水面艇が認識・接近するフレームワークSGNavを提案し、港湾シミュレーションで高い成功率を示した。
原題: Language-Grounded Semantic Target Navigation for Autonomous Surface Vehicles ／ Yuqing Lin, Youngroung Kim
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NavPatch: 視覚言語モデルによる証拠に基づく物体レベルコストマップ補正
視覚言語モデルで物体を認識し、障害物マップに「追加・削除・拡張」の補正を施すことで、ケーブルやカーテンなど形状が実態と合わない物体への対処を改善した移動ロボットナビゲーション手法。
原題: NavPatch: Evidence-Guided Object-Level Costmap Correction with Vision-Language Models ／ Shiji Sun, Xingyu Tao, Hao Wang 他
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BIG-CBF: 共有不確実性を伴う行動想像誘導型制御バリア関数による移動ロボットナビゲーション
低頻度の行動選択と高頻度の安全フィルタを分離し、6つのフィードバック行動を想像・評価して不確実性を共有することで、行き詰まりを避けつつ安全な移動ロボットナビゲーションを実現した。
原題: BIG-CBF: Behavior-Imagination-Guided Control Barrier Function with Shared Uncertainty for Mobile Robot Navigation ／ Shibo Li, Zhongcheng Wang, Jiahe Cao 他
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LLM条件付けマルチタスク視覚知覚ネットワークによる自律ナビゲーション
大規模言語モデルでユーザー指示を解釈し、局所的な視覚情報と自己中心的な幾何指示から逐次行動計画を生成することで、地図のドリフトに依存せずにロボットをナビゲーションさせるフレームワークを提案した。
原題: Multi-Task Visual Perception Network with LLM Conditioning for Autonomous Navigation ／ Praveen Kumar, K. R. Guruprasad, Tushar Sandhan
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3つの距離センサのみを用いたUAVの学習ベース動的障害物回避
3つの低コスト距離センサのみで、未知の動的環境を飛行するUAVの強化学習による障害物回避・目標到達手法を提案。ビヘイビアグリッドマップとPPOを組み合わせ、シミュレーションでMPCやPPO変種を上回る成功率を達成した。
原題: Learning-Based Dynamic Obstacle Avoidance for a UAV Using Only Three Range Sensors ／ Mohammad Reza Ranjbar Divkoti, A. Pedro Aguiar
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ROS 2のエネルギー効率ナビゲーションに向けたチューニング：Costmap 2D設定からの実証的知見
ROS 2のナビゲーションスタックにおけるCostmap 2Dの設定変更が移動ロボットのエネルギー効率に与える影響を実験的に調査し、環境に応じた適切な設定の重要性を示した。
原題: Tuning ROS 2 for Energy-Efficient Navigation: Empirical Insights from Costmap 2D Configurations ／ Michel Albonico, Andreas Wortmann, Ivano Malavolta
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AirAnchor：ゼロショット空中視覚言語ナビゲーションのための局所・大域空間情報の橋渡し
ドローンによる空中視覚言語ナビゲーションにおいて、局所空間情報と大域空間情報を空間アンカーで橋渡しし、統合フレームワークで意思決定を行う手法を提案した。実験で既存のゼロショット手法を大幅に上回る性能を示した。
原題: AirAnchor: Bridging Local and Global Spatial Information for Zero-Shot Aerial Vision-and-Language Navigation ／ Shanwei Fan, Bin Zhang, Zhiwei Xu 他
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FRAME: 属性読み出しによる因子分解型検索を用いたオブジェクト中心シーン記憶
言語指示でロボットが物体を検索する際、複数の永続的属性（カテゴリ、材質、サイズなど）を組み合わせた検索を可能にするFRAMEを提案。属性ごとの証拠を学習し、軽量な行列計算で高精度なマルチ属性検索を実現した。
原題: FRAME: Factored Retrieval via Attribute Readouts for Object-Centric Scene Memory ／ Woosang Jeon, Sanghyeok Choi, Minwoo Kim 他
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DCLP++: フットプリント余裕と相対運動を用いたナビゲーション学習
動的環境でのロボットナビゲーションにおいて、LiDAR計測をロボットの占有領域までの距離に変換し、相対運動特徴を活用するローカルナビゲーションフレームワークを提案した。
原題: DCLP++: Learning to Navigate with Footprint Clearance and Relative Motion ／ Shanze Wang, Wei Zhang
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OmniNav: 動的環境における堅牢な長期的目標ナビゲーション
動的環境での長期的な目標ナビゲーションを、シーン記憶の更新、信念修正、操作可能なエンドポイント選択を統合した因子化タスク状態推定として定式化し、頑健な探索と操作を実現するシステムを提案した。
原題: OmniNav: Robust Long-Horizon Target Navigation in Dynamic Environments ／ Yujie Tang, Meiling Wang, Jinhao Jiang 他
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EvoNav-Bench: 進化する環境における生涯ナビゲーションのベンチマーク
環境が変化する状況での生涯ナビゲーションを評価する新しいベンチマークを提案し、既存手法が環境変化に脆弱であることを示した。
原題: EvoNav-Bench: Benchmarking Lifelong Navigation in Evolving Environments ／ Xilin Wang, Guoxi Zhang, Hongming Xu 他
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TANGO: 雑然環境における全身視覚言語行動モデルを用いた人型ロボットナビゲーション
雑然とした屋内環境での人型ロボットナビゲーションを、言語指示と視覚情報から全身の関節動作を直接予測するフレームワークTANGOを提案。シミュレーションで学習し、実機にゼロショット適用可能。
原題: TANGO: Humanoid Navigation in Cluttered Environments with a Whole-Body Vision-Language-Action Model ／ Anqi Li, Yuxin Chen, Zhaobo Li 他
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空中物体ゴールナビゲーションのための二層意味空間信念マッピング
UAVが未知の屋外環境で目標物体を探すObjectNavのため、VLMの一時的な観測を永続的な空間ガイダンスに変換する二層の信念マップフレームワークを提案し、ベンチマークで最高性能を達成した。
原題: Dual-Layer Semantic-Spatial Belief Mapping for Aerial Object Goal Navigation ／ Jianqiang Xiao, Xiang Deng, Yuexuan Sun 他
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人間を追跡するロボットのための地図制約を活用した追跡・ナビゲーション：運動状態推定と構造マップの融合
人追従ロボットが遮蔽で見失った際に、地図情報とグラフ探索を用いて目標の将来軌道を予測し、安全に追従を継続するシステムを提案した。
原題: Human-Aware Target Tracking and Navigation: Fusing Kinematic State Estimation with Structural Map Constraints ／ Sagar Gupta, Don Gideon, Seng W. Loke 他
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ミニバッチリスク回避型深層Q学習：ロボットナビゲーションのケーススタディ
動的リスク尺度を用いた強化学習において、遷移リスク写像をミニバッチで推定することで非線形性を克服し、リスク回避型の深層Q学習法を提案。水中ロボットのナビゲーション問題に適用し、階層分解と対称性を利用した特徴量で学習を効率化した。
原題: Mini-Batch Risk-Averse Deep Q-Learning: A Robot Navigation Case Study ／ Aayush Patel, Andrzej Ruszczyński
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OcclusionCBF: 隠れた動的障害物に対する安全なナビゲーションのためのバックアップ制御バリア関数
ロボットが遮蔽物の背後に隠れた動的障害物と衝突しないよう、到達可能な占有予測に基づくバックアップ制御バリア関数を拡張した安全フィルタを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: OcclusionCBF: Backup Control Barrier Functions for Safe Navigation Among Hidden Dynamic Obstacles ／ Taekyung Kim, Hun Kuk Park, Renya Wada 他
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