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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: 2025/11/1 ／ 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画像認識
PanoNav: パノラマシーン解析と動的メモリによる地図なしゼロショット物体ナビゲーション
RGB画像のみを用いて、パノラマシーン解析と動的メモリで履歴を活用し、未知環境でのゼロショット物体ナビゲーションを実現する地図不要のフレームワークを提案。
原題: PanoNav: Mapless Zero-Shot Object Navigation with Panoramic Scene Parsing and Dynamic Memory ／ Qunchao Jin, Yilin Wu, Changhao Chen
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BIM差分駆動型アクティブセンシングによるUAV-UGV協調ナビゲーション
建設現場でUAVとUGVが協調するため、BIMとリアルタイムLiDARの差分からリスクを評価し、危険時にUAVが再スキャンして安全な経路再計画を行うフレームワークを提案した。
原題: BIM-Discrepancy-Driven Active Sensing for Risk-Aware UAV-UGV Navigation ／ Hesam Mojtahedi, Reza Akhavian
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CostNav: 物理AIエージェントの実世界経済コスト評価のためのナビゲーションベンチマーク
配送ロボットのナビゲーションをタスク成功率だけでなく、SEC提出書類やAIS傷害報告などの規制・財務データを用いたコスト収益・損益分岐分析で評価する初の物理ベース経済ベンチマークを提案し、既存手法がいずれも経済的に成立しないことを示した。
原題: CostNav: A Navigation Benchmark for Real-World Economic-Cost Evaluation of Physical AI Agents ／ Haebin Seong, Sungmin Kim, Yongjun Cho 他
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小型月ミッション向け視覚誘導オプティカルフロー航法
オプティカルフローとレンジファインダによる深度推定を組み合わせ、月着陸時の自己運動をCPU上で軽量に推定する手法を提案し、南極域の合成画像で検証した。
原題: Vision-Guided Optic Flow Navigation for Small Lunar Missions ／ Sean Cowan, Pietro Fanti, Leon B. S. Williams 他
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TP-MDDN: タスク優先度付きマルチ要求駆動ナビゲーションと自律的意思決定
複数の要求とタスク優先度を考慮した長期的ナビゲーションの新ベンチマークTP-MDDNを提案し、指示分解・目標選択・タスク監視を行う自律意思決定システムAWMSystemで解決する。
原題: TP-MDDN: Task-Preferenced Multi-Demand-Driven Navigation with Autonomous Decision-Making ／ Shanshan Li, Da Huang, Yu He 他
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グラフアテンションを用いた雑然環境の安全探索のためのプラットフォーム非依存強化学習フレームワーク
グラフニューラルネットワークと安全フィルタを組み合わせた強化学習により、障害物の多い環境で安全かつ効率的に探索するプラットフォーム非依存の手法を提案し、シミュレーションと実験で有効性を示した。
原題: Platform-Agnostic Reinforcement Learning Framework for Safe Exploration of Cluttered Environments with Graph Attention ／ Gabriele Calzolari, Vidya Sumathy, Christoforos Kanellakis 他
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スケール選好条件付けによる地形コストマップ生成
合成データを活用して未知地形に汎化しつつ、テスト時にユーザー指定のスケール選好で相対コストを迅速に適応できる地形コストマップ生成手法SPACERを提案。
原題: Terrain Costmap Generation via Scaled Preference Conditioning ／ Luisa Mao, Garrett Warnell, Peter Stone 他
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間取り図誘導による深度と方向手がかりを統合した視覚ナビゲーション
間取り図とRGB画像から拡散ポリシーで将来のウェイポイントを予測し、深度による局所的な安全性と間取り図による大局的な方向誘導を組み合わせて効率的にナビゲーションする手法を提案。
原題: Floor Plan-Guided Visual Navigation Incorporating Depth and Directional Cues ／ Weiqi Huang, Jiaxin Li, Zan Wang 他
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MSGNav: マルチモーダル3Dシーングラフによるゼロショット身体性ナビゲーション
視覚情報を画像のまま保持するマルチモーダル3Dシーングラフを構築し、ゼロショットで物体探索ナビゲーションを行うシステムを提案。GOAT-BenchとHM3D-ObjNavで最高性能を達成。
原題: MSGNav: Unleashing the Power of Multi-modal 3D Scene Graph for Zero-Shot Embodied Navigation ／ Xun Huang, Shijia Zhao, Yunxiang Wang 他
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ResAlignNet: データ駆動型INS/DVLアライメント手法
1D ResNet-18を用いて慣性航法装置とドップラー速度計のアライメントを深層学習で最適化し、短時間で高精度なアライメントを実現する手法を提案。
原題: ResAlignNet: A Data-Driven Approach for INS/DVL Alignment ／ Guy Damari, Itzik Klein
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MfNeuPAN: 多フレーム点制約による動的環境での先読み型エンドツーエンドナビゲーション
移動障害物の将来経路を予測するモジュールを組み込み、現在と未来の多フレーム点制約を用いて動的環境で先回りして障害物を回避するエンドツーエンドナビゲーション手法を提案した。
原題: MfNeuPAN: Proactive End-to-End Navigation in Dynamic Environments via Direct Multi-Frame Point Constraints ／ Yiwen Ying, Hanjing Ye, Senzi Luo 他
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SCOPE：ポテンシャルベース探索のための意味的認知による具現化視覚ナビゲーション
視覚言語モデルで探索ポテンシャルを見積もり、時空間ポテンシャルグラフでフロンティア情報を活用するゼロショット視覚ナビゲーション手法を提案。
原題: Expand Your SCOPE: Semantic Cognition over Potential-Based Exploration for Embodied Visual Navigation ／ Ningnan Wang, Weihuang Chen, Liming Chen 他
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HALO：高高度での言語条件付き単眼航空探索とナビゲーション
単眼カメラとGPS・IMUを用いて、高高度から大規模屋外環境のリアルタイム3D再構成と言語指示に基づく探索・ナビゲーションを行うシステムHALO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: HALO: High-Altitude Language-Conditioned Monocular Aerial Exploration and Navigation ／ Yuezhan Tao, Dexter Ong, Fernando Cladera 他
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MG-Nav: 疎な空間メモリによる二段階スケールの視覚ナビゲーション
領域ごとに多視点のキーフレームと物体意味を集約した疎な空間メモリグラフを用い、大域的な記憶誘導計画と局所的な幾何制御を組み合わせてゼロショット視覚ナビゲーションを実現した研究。
原題: MG-Nav: Dual-Scale Visual Navigation via Sparse Spatial Memory ／ Bo Wang, Jiehong Lin, Chenzhi Liu 他
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SocialNav: 社会規範を考慮した具身ナビゲーションのための人間模倣基盤モデル
社会規範を理解し遵守するナビゲーションを実現するため、700万サンプルのデータセットと階層型「脳-行動」アーキテクチャ、強化学習手法SAFE-GRPOを組み合わせた基盤モデルを提案し、成功率と社会規範遵守率を大幅に向上させた。
原題: SocialNav: Training Human-Inspired Foundation Model for Socially-Aware Embodied Navigation ／ Ziyi Chen, Yingnan Guo, Zedong Chu 他
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代表潜在世界モデルによる効率的な画像ゴールナビゲーション
ピクセル再構成を避け、DINOv3の意味表現空間内で予測と計画を行う世界モデルを提案し、画像ゴールナビゲーションを高効率化した。
原題: Efficient Image-Goal Navigation with Representative Latent World Model ／ Zhiwei Zhang, Hui Zhang, Kaihong Huang 他
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深層強化学習による非ホロノミック狭路行き止まりからの脱出
アッカーマン車両が狭い行き止まりから脱出する問題に対し、ソフトアクター・クリティックで方策を学習し、従来のプランナより多くの事例を解決できることを示した。
原題: Nonholonomic Narrow Dead-End Escape with Deep Reinforcement Learning ／ Denghan Xiong, Yanzhe Zhao, Yutong Chen 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
未知環境を切り拓く：画像空間におけるパレート最適な視覚的意思決定
画像空間でデータ駆動の意味理解とパレート最適な意思決定、ビジュアルサーボを組み合わせた軽量なナビゲーションフレームワークを提案。
原題: Navigating the Wild: Pareto-Optimal Visual Decision-Making in Image Space ／ Durgakant Pushp, Weizhe Chen, Zheng Chen 他
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MacroNav: マルチタスク文脈表現学習による未知環境での効率的ナビゲーション
マルチタスク自己教師あり学習で多スケールの空間表現を獲得し、強化学習とグラフ推論を組み合わせて未知環境を効率的にナビゲートする手法を提案した。
原題: MacroNav: Multi-Task Context Representation Learning Enables Efficient Navigation in Unknown Environments ／ Kuankuan Sima, Longbin Tang, Zhenyu Yang 他
日本語で読む → - 論文オフロードナビゲーション/軌道最適化ロボティクス
暗黙的ニューラル表現による地形走破性モデリングに基づくオフロードナビゲーション
地形の走破性を暗黙的ニューラル表現で連続場としてモデル化し、その勾配を利用した軌道最適化により経路形状と速度プロファイルを地形に応じて適応させるオフロードナビゲーション手法TRAILを提案した。
原題: Off-Road Navigation via Implicit Neural Representation of Terrain Traversability ／ Yixuan Jia, Qingyuan Li, Jonathan P. How
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Splatblox: 屋外ロボットナビゲーションのための走破性を考慮したガウシアンスプラッティング
セグメント化したRGB画像とLiDAR点群をガウシアンスプラッティングで融合し、幾何と意味を同時に表現する走破性対応ESDFをオンライン構築することで、植生の多い屋外環境での自律ナビゲーションを実現した。
原題: Splatblox: Traversability-Aware Gaussian Splatting for Outdoor Robot Navigation ／ Samarth Chopra, Jing Liang, Gershom Seneviratne 他
日本語で読む → - 論文物体ナビゲーションロボティクス
PIGEON: VLM駆動の関心点選択による物体ナビゲーション
VLMを関心点(PoI)の選択に用いることで、未見屋内環境での物体ナビゲーションを効率的かつ検証可能にし、ゼロショットで最先端性能を達成した研究。
原題: PIGEON: VLM-Driven Object Navigation via Points of Interest Selection ／ Cheng Peng, Zhenzhe Zhang, Xiaobao Wei 他
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DR. Nav: 行き止まりからの能動的復帰とナビゲーションのための意味・幾何表現
RGB-LiDAR融合とベイズ推定で行き止まりの可能性と復帰地点をリアルタイムに推定し、リスクを考慮したコストマップで安全な経路計画を実現するナビゲーション手法。
原題: DR. Nav: Semantic-Geometric Representations for Proactive Dead-End Recovery and Navigation ／ Vignesh Rajagopal, Kasun Weerakoon Kulathun Mudiyanselage, Gershom Devake Seneviratne 他
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SplatSearch: 3Dガウシアンスプラッティングと拡散モデルを用いた移動ロボットのインスタンス画像ゴールナビゲーション
未知環境で1枚の参照画像から対象物体を探す移動ロボットのナビゲーション手法。スパースビューの3DGS再構成と拡散モデルで候補物体の多視点画像を生成し、目標画像と照合しながら探索する。
原題: SplatSearch: Instance Image Goal Navigation for Mobile Robots using 3D Gaussian Splatting and Diffusion Models ／ Siddarth Narasimhan, Matthew Lisondra, Haitong Wang 他
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四叉木ベースのモデル予測制御による移動ロボットの衝突回避ナビゲーション
四叉木で占有マップから衝突のない領域を抽出し、それをモデル予測制御の制約として用いることで、移動ロボットの安全で効率的なナビゲーションを実現する統合フレームワークを提案した。
原題: Collision-Free Navigation of Mobile Robots via Quadtree-Based Model Predictive Control ／ Osama Al Sheikh Ali, Sotiris Koutsoftas, Ze Zhang 他
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言葉から安全へ：言語条件付き安全フィルタによるロボットナビゲーション
自由な自然言語指示をLLMで構造化された安全仕様に変換し、物体レベルの3D知覚とMPCベースの安全フィルタを組み合わせて、ロボットナビゲーションに多様な言語指定の安全制約をリアルタイムで適用するフレームワークを提案した。
原題: From Words to Safety: Language-Conditioned Safety Filtering for Robot Navigation ／ Zeyuan Feng, Haimingyue Zhang, Somil Bansal
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考え、記憶し、ナビゲートする：VLM推論によるゼロショット物体目標ナビゲーション
VLMをナビゲーションの能動的な戦略立案者として活用し、構造化された思考連鎖プロンプトと行動履歴・障害物マップの解釈により、ゼロショット物体目標ナビゲーションの効率を大幅に向上させた。
原題: Think, Remember, Navigate: Zero-Shot Object-Goal Navigation with VLM-Powered Reasoning ／ Mobin Habibpour, Fatemeh Afghah
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視覚支援オンラインA*経路計画によるサービスロボットの効率的かつ安全なナビゲーション
軽量なセマンティックセグメンテーションとオンラインA*プランナを統合し、低コストなロボットでも文脈に応じた障害物回避を可能にするナビゲーション手法を提案した。
原題: Vision-Aided Online A* Path Planning for Efficient and Safe Navigation of Service Robots ／ Praveen Kumar, Tushar Sandhan
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SENT-Map：基盤モデルによる意味拡張トポロジカルマップ
屋内環境をJSON形式の意味付きトポロジカルマップで表現し、視覚基盤モデルと自然言語クエリを組み合わせてロボットの計画を可能にするフレームワークを提案した。
原題: SENT Map -- Semantically Enhanced Topological Maps with Foundation Models ／ Raj Surya Rajendran Kathirvel, Zach A Chavis, Stephen J. Guy 他
日本語で読む → - 論文医療ロボティクス/ナビゲーションeess.IV
DualVision ArthroNav: 外付けカメラによる画像ベース関節鏡ナビゲーションの位置推定と再構成の改善
関節鏡に外付けカメラを追加し、単眼内視鏡映像と組み合わせることで、スケール曖昧性やドリフトを解消し、高精度な位置推定とシーン再構成を実現するナビゲーションシステムを提案した。
原題: DualVision ArthroNav: Investigating Opportunities to Enhance Localization and Reconstruction in Image-based Arthroscopy Navigation via External Cameras ／ Hongchao Shu, Lalithkumar Seenivasan, Mingxu Liu 他
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