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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
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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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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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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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CUTE-Planner: 信頼度を考慮した不整地探査プランナ
月面探査を想定し、地形の高さ推定の不確かさを考慮して安全な経路生成と低信頼領域の優先探索を行うプランナを提案。ベースライン比で不確かさを69%削減し、ミッション成功率100%を達成。
原題: CUTE-Planner: Confidence-aware Uneven Terrain Exploration Planner ／ Miryeong Park, Dongjin Cho, Sanghyun Kim 他
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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
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動的環境における自律ナビゲーションのためのハイブリッドDQN-TD3強化学習
高レベルDQNでサブゴール選択、低レベルTD3で連続制御を行う階層型経路計画・制御フレームワークを提案し、動的環境での成功率とサンプル効率を改善した。
原題: Hybrid DQN-TD3 Reinforcement Learning for Autonomous Navigation in Dynamic Environments ／ Xiaoyi He, Danggui Chen, Zhenshuo Zhang 他
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能動推論による自律ロボットナビゲーションのためのオンライン構造学習と計画
動物の認知地図に着想を得て、地図構築・自己位置推定・意思決定を単一の生成モデルで統合し、事前学習なしで未知環境を探索・計画できるROS対応ナビゲーションシステムを提案。
原題: Online Structure Learning and Planning for Autonomous Robot Navigation using Active Inference ／ Daria de tinguy, Tim Verbelen, Emilio Gamba 他
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記憶拡張型の計画と予見による視覚ナビゲーションのための統合世界モデルに向けて
視覚的予見と計画を単一のマルチモーダル自己回帰バックボーンに統合し、階層的記憶機構で長期推論を安定化させた世界モデルUniWMを提案。4つのベンチマークでナビゲーション成功率を最大30%改善し、未見環境へのゼロショット汎化も示した。
原題: Towards Unified World Models for Visual Navigation via Memory-Augmented Planning and Foresight ／ Yifei Dong, Fengyi Wu, Guangyu Chen 他
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EfficientNav: ナビゲーションマップのキャッシュと検索によるオンデバイス物体目標ナビゲーション
小型LLMをオンデバイスで動かすため、ナビゲーションマップの意味論的検索とKVキャッシュの再利用を組み合わせ、物体目標ナビゲーションを高速化・高精度化した研究。
原題: EfficientNav: Towards On-Device Object-Goal Navigation with Navigation Map Caching and Retrieval ／ Zebin Yang, Sunjian Zheng, Tong Xie 他
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拡散ポリシーとマルチタイムスケール世界モデルによる深層能動推論：実世界探索とナビゲーション
拡散ポリシーとマルチタイムスケール世界モデルを組み合わせた深層能動推論フレームワークを提案し、実世界ナビゲーションで探索と目標指向行動を統合して成功率向上と衝突低減を実現した。
原題: Deep Active Inference with Diffusion Policy and Multiple Timescale World Model for Real-World Exploration and Navigation ／ Riko Yokozawa, Kentaro Fujii, Yuta Nomura 他
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VENTURA: 画像拡散モデルを統合タスク条件付きナビゲーションに適応
インターネット事前学習済みの画像拡散モデルを微調整し、言語指示に従って画像空間で経路マスクを生成する視覚言語ナビゲーションシステムを提案。軽量な模倣学習ポリシーで実行可能な軌道に変換し、実世界評価で成功率33%向上・衝突54%削減を達成。
原題: VENTURA: Adapting Image Diffusion Models for Unified Task Conditioned Navigation ／ Arthur Zhang, Xiangyun Meng, Luca Calliari 他
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LaViRA: 連続環境におけるゼロショット視覚言語ナビゲーションのための言語・視覚・ロボット行動翻訳
自然言語指示に基づき未学習の連続環境をナビゲートするゼロショット手法。行動を言語・視覚・ロボットの3階層に分解し、各段階で異なる規模のマルチモーダル大規模言語モデルを活用することで、汎化性能と実機制御の効率を両立した。
原題: LaViRA: Language-Vision-Robot Actions Translation for Zero-Shot Vision Language Navigation in Continuous Environments ／ Hongyu Ding, Ziming Xu, Yudong Fang 他
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能動的リスク知覚による社会的ナビゲーションの学習
RGB-Dとオドメトリのみを用い、周囲の人間との衝突リスクを予測する能動的リスク知覚モジュールをFalconに追加し、混雑環境での社会的に配慮したナビゲーションを実現した。
原題: Learning to Navigate Socially Through Proactive Risk Perception ／ Erjia Xiao, Lingfeng Zhang, Yingbo Tang 他
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オフライン事前学習とオンライン微調整を統合した強化学習によるロボットソーシャルナビゲーション
因果TransformerにReturn-to-Go予測を組み込み、時空間融合モデルとハイブリッド経験サンプリングでオフライン学習からオンライン適応への分布シフトを抑え、人混みでのロボットナビゲーション性能を向上させた研究。
原題: Integrating Offline Pre-Training with Online Fine-Tuning: A Reinforcement Learning Approach for Robot Social Navigation ／ Run Su, Hao Fu, Shuai Zhou 他
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C-Free-Uniform: 地図条件付き軌道サンプラーによるモデル予測パス積分制御
自由空間を均一にサンプリングする制御入力分布を局所地図に基づいて生成し、MPPI制御に統合することで、複雑なナビゲーションタスクで少ないサンプル数ながら高い成功率を実現した。
原題: C-Free-Uniform: A Map-Conditioned Trajectory Sampler for Model Predictive Path Integral Control ／ Yukang Cao, Rahul Moorthy, O. Goktug Poyrazoglu 他
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NavSpace：ナビゲーションエージェントの空間知能指示追従ベンチマーク
ナビゲーションエージェントの空間知能を評価する6カテゴリ・1228ペアのベンチマークNavSpaceを提案し、22モデルを評価するとともに、新モデルSNavを提案して実機でも優位性を示した。
原題: NavSpace: How Navigation Agents Follow Spatial Intelligence Instructions ／ Haolin Yang, Yuxing Long, Zhuoyuan Yu 他
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ロボットナビゲーションのための非劣モジュラ視覚注意
視覚慣性ナビゲーションの効率化のため、MSEベースの非劣モジュラ目的関数で視覚特徴を選択する枠組みを提案し、4つの多項式時間近似アルゴリズムを導入して性能保証とリアルタイム性を示した。
原題: Non-submodular Visual Attention for Robot Navigation ／ Reza Vafaee, Kian Behzad, Milad Siami 他
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点群ベース制御バリア関数とモデル予測制御による自律移動ロボットの安全クリティカルナビゲーション
点群を動的・静的障害物に分類し、動的障害物の将来状態を予測して制御バリア関数と非線形モデル予測制御を組み合わせることで、複雑環境での安全なナビゲーションを実現する手法を提案した。
原題: Point Cloud-Based Control Barrier Functions for Model Predictive Control in Safety-Critical Navigation of Autonomous Mobile Robots ／ Faduo Liang, Yunfeng Yang, Shi-Lu Dai
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行動記述予測を補助タスクに用いた身体性ナビゲーション
ナビゲーションの強化学習に、視覚言語モデルからの知識蒸留を利用して行動を言語で記述する補助タスクを組み込み、説明可能性と高性能を両立させた。
原題: Embodied Navigation with Auxiliary Task of Action Description Prediction ／ Haru Kondoh, Asako Kanezaki
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固有感覚計測を用いた惑星環境のための安全な能動ナビゲーションと探査
脚ロボットが脚と地形の相互作用から固有感覚のみで走行可能性を推定し、未知の粒状地形を安全に探査・ナビゲーションするフレームワークSAEGTを提案した。
原題: Safe Active Navigation and Exploration for Planetary Environments Using Proprioceptive Measurements ／ Matthew Jiang, Shipeng Liu, Feifei Qian
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物理事前知識を用いたオンライン階層的政策学習による未知環境でのロボットナビゲーション
未知の大規模屋内環境でのロボットナビゲーションのため、高レベルで疎なグラフによる大域的接続性を捉え、低レベルでニューラル場とEikonal PDEを組み合わせた物理情報に基づく階層的計画手法を提案し、スペクトルバイアスや破滅的忘却を克服してオンライン探索・地図構築・実環境ナビゲーションの可能性を示した。
原題: Online Hierarchical Policy Learning using Physics Priors for Robot Navigation in Unknown Environments ／ Wei Han Chen, Yuchen Liu, Alexiy Buynitsky 他
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適応的ダイナミクス計画によるロボットナビゲーション
強化学習を用いてロボットのダイナミクス特性を動的に調整し、環境の複雑さに応じて計画器が適応できるようにする手法を提案。シミュレーションと実世界実験でナビゲーションの成功率、安全性、効率が向上することを示した。
原題: Adaptive Dynamics Planning for Robot Navigation ／ Yuanjie Lu, Mingyang Mao, Tong Xu 他
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SHRUMS: 小型3Dソナーを用いたリアルタイム水中運動計画のためのセンサハルシネーション
小型3Dソナーを初めて統合した水中自律ナビゲーションシステムを提案し、実在しないセンサの計測を仮想的に生成する「センサハルシネーション」により、悪視界下でもリアルタイムに動作することを実データで検証した。
原題: SHRUMS: Sensor Hallucination for Real-time Underwater Motion Planning with a Compact 3D Sonar ／ Susheel Vadakkekuruppath, Herman B. Amundsen, Jason M. O'Kane 他
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Kinaema: 移動中の記憶と姿勢のための再帰シーケンスモデル
移動しながら視覚観測を再帰的に圧縮して暗黙の記憶を保持し、クエリ画像の相対位置を推定するモデルを提案。事前観測を活用したナビゲーションタスクMem-Navで有効性を示す。
原題: Kinaema: a recurrent sequence model for memory and pose in motion ／ Mert Bulent Sariyildiz, Philippe Weinzaepfel, Guillaume Bono 他
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GRIP: 動的環境におけるグリッドベース中継と共起認識プランニングの統合フレームワーク
動的で複雑な環境でのロボットナビゲーションのため、意味的占有グリッドと共起認識シンボリックプランニングを組み合わせたGRIPフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で成功率と経路効率の向上を示した。
原題: GRIP: A Unified Framework for Grid-Based Relay and Co-Occurrence-Aware Planning in Dynamic Environments ／ Ahmed Alanazi, Duy Ho, Yugyung Lee
日本語で読む → - 論文ソーシャルナビゲーションロボティクス
正負のデモンストレーションとルールベース仕様から学ぶソーシャルナビゲーション
正例・負例のデモから密度ベース報酬を学習し、ルールベースの目的と組み合わせて安全で適応的な移動ロボットナビゲーション方策を蒸留するフレームワークを提案した。
原題: Learning Social Navigation from Positive and Negative Demonstrations and Rule-Based Specifications ／ Chanwoo Kim, Jihwan Yoon, Hyeonseong Kim 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
HyPerNav: 未知環境における物体指向ナビゲーションのためのハイブリッド知覚
VLMを活用し、自己中心的なRGB-D観測とトップダウンマップを統合して未知環境で目標物体へナビゲートする手法を提案し、シミュレーションと実機で最先端性能を達成した。
原題: HyPerNav: Hybrid Perception for Object-Oriented Navigation in Unknown Environment ／ Zecheng Yin, Hao Zhao, Zhen Li
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
CompassNav: ナビゲーションにおける経路模倣から意思決定理解への転換
視覚言語モデルによるナビゲーションを「経路の模倣」から「意思決定の理解」へと転換する新パラダイムを提案し、全行動にA*距離を注釈したデータセットとギャップ認識型ハイブリッド報酬で訓練した7Bエージェントが目標ナビゲーションでSOTAを達成した。
原題: CompassNav: Steering From Path Imitation To Decision Understanding In Navigation ／ LinFeng Li, Jian Zhao, Yuan Xie 他
日本語で読む → - 論文ロボティクス/安全/ナビゲーションAI
不合理な機械：神経症とアルゴリズム安全の限界
身体性AIにおける神経症的行動を分類し、オンライン検出器と回避策を提案するとともに、遺伝的プログラミングによる破壊的テストで安全限界を明らかにするフレームワークを提示した。
原題: The Irrational Machine: Neurosis and the Limits of Algorithmic Safety ／ Daniel Howard
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