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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: 2025/7/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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拡散デノイザ支援によるジャイロコンパス
低コストジャイロのノイズを拡散モデルで除去し、学習ベースの方位推定精度を向上させる手法を提案した。
原題: Diffusion Denoiser-Aided Gyrocompassing ／ Gershy Ben-Arie, Daniel Engelsman, Rotem Dror 他
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見ることから経験することへ：強化学習によるナビゲーション基盤モデルのスケーリング
大規模動画での事前学習とシミュレーションでの強化学習を組み合わせ、都市ナビゲーションにおける対話的で安全な行動を実現するS2Eフレームワークを提案。
原題: From Seeing to Experiencing: Scaling Navigation Foundation Models with Reinforcement Learning ／ Honglin He, Yukai Ma, Brad Squicciarini 他
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CADファイルからロボットナビゲーション用の屋内OpenStreetMapを生成する
建築CADファイルを自動変換し、階層的なトポメトリックOpenStreetMap表現を生成するシステムを提案。SLAMの限界を回避し、長期ロボットナビゲーションを実現する。
原題: Generation of Indoor Open Street Maps for Robot Navigation from CAD Files ／ Jiajie Zhang, Shenrui Wu, Xu Ma 他
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OpenNav: マルチモーダル大規模言語モデルによるオープンワールドナビゲーション
マルチモーダル大規模言語モデルを活用し、自由形式の言語指示からロボットの軌道点列を生成するゼロショット視覚言語ナビゲーション手法を提案。
原題: OpenNav: Open-World Navigation with Multimodal Large Language Models ／ Mingfeng Yuan, Letian Wang, Steven L. Waslander
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CogDDN: 認知的需求駆動ナビゲーションと二重プロセス思考による意思決定最適化
VLMを用いて人間の速い思考と遅い思考を模倣し、未知環境で暗黙の要求に応じて対象物体を探索・ナビゲートするフレームワークを提案。
原題: CogDDN: A Cognitive Demand-Driven Navigation with Decision Optimization and Dual-Process Thinking ／ Yuehao Huang, Liang Liu, Shuangming Lei 他
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X-Nav: 移動ロボットのためのエンドツーエンド異形態ナビゲーション学習
車輪型・四脚型など異なるロボット形態に単一のポリシーで対応するナビゲーション手法を提案し、未見の形態や実環境へのゼロショット転移を実現した。
原題: X-Nav: Learning End-to-End Cross-Embodiment Navigation for Mobile Robots ／ Haitong Wang, Aaron Hao Tan, Angus Fung 他
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マルチモーダル予測と能動的プロービングを統合した動作計画
他エージェントの行動予測の不確かさを混合モデルで扱うリスク指標を提案し、能動的プロービングで予測の曖昧さを減らしながら自律ナビゲーションを行う枠組みを構築した。
原題: Active Probing with Multimodal Predictions for Motion Planning ／ Darshan Gadginmath, Farhad Nawaz, Minjun Sung 他
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陸空両用ロボットの効率的な自律ナビゲーションのための二段階軽量フレームワーク
陸空両用ロボットのナビゲーションを効率化するため、大域キーポイント予測と局所軌道修正を組み合わせた軽量な二段階フレームワークを提案し、実機実験でパラメータ削減とエネルギー消費低減を実現した。
原題: A Two-Stage Lightweight Framework for Efficient Land-Air Bimodal Robot Autonomous Navigation ／ Yongjie Li, Zhou Liu, Wenshuai Yu 他
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不確実環境における視界を考慮した暗黙的双対制御ナビゲーション
知覚不確実性と制御を統合した双対制御問題として、視界制限下での衝突回避と探索・活用のバランスを暗黙的に行うモデル予測パスインテグラル(VA-MPPI)を提案し、未観測障害物との衝突を大幅に削減した。
原題: Implicit Dual-Control for Visibility-Aware Navigation in Unstructured Environments ／ Benjamin Johnson, Qilun Zhu, Robert Prucka 他
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LOVON: 脚式ロボットのためのオープン語彙物体ナビゲータ
大規模言語モデルによる階層的タスク計画とオープン語彙の視覚検出を統合し、動的で非構造化環境での長距離物体ナビゲーションを実現するフレームワークを提案。
原題: LOVON: Legged Open-Vocabulary Object Navigator ／ Daojie Peng, Jiahang Cao, Qiang Zhang 他
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専門家のようにチューニングを学習：MLLM推論とCVAE適応による解釈可能でシーン認識型ナビゲーション
マルチモーダル大規模言語モデルと条件付き変分オートエンコーダを組み合わせ、自然言語指示からナビゲーションのハイパーパラメータを適応的に調整する解釈可能なナビゲーションフレームワークLE-Navを提案。
原題: Learning to Tune Like an Expert: Interpretable and Scene-Aware Navigation via MLLM Reasoning and CVAE-Based Adaptation ／ Yanbo Wang, Zipeng Fang, Lei Zhao 他
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生物に着想を得たハイブリッドマップ：モバイル協働ロボットナビゲーションのための空間暗黙ローカルフレームとトポロジカルマップ
人間の空間認識に倣い、空間情報と学習特徴を統合したローカルフレームをトポロジカルマップに組み込み、RRT*ベースのナビゲーションを実現した研究。
原題: Bio-Inspired Hybrid Map: Spatial Implicit Local Frames and Topological Map for Mobile Cobot Navigation ／ Tuan Dang, Manfred Huber
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自由空間コリドーに基づく適応型制御バリア・リアプノフ関数による安全な移動ロボットナビゲーション
計画軌道周辺の自由空間コリドーから安全制約を導出するMPCCフレームワークを提案し、SACでCBFパラメータを動的に適応させて未知の混雑環境での移動ロボットナビゲーションを実現した。
原題: Corridor-based Adaptive Control Barrier and Lyapunov Functions for Safe Mobile Robot Navigation ／ Nicholas Mohammad, Nicola Bezzo
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HuNavSim 2.0: 人を意識したロボットナビゲーションのための拡張人間ナビゲーションシミュレータ
ROS 2上で動作しGazeboやIsaac Simと連携できるオープンソースの人間ナビゲーションシミュレータの新版で、ビヘイビアツリーによる複雑な人間行動の生成機能を拡充した。
原題: HuNavSim 2.0: An Enhanced Human Navigation Simulator for Human-Aware Robot Navigation ／ Miguel Escudero-Jiménez, Noé Pérez-Higueras, Andrés Martínez-Silva 他
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自由エネルギー原理に基づく認知リスク統合による歩行者密集環境での自動運転ナビゲーション
自由エネルギー原理に着想を得た認知リスクモデルを自動運転車と歩行者の両方に組み込み、歩行者密集環境での人間らしい予測と意思決定を実現するフレームワークを提案した。
原題: Free Energy-Inspired Cognitive Risk Integration for AV Navigation in Pedestrian-Rich Environments ／ Meiting Dang, Yanping Wu, Yafei Wang 他
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流れ関数ベースの複雑な障害物回避ナビゲーション手法
非粘性非圧縮流れ中の2次元剛体面として障害物を表現し、渦パネル法とモデル予測制御を組み合わせて、複雑な環境でのクアッドコプターの障害物回避を実現した。
原題: Stream Function-Based Navigation for Complex Quadcopter Obstacle Avoidance ／ Sean Smith, Emmanuel Witrant, Ya-Jun Pan
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最小ロボットシステムにおける知覚の歪みと自律的表象学習
距離センサとコンパスを備えた最小構成の二輪ロボットのランダム探索を通じ、不完全な知覚から歪んだ表象空間が生じつつも、環境と対応する構造が自律的に学習されることを示した。
原題: Perceptual Distortions and Autonomous Representation Learning in a Minimal Robotic System ／ David Warutumo, Ciira wa Maina
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特徴フロー指標と確率的運動計画に基づく軽量で堅牢な視覚的教示・再帰ナビゲーション
教示フェーズで得たキーフレーム間の特徴フローを指標に、現在の観測との特徴フローを最小化するよう確率的運動計画でロボットを誘導する、高精度な自己位置推定や密な再構成を不要とした軽量・堅牢な視覚ナビゲーション手法を提案。
原題: FFI-VTR: Lightweight and Robust Visual Teach and Repeat Navigation based on Feature Flow Indicator and Probabilistic Motion Planning ／ Jikai Wang, Yunqi Cheng, Zonghai Chen
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ハイブリッド最適化によるホモトピー経路に基づく調和ポテンシャル場のカスタマイズ
森林環境のような複雑な作業空間において、調和ポテンシャル場のホモトピー経路を自動的に設計し、所望のトポロジー特性を持つナビゲーション制御を可能にするハイブリッド最適化手法を提案した。
原題: Customize Harmonic Potential Fields via Hybrid Optimization over Homotopic Paths ／ Shuaikang Wang, Tiecheng Guo, Meng Guo
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学習ベースの屋内ナビゲーションは実世界で使えるか？模倣学習の可能性
RGB画像・LiDAR・両者を組み合わせた模倣学習による屋内ナビゲーションを実機で従来のポテンシャルフィールド法と比較し、多モーダルモデルが多くの場面で優れる一方、動的環境では課題が残ることを示した。
原題: Are Learning-Based Approaches Ready for Real-World Indoor Navigation? A Case for Imitation Learning ／ Nigitha Selvaraj, Alex Mitrevski, Sebastian Houben
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MOSU: マルチモーダルシーン理解による自律長距離ロボットナビゲーション
LiDAR・画像セグメンテーション・視覚言語モデルを統合し、社会的規範も考慮した屋外長距離自律ナビゲーションシステムを実現した。
原題: MOSU: Autonomous Long-range Robot Navigation with Multi-modal Scene Understanding ／ Jing Liang, Kasun Weerakoon, Daeun Song 他
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モデル予測制御とファジィ論理を組み合わせた多角形障害物回避
占有格子地図を連続微分可能な関数に再定式化し、ファジィ論理を用いて論理演算子を含む障害物回避制約をMPCに組み込む手法を提案し、シミュレーションで検証した。
原題: Polygonal Obstacle Avoidance Combining Model Predictive Control and Fuzzy Logic ／ Michael Schröder, Eric Schöneberg, Daniel Görges 他
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キノコ体回路と学習歩行を用いた屋外ロボットの視覚的帰巣
アリの帰巣行動を模倣し、キノコ体モデルと学習歩行による視覚的帰巣を実世界の小型ロボットで実現した研究。
原題: Visual Homing in Outdoor Robots Using Mushroom Body Circuits and Learning Walks ／ Gabriel G. Gattaux, Julien R. Serres, Franck Ruffier 他
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終端間CNNセンサフュージョンによる障害物回避の模倣学習
深度カメラのカラー画像と深度画像を入力とし、センサフュージョンを行う2つのCNNを設計・学習して、移動ロボットの旋回指令を出力する障害物回避手法を提案した。
原題: Imitation Learning for Obstacle Avoidance Using End-to-End CNN-Based Sensor Fusion ／ Lamiaa H. Zain, Hossam H. Ammar, Raafat E. Shalaby
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PixelNav: トポロジカルグラフを用いたモデルベース視覚のみナビゲーション
深層学習と古典的なモデルベース計画を組み合わせ、トポロジカルグラフ表現とMPC・走行可能性推定・視覚的位置認識・姿勢推定を統合した解釈性の高い視覚のみナビゲーションシステムを提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: PixelNav: Towards Model-based Vision-Only Navigation with Topological Graphs ／ Sergey Bakulin, Timur Akhtyamov, Denis Fatykhov 他
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安全な移動ロボットナビゲーションのための非線形モデル予測制御のステップバイステップガイド
障害物環境を安全に移動する移動ロボットのための非線形モデル予測制御(NMPC)の理論から実装までを段階的に解説した技術レポート。
原題: A Step-by-step Guide on Nonlinear Model Predictive Control for Safe Mobile Robot Navigation ／ Dennis Benders, Laura Ferranti, Johannes Köhler
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CARE: 反発力推定による視覚ナビゲーションの衝突回避と安全性向上
RGB画像から推定した深度に基づく反発力で軌道を動的に補正し、追加センサや再学習なしに視覚ナビゲーションの衝突を最大100%削減する着脱可能モジュールCAREを提案。
原題: CARE: Enhancing Safety of Visual Navigation through Collision Avoidance via Repulsive Estimation ／ Joonkyung Kim, Joonyeol Sim, Woojun Kim 他
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信頼性の高いAR誘導手術ナビゲーションに向けて：データ駆動型生体力学とプロンプトを用いた対話的変形モデリング
術前モデルと術中解剖のずれを補正するため、FEM精度を保ちつつ高速なデータ駆動型生体力学アルゴリズムを提案し、さらに外科医が対話的にプロンプトを与えて誤整列を修正する仕組みを導入した。公開データセットで平均誤差3.42mm、プロンプト併用で2.78mmを達成した。
原題: Toward Reliable AR-Guided Surgical Navigation: Interactive Deformation Modeling with Data-Driven Biomechanics and Prompts ／ Zheng Han, Jun Zhou, Jialun Pei 他
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Narrate2Nav: 人間中心環境における暗黙的言語推論を用いたリアルタイム視覚ナビゲーション
大規模視覚言語モデルの推論を潜在空間に埋め込み、RGB入力から低レベル動作コマンドを生成するリアルタイム視覚-行動モデルを提案。人間中心環境でのナビゲーション性能を大幅に向上させた。
原題: Narrate2Nav: Real-Time Visual Navigation with Implicit Language Reasoning in Human-Centric Environments ／ Amirreza Payandeh, Anuj Pokhrel, Daeun Song 他
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履歴拡張型視覚言語モデルによるフロンティアベースのゼロショット物体ナビゲーション
VLMに行動履歴を与えて動的にプロンプトし、フロンティア探索の意味的誘導と経路生成を行うゼロショット物体ナビゲーション手法を提案。HM3DでSR46%を達成。
原題: History-Augmented Vision-Language Models for Frontier-Based Zero-Shot Object Navigation ／ Mobin Habibpour, Fatemeh Afghah
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