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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: 2025/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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未知環境における安全なナビゲーションのための局所占有格子地図からの制御バリア関数のオンライン合成
未知環境で局所占有格子地図から制御バリア関数をオンラインで高速合成し、リアルタイムの安全フィルタを実現する手法を提案。
原題: Online Synthesis of Control Barrier Functions with Local Occupancy Grid Maps for Safe Navigation in Unknown Environments ／ Yuepeng Zhang, Yu Chen, Yuda Li 他
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DORAEMON: 記憶強化型分散オントロジー認識エージェントによるナビゲーション
人間の脳の腹側・背側経路を模したフレームワークで、VLMと階層的意味空間融合・トポロジーマップを組み合わせ、未知環境でのゼロショット自律ナビゲーションを高精度に実現した。
原題: DORAEMON: Decentralized Ontology-aware Reliable Agent with Enhanced Memory Oriented Navigation ／ Tianjun Gu, Linfeng Li, Xuhong Wang 他
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成功への階段：LLM駆動の粗から細への探索によるオンライン階層対応ゼロショット物体目標ナビゲーションフレームワーク
事前地図や再学習なしで多階層建物内の物体を目指すゼロショットナビゲーションを実現するASCENTを提案。階層表現構築とLLMによる粗密探索でHM3D/MP3Dで最高性能を達成し、四足ロボットで実機検証した。
原題: Stairway to Success: An Online Floor-Aware Zero-Shot Object-Goal Navigation Framework via LLM-Driven Coarse-to-Fine Exploration ／ Zeying Gong, Rong Li, Tianshuai Hu 他
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PhysNav-DG：ナビゲーションにおける堅牢なVLM-センサ融合のための適応型フレームワーク
古典的なセンサ融合と視覚言語モデルを統合し、適応的カルマンフィルタとChain-of-Thought説明生成を組み合わせたナビゲーションフレームワークを提案。屋内・自動運転・ソーシャルナビゲーションを統合したMD-NEXベンチマークを構築し、成功率を20%以上改善。
原題: PhysNav-DG: A Novel Adaptive Framework for Robust VLM-Sensor Fusion in Navigation Applications ／ Trisanth Srinivasan, Santosh Patapati
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Trailblazer: 長距離計画のためのオフロードコストマップ学習
模倣学習と微分可能A*プランナーを用いて、マルチモーダルセンサデータからオフロード環境のコストマップを自動生成し、長距離経路計画を実現するフレームワークを提案・実証した。
原題: Trailblazer: Learning offroad costmaps for long range planning ／ Kasi Viswanath, Felix Sanchez, Timothy Overbye 他
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AIとビジョンによるナノドローンの部分既知環境での自律ナビゲーション
30グラムの超小型ドローンCrazyflie 2.1で、深層学習による物体検出をエッジで実行し、機体上の反応型プランナと組み合わせることで、未知の障害物を避けながら目標地点へ到達する自律飛行を実現した。
原題: AI and Vision based Autonomous Navigation of Nano-Drones in Partially-Known Environments ／ Mattia Sartori, Chetna Singhal, Neelabhro Roy 他
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YOPOv2-Tracker: 知覚から行動までのエンドツーエンド俊敏追跡・ナビゲーションフレームワーク
クアッドロータの追跡・ナビゲーションを、センサ観測から直接制御指令へ写像するエンドツーエンドの枠組みとして構築し、運動プリミティブをアンカーに軌道コストを回帰することで解釈性を保ちつつ俊敏性を実現した。
原題: YOPOv2-Tracker: An End-to-End Agile Tracking and Navigation Framework from Perception to Action ／ Junjie Lu, Yulin Hui, Xuewei Zhang 他
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未来志向ナビゲーション：ワンショットエネルギー型マルチモーダル運動予測による動的障害物回避
エネルギー型ニューラルネットで動的障害物の将来運動をワンショット予測し、それをモデル予測制御に組み込むことで、倉庫環境などで安全かつ効率的に移動ロボットをナビゲートする手法を提案した。
原題: Future-Oriented Navigation: Dynamic Obstacle Avoidance with One-Shot Energy-Based Multimodal Motion Prediction ／ Ze Zhang, Georg Hess, Junjie Hu 他
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災害後の動的混雑環境を自律探索するロボットの統合制御フレームワーク
災害救助ロボットが動的で不確実な混雑環境を安全に自律移動できるよう、ヒューリスティックな経路計画とロバストな軌道追従を組み合わせた統合制御手法を提案し、シミュレーションで既存手法より最大42.3%優れた性能を示した。
原題: Enabling Robots to Autonomously Search Dynamic Cluttered Post-Disaster Environments ／ Karlo Rado, Mirko Baglioni, Anahita Jamshidnejad
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大規模言語モデルと知識表現を用いた自動運転のための人間らしい意味的ナビゲーション
大規模言語モデルで非形式的なナビゲーション指示を論理規則（ASP）に変換し、地図に依存せず動的な都市環境で適応可能な自動運転ナビゲーションを実現する手法を提案。
原題: Human-like Semantic Navigation for Autonomous Driving using Knowledge Representation and Large Language Models ／ Augusto Luis Ballardini, Miguel Ángel Sotelo
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未知環境におけるガラス障害物への能動的接触による空中ナビゲーション
視覚で検出したガラス面に軽量接触センサで能動的に触れて確認し、地図を更新しながら安全な経路を再計画するドローンの自律飛行システムを提案した。
原題: Active Contact Engagement for Aerial Navigation in Unknown Environments with Glass ／ Xinyi Chen, Yichen Zhang, Hetai Zou 他
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HEPP: UAVの高速障害物回避のための超効率的な知覚と計画
UAVが混雑環境で高速飛行しながら障害物を回避できるよう、知覚・地図生成・経路探索・軌道生成を統合した超効率的システムを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: HEPP: Hyper-efficient Perception and Planning for High-speed Obstacle Avoidance of UAVs ／ Minghao Lu, Xiyu Fan, Bowen Xu 他
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単一画像から動画生成環境表現を介した運動方策へ
1枚のRGB画像から動画生成モデルで多視点映像を作り、3D基盤モデルで点群を再構成して衝突回避運動を生成する枠組みVGERを提案。
原題: From Single Images to Motion Policies via Video-Generation Environment Representations ／ Weiming Zhi, Ziyong Ma, Tianyi Zhang 他
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動的LiDAR環境における移動ロボットのリアルタイム空間推論：再構成とナビゲーション
移動ロボットが取得するLiDARデータから、歩行者などの動物体を含む動的環境でリアルタイムに表面再構成と自由空間推定を行い、自律ナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
原題: Real-Time Spatial Reasoning by Mobile Robots for Reconstruction and Navigation in Dynamic LiDAR Scenes ／ Pengdi Huang, Mingyang Wang, Huan Tian 他
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ガウシアンスプラッティングを非構造屋外環境における自律ナビゲーションの統一表現として活用
大規模非構造屋外環境でのロボット自律ナビゲーションに、ガウシアンスプラッティングを統一表現として用いることを提案し、その有効性と課題を示した。
原題: Gaussian Splatting as a Unified Representation for Autonomy in Unstructured Environments ／ Dexter Ong, Yuezhan Tao, Varun Murali 他
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非構造環境におけるUGVナビゲーションのための動的ベイズフィルタリングを用いた局所極小予測
検出した障害物とゴール情報から動的ベイズフィルタリングで局所極小を事前予測し、UGVがスタックする前に人間への支援要請や再計画を可能にする手法を開発した。
原題: Local Minima Prediction using Dynamic Bayesian Filtering for UGV Navigation in Unstructured Environments ／ Seung Hun Lee, Wonse Jo, Lionel P. Robert 他
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RANa: 検索拡張ナビゲーション
過去のエピソードから収集したデータベースを検索し、その情報を活用して未知環境でのナビゲーション性能を向上させる強化学習エージェントを提案。
原題: RANa: Retrieval-Augmented Navigation ／ Gianluca Monaci, Rafael S. Rezende, Romain Deffayet 他
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エッジクラウド上のLLMを用いた文脈適応型自律ドローン航法
自然言語による環境記述をLLMで解釈し、航法マップのパラメータやタスク指示をリアルタイム調整する手法を検討し、6Gエッジクラウド上での適切なLLM配置を評価した。
原題: Contextualized Autonomous Drone Navigation using LLMs Deployed in Edge-Cloud Computing ／ Hongqian Chen, Yun Tang, Antonios Tsourdos 他
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動的混雑環境における安全で効率的なナビゲーションのための自己中心型Conformal Prediction
予測誤差のうち安全性に直結するものだけに反応する自己中心的なスコア関数を導入し、モデル予測制御と適応的Conformal Predictionを組み合わせることで、過度に保守的にならず安全かつ効率的なロボットナビゲーションを実現した。
原題: Egocentric Conformal Prediction for Safe and Efficient Navigation in Dynamic Cluttered Environments ／ Jaeuk Shin, Jungjin Lee, Insoon Yang
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Graph2Nav: ロボットナビゲーションのための3D物体関係グラフ生成
2Dのパノプティックシーングラフを3D意味マッピングで拡張し、屋内・屋外両方で使えるリアルタイム3D物体関係グラフを生成する枠組みを提案。LLMベースのプランナーと統合し、実環境の物体探索タスクで探索効率が向上することを示した。
原題: Graph2Nav: 3D Object-Relation Graph Generation to Robot Navigation ／ Tixiao Shan, Abhinav Rajvanshi, Niluthpol Mithun 他
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地形を考慮した運動力学的計画のための効率的適応状態格子を用いたオフロード移動ロボットナビゲーション
オフロード環境での移動ロボットナビゲーションのために、地形の傾斜や車両の姿勢を考慮した運動力学的制約を効率的適応状態格子（EASL）のエッジにエンコードする新しい計画手法（KEASL）を提案し、実機実験で検証した。
原題: Terrain-Aware Kinodynamic Planning with Efficiently Adaptive State Lattices for Mobile Robot Navigation in Off-Road Environments ／ Eric R. Damm, Jason M. Gregory, Eli S. Lancaster 他
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安全でプラットフォームを考慮したロボットナビゲーションのための学習型知覚フォワードダイナミクスモデル
周囲の形状と固有受容感覚の履歴からロボットの将来状態を予測する学習型フォワードダイナミクスモデルを提案し、MPPI計画に統合することで、コスト調整なしに安全なナビゲーションを実現した。
原題: Learned Perceptive Forward Dynamics Model for Safe and Platform-aware Robotic Navigation ／ Pascal Roth, Jonas Frey, Cesar Cadena 他
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不確実性下の移動ロボットナビゲーションのためのKoopmanオペレータベースNMPCフレームワーク
Koopmanオペレータで学習した予測モデルを非線形モデル予測制御に組み込み、滑りやノイズなどの不確実性がある環境でも移動ロボットが障害物を避けて走行できる制御手法を提案した。
原題: A Koopman Operator-based NMPC Framework for Mobile Robot Navigation under Uncertainty ／ Xiaobin Zhang, Mohamed Karim Bouafoura, Lu Shi 他
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深層強化学習と運動計画を橋渡しする混雑環境でのモデルフリーナビゲーション
グラフベースの運動計画を深層強化学習に統合し、混雑環境での探索効率とタスク成功率を向上させる手法を提案した。
原題: Bridging Deep Reinforcement Learning and Motion Planning for Model-Free Navigation in Cluttered Environments ／ Licheng Luo, Mingyu Cai
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多面体間の安全なナビゲーションのためのミンコフスキー演算に基づく制御バリア関数
多面体ロボットと多面体障害物間の正確な符号付き距離関数をミンコフスキー差空間での凸最適化として定式化し、微分可能最適化により制御バリア関数を構築する手法を提案した。
原題: Control Barrier Functions via Minkowski Operations for Safe Navigation among Polytopic Sets ／ Yi-Hsuan Chen, Shuo Liu, Wei Xiao 他
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ApexNav: ターゲット中心の意味融合を用いたゼロショット物体ナビゲーションのための適応的探索戦略
未知環境で目標物体を探すゼロショット物体ナビゲーションにおいて、意味情報の分布に応じて意味推論と幾何探索を切り替え、目標と類似物体の長期記憶を保持することで、誤検出に頑健で効率的な探索を実現した。
原題: ApexNav: An Adaptive Exploration Strategy for Zero-Shot Object Navigation with Target-centric Semantic Fusion ／ Mingjie Zhang, Yuheng Du, Chengkai Wu 他
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自律移動ロボットのマルチゴール空間ナビゲーションにおける階層型強化学習
複雑なロボットナビゲーションタスクで階層型強化学習(HRL)と従来の強化学習(PPO)を比較し、サブゴール生成や終了関数の特性を実験的に検証した研究。
原題: Hierarchical Reinforcement Learning in Multi-Goal Spatial Navigation with Autonomous Mobile Robots ／ Brendon Johnson, Alfredo Weitzenfeld
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加速度障害物を用いた動的環境におけるロボットナビゲーション
速度障害物の概念を加速度に拡張し、線形・非線形軌道を移動する障害物との衝突を避けるための加速度障害物の境界を解析的に導出した。
原題: Robot Navigation in Dynamic Environments using Acceleration Obstacles ／ Asher Stern, Zvi Shiller
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勾配場ベースの動的ウィンドウ法による複雑環境での衝突回避
障害物距離の勾配情報を新たなコスト項として動的ウィンドウ法に組み込み、非凸形状の障害物を含む複雑環境での予測的な衝突回避を実現した。
原題: Gradient Field-Based Dynamic Window Approach for Collision Avoidance in Complex Environments ／ Ze Zhang, Yifan Xue, Nadia Figueroa 他
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AUTONAV：ロボット自律ナビゲーションのためのツール
ロボットの自律ナビゲーションに必要な地図作成・自己位置推定・経路計画を自動化するモジュール式ツールAUTONAVを提案し、屋内シミュレーションで地図と経路計画の生成例を示した。
原題: AUTONAV: A Toolfor Autonomous Navigation of Robots ／ Mir Md Sajid Sarwar, Sudip Samanta, Rajarshi Ray
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