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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: 2025/4/1 ／ 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ロボティクス
データ駆動型Koopman作用素とConformal Predictionを用いた動的環境における安全なナビゲーション
Koopman作用素によるデータ駆動の非線形ダイナミクス学習とConformal Predictionによる不確かさ定量化を組み合わせ、MPCの制約調整を通じて動的環境での安全な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: Safe Navigation in Dynamic Environments Using Data-Driven Koopman Operators and Conformal Prediction ／ Kaier Liang, Guang Yang, Mingyu Cai 他
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ビデオを用いた自律飛行体のリアルタイムナビゲーション
ドローンなどの自律飛行体がカメラ映像から意味情報を抽出してナビゲーションする際の計算負荷を、マルコフ決定過程フレームワークで軽減する手法を提案。
原題: Real-Time Navigation for Autonomous Aerial Vehicles Using Video ／ Khizar Anjum, Parul Pandey, Vidyasagar Sadhu 他
日本語で読む → - 論文群衆ナビゲーションロボティクス
追従こそがすべて：人をプランナーとして活用する群衆ナビゲーション
群衆環境でロボットが適切な人間をリーダーとして選び、その人に追従することで安全かつ効率的に目的地へ移動する手法を提案した論文。
原題: Following Is All You Need: Robot Crowd Navigation Using People As Planners ／ Yuwen Liao, Xinhang Xu, Ruofei Bai 他
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屋内養鶏場環境に適用するレーザー・視覚複合ナビゲーション手法
レーザーと視覚の信頼度に応じて融合ヨー角を動的に計算し、単一センサの弱点を補う屋内養鶏場向け複合ナビゲーションを提案・実証した。
原題: The Composite Visual-Laser Navigation Method Applied in Indoor Poultry Farming Environments ／ Jiafan Lu, Dongcheng Hu, Yitian Ye 他
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NaviDiffusor: コスト誘導拡散モデルによる視覚ナビゲーション
RGB画像のみから経路を生成する条件付き拡散モデルに、シーンやタスクのコスト勾配を推論時に与えて誘導することで、再学習なしに未知環境へゼロショット適応できる視覚ナビゲーション手法を提案した。
原題: NaviDiffusor: Cost-Guided Diffusion Model for Visual Navigation ／ Yiming Zeng, Hao Ren, Shuhang Wang 他
日本語で読む → - 論文安全制御/ナビゲーションロボティクス
制御バリア関数を用いたマルチロータ向け組み込み安全反応ナビゲーション
オンボードの距離センサのみから複合制御バリア関数を構成し、PX4オートパイロットに統合した安全フィルタで、未知環境でのドローン衝突回避を実現した。
原題: Embedded Safe Reactive Navigation for Multirotors Systems using Control Barrier Functions ／ Nazar Misyats, Marvin Harms, Morten Nissov 他
日本語で読む → - 論文空陸両用ロボット/ナビゲーションロボティクス
MorphoNavi: デジタルツインにおけるオブジェクト指向マッピングを用いた空陸両用ロボットナビゲーション
単眼カメラのみを用いて多様な物体を検出・位置推定し、デジタルツイン上で空陸両用ロボットをナビゲートするシステムを提案。模擬災害救助シナリオで有効性を実証した。
原題: MorphoNavi: Aerial-Ground Robot Navigation with Object Oriented Mapping in Digital Twin ／ Sausar Karaf, Mikhail Martynov, Oleg Sautenkov 他
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
透明性による信頼：視覚言語モデルを用いた自律移動ロボットの説明可能なソーシャルナビゲーション
視覚言語モデルとヒートマップを組み合わせ、ロボットがナビゲーション中の判断を自然言語で説明するモジュールを提案し、ユーザー調査で信頼と理解の向上を確認した。
原題: Trust Through Transparency: Explainable Social Navigation for Autonomous Mobile Robots via Vision-Language Models ／ Oluwadamilola Sotomi, Devika Kodi, Aliasghar Arab
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ロボタビリティ・スコア：都市街路における調和的なロボットナビゲーションの実現
都市環境が自律ロボットの走行にどれだけ適しているかを定量化する「ロボタビリティ・スコア」を提案し、ニューヨーク市での評価と実機実験でその有効性を示した。
原題: The Robotability Score: Enabling Harmonious Robot Navigation on Urban Streets ／ Matt Franchi, Maria Teresa Parreira, Fanjun Bu 他
日本語で読む → - 論文社会ナビゲーションロボティクス
SAP-CoPE: インフラセンサノードとの協調姿勢推定を用いた社会性を考慮した計画
屋内環境で自律走行するため、インフラカメラとLiDARを協調させて人間の3D姿勢を推定し、心理的なパーソナルスペースを考慮したMPCで社会的に快適な経路計画を行うシステムを提案。
原題: SAP-CoPE: Social-Aware Planning using Cooperative Pose Estimation with Infrastructure Sensor Nodes ／ Minghao Ning, Yufeng Yang, Shucheng Huang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
任意形状地上ロボットのための効率的な掃引体積ベース軌道生成
任意形状の地上ロボットのナビゲーションを高速化するため、粗から細への3段階フレームワークを提案し、連続的な衝突回避を保証しつつ従来手法より1〜数桁高速な軌道生成を実現した。
原題: Efficient Swept Volume-Based Trajectory Generation for Arbitrary-Shaped Ground Robot Navigation ／ Yisheng Li, Longji Yin, Yixi Cai 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
ForesightNav: シーン想像による効率的な探索学習
未探索領域の占有・意味情報を予測する想像モジュールを備え、長期的なナビゲーション目標を効率的に選択することで未知環境での探索性能を高める手法を提案。
原題: ForesightNav: Learning Scene Imagination for Efficient Exploration ／ Hardik Shah, Jiaxu Xing, Nico Messikommer 他
日本語で読む → - 論文視覚ナビゲーションロボティクス
事前分布は重要：デノイジング拡散ブリッジモデルによる視覚ナビゲーション
ガウスノイズではなく情報を持つ事前行動から拡散ブリッジで行動生成を開始することで、視覚ナビゲーションの模倣学習を効率化・高精度化する手法NaviBridgerを提案。
原題: Prior Does Matter: Visual Navigation via Denoising Diffusion Bridge Models ／ Hao Ren, Yiming Zeng, Zetong Bi 他
日本語で読む → - 論文航空ナビゲーションロボティクス
GeoNav: 二重スケール地理空間推論による言語目標航空ナビゲーションのためのMLLM活用
都市部での言語指示に基づくUAVナビゲーションのため、粗から細への空間推論を行うマルチモーダルエージェントGeoNavを提案し、CityNavベンチマークで成功率を最大18.4%向上させた。
原題: GeoNav: Empowering MLLMs with dual-scale geospatial reasoning for language-goal aerial navigation ／ Haotian Xu, Yue Hu, Chen Gao 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション機械学習
深層学習によるマルチモーダル融合で実現するロボットの堅牢な知覚とナビゲーション
RGB画像とLiDARを適応的に融合する軽量な深層学習アーキテクチャを提案し、複雑環境での自律ナビゲーションの知覚精度とロバスト性を向上させた。
原題: Deep Learning-Based Multi-Modal Fusion for Robust Robot Perception and Navigation ／ Delun Lai, Yeyubei Zhang, Yunchong Liu 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
深さ制約下でのASVナビゲーション：深層強化学習と限られたセンシング
単一ビーム測深器からの疎な深度計測のみを用い、ガウス過程回帰で海底地形を推定しながら強化学習で浅水域を安全に航行するASVナビゲーション手法を提案し、sim-to-real転移も実証した。
原題: Depth-Constrained ASV Navigation with Deep RL and Limited Sensing ／ Amirhossein Zhalehmehrabi, Daniele Meli, Francesco Dal Santo 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションcs.NE
複雑環境におけるニューロ進化駆動型自律ローバナビゲーション：都市捜索救助と産業点検への拡張
NEATを用いたニューロ進化手法で、火災・都市捜索救助・産業点検などの危険タスク向け自律ロボットのナビゲーションを実現し、深層強化学習に匹敵する成功率と優れた構造適応性を示した。
原題: Near-Driven Autonomous Rover Navigation in Complex Environments: Extensions to Urban Search-and-Rescue and Industrial Inspection ／ Dhadkan Shrestha, Lincoln Bhattarai
日本語で読む → - 論文視覚慣性ナビゲーションロボティクス
クォータニオンを用いた無香料粒子フィルタによる視覚慣性ナビゲーション
低コストIMUとランドマーク観測を融合し、6自由度UAVのGPS拒否環境下での自己位置推定精度を高めるクォータニオンベースの無香料粒子フィルタを提案した。
原題: Unscented Particle Filter for Visual-inertial Navigation using IMU and Landmark Measurements ／ Khashayar Ghanizadegan, Hashim A. Hashim
日本語で読む → - 論文ナビゲーション画像認識
RSRNav: 画像ゴールナビゲーションのための空間関係推論
ゴール画像と現在の観測間の空間的関係を推論し、ナビゲーションの指針とする手法を提案。視点の不一致に強く、ベンチマークで優れた性能を示す。
原題: RSRNav: Reasoning Spatial Relationship for Image-Goal Navigation ／ Zheng Qin, Le Wang, Yabing Wang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション制御
グラフベース経路計画と混合整数MPCの統合による混雑環境下でのロボットナビゲーション
既知の障害物に基づくグラフベースの大域経路計画と、混合整数MPCによる局所制御を組み合わせ、実行不可能性を検知して効率的に再計画する手法を提案し、実験で検証した。
原題: Integration of a Graph-Based Path Planner and Mixed-Integer MPC for Robot Navigation in Cluttered Environments ／ Joshua A. Robbins, Stephen J. Harnett, Andrew F. Thompson 他
日本語で読む → - 論文安全強化学習/ナビゲーションAI
確率的列挙による制御バリア関数設計：安全な強化学習ナビゲーション
確率的列挙で危険領域を特定し、制御バリア関数に基づく安全層を構築することで、任意の強化学習ナビゲーション方策を安全に補正する階層制御フレームワークを提案した。
原題: Designing Control Barrier Function via Probabilistic Enumeration for Safe Reinforcement Learning Navigation ／ Luca Marzari, Francesco Trotti, Enrico Marchesini 他
日本語で読む → - 論文XAI/VR/ナビゲーションロボティクス
没入型説明可能性：VRにおけるXAI意味的シーン投影によるロボットナビゲーション決定の可視化
VR空間でXAIの寄与度をシーン内の物体に意味的に投影し、LiDAR知覚も重ねて表示することで、強化学習ベースのロボットナビゲーション判断を非専門家が理解しやすくするインタフェースを提案・評価した。
原題: Immersive Explainability: Visualizing Robot Navigation Decisions through XAI Semantic Scene Projections in Virtual Reality ／ Jorge de Heuvel, Sebastian Müller, Marlene Wessels 他
日本語で読む → - 論文水中ナビゲーションロボティクス
長時間のDVL途絶に耐えるTransformerベース水中慣性航法
DVLが最大50秒途絶する状況でも、慣性センサと過去のDVLデータからTransformerで速度を推定し、EKFに統合することで水中航法精度を大幅に改善した。
原題: Transformer-Based Robust Underwater Inertial Navigation in Prolonged Doppler Velocity Log Outages ／ Zeev Yampolsky, Nadav Cohen, Itzik Klein
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
目標指向ナビゲーションのためのマルチモーダル知覚：サーベイ
視覚・言語・音響情報を用いた目標指向ナビゲーションの研究を、推論領域という統一的な視点から整理し、約200件の文献をレビューしたサーベイ。
原題: Multimodal Perception for Goal-oriented Navigation: A Survey ／ I-Tak Ieong, Hao Tang
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
安全な雑然環境探索のためのフロンティアポテンシャル報酬を用いたグラフベース強化学習
グラフニューラルネットワークと安全シールドを組み合わせ、未知障害物のある雑然環境を安全かつ効率的に探索する強化学習手法を提案。
原題: A Graph-Based Reinforcement Learning Approach with Frontier Potential Based Reward for Safe Cluttered Environment Exploration ／ Gabriele Calzolari, Vidya Sumathy, Christoforos Kanellakis 他
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不確実な混雑環境におけるリスク適応型CVaRバリア関数を用いた安全ナビゲーション
混雑環境でのロボットナビゲーションにおいて、条件付きバリュー・アット・リスクバリア関数に基づきリスクレベルを自動調整し、動的ゾーンベースのバリア関数で衝突可能性を評価することで、安全性と最適化の実現可能性を両立させる手法を提案した。
原題: Safe Navigation in Uncertain Crowded Environments Using Risk Adaptive CVaR Barrier Functions ／ Xinyi Wang, Taekyung Kim, Bardh Hoxha 他
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LLMを活用した屋内ナビゲーション手法の研究
LLMを関数呼び出しで中央制御器として使い、従来のナビゲーション機能を再利用可能なツールに分解して動的に組み合わせる屋内ナビゲーション手法を提案し、PyBulletで有効性を示した。
原題: Research on Navigation Methods Based on LLMs ／ Anlong Zhang, Jianmin Ji
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CL-CoTNav: 視覚言語モデルによるゼロショット物体目標ナビゲーションのための閉ループ階層的思考連鎖
視覚言語モデルを微調整し、階層的な思考連鎖プロンプトと閉ループフィードバックを組み合わせることで、未知環境での物体探索ナビゲーションの汎化性能を高める手法を提案した。
原題: CL-CoTNav: Closed-Loop Hierarchical Chain-of-Thought for Zero-Shot Object-Goal Navigation with Vision-Language Models ／ Yuxin Cai, Xiangkun He, Maonan Wang 他
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長距離ナビゲータ（LRN）：メトリックマップを超えてロボットの計画視野を拡張
カメラ画像から「進めるフロンティア」を学習し、屋外ナビゲーションの計画視野を拡張する手法を提案。ラベルなし動画で学習でき、既存スタックに組み込むと人的介入と意思決定時間を削減。
原題: Long Range Navigator (LRN): Extending robot planning horizons beyond metric maps ／ Matt Schmittle, Rohan Baijal, Nathan Hatch 他
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GPS不達の屋内環境におけるMAVの深層強化学習による自律ナビゲーション
GPSが使えない屋内環境で小型ドローンを自律飛行させるため、D-PPOという強化学習手法を提案し、Unreal Engine上の3D環境で訓練して実機実験で有効性を確認した論文。
原題: Deep RL-based Autonomous Navigation of Micro Aerial Vehicles (MAVs) in a complex GPS-denied Indoor Environment ／ Amit Kumar Singh, Prasanth Kumar Duba, P. Rajalakshmi
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