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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: 2025/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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CREStE: インターネット規模の事前知識と反事実ガイダンスによるスケーラブルな地図なしナビゲーション
視覚基盤モデルの蒸留と反事実逆強化学習を組み合わせ、未知の都市・オフロード環境でも長距離を地図なしで走行できるナビゲーション手法を提案。
原題: CREStE: Scalable Mapless Navigation with Internet Scale Priors and Counterfactual Guidance ／ Arthur Zhang, Harshit Sikchi, Amy Zhang 他
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3次元複雑建築空間における走行可能平面に基づく効率的軌道生成
3D点群から走行可能な平面を抽出して平面グラフを構築し、多層建築空間を移動する地上ロボットの効率的で滑らかな軌道を生成するプランナを提案した論文。
原題: Efficient Trajectory Generation Based on Traversable Planes in 3D Complex Architectural Spaces ／ Mengke Zhang, Zhihao Tian, Yaoguang Xia 他
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UniGoal: 汎用的なゼロショット目標指向ナビゲーションに向けて
異なる種類の目標を統一的なグラフ表現で扱い、LLMによるグラフ推論でゼロショット目標指向ナビゲーションを実現するフレームワークを提案。
原題: UniGoal: Towards Universal Zero-shot Goal-oriented Navigation ／ Hang Yin, Xiuwei Xu, Lingqing Zhao 他
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LGR: LLMによるフロンティアランキングを用いた物体目標ナビゲーション
未知環境での物体探索において、LLMの常識推論を活用してフロンティアの訪問順序をランキングし、地図なしナビゲーションの効率を向上させる手法を提案。
原題: LGR: LLM-Guided Ranking of Frontiers for Object Goal Navigation ／ Mitsuaki Uno, Kanji Tanaka, Daiki Iwata 他
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視界の限界を超えて：予期せぬ障害物に対するDRLベースのナビゲーション戦略
LiDARデータの変化率を動的な環境知覚要素として活用し、カリキュラム学習で効率と安全性のバランスを取る深層強化学習ナビゲーション手法を提案。見通しの悪い環境での衝突を減らし、BARNデータセットで高い成功率を達成した。
原題: Beyond Visibility Limits: A DRL-Based Navigation Strategy for Unexpected Obstacles ／ Mingao Tan, Shanze Wang, Biao Huang 他
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身体性を活かした脱出：狭環境におけるロボットナビゲーションのためのエンドツーエンド強化学習
ロボット掃除機が狭く散らかった環境の行き詰まりから脱出するため、行動マスクとハイブリッド訓練を組み合わせた強化学習モデルを提案し、実機実験で成功率と衝突回避性能を向上させた。
原題: Embodied Escaping: End-to-End Reinforcement Learning for Robot Navigation in Narrow Environment ／ Han Zheng, Jiale Zhang, Mingyang Jiang 他
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GameChat: 制約環境における安全・俊敏・社会的に最適なマルチエージェントナビゲーションのためのマルチLLM対話
複数のロボットが自然言語で対話し、LLMを用いて衝突やデッドロックを解消しながら、安全かつ迅速に目的地へ向かうナビゲーション手法を提案。
原題: GameChat: Multi-LLM Dialogue for Safe, Agile, and Socially Optimal Multi-Agent Navigation in Constrained Environments ／ Vagul Mahadevan, Shangtong Zhang, Rohan Chandra
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倉庫環境における安全な人とロボットのナビゲーション
学習ベースの制御バリア関数とOpenRMFを統合し、倉庫内で人を含む動的障害物を避けながら複数ロボットを安全にナビゲートする手法を提案した。
原題: Safe Human Robot Navigation in Warehouse Scenario ／ Seth Farrell, Chenghao Li, Hongzhan Yu 他
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COLSON: 拡散モデルベース強化学習による制御可能なソーシャルナビゲーション
拡散モデルベースの強化学習を歩行者環境でのロボットナビゲーションに適用し、未学習の静的障害物や目的変更にも追加学習なしで適応できる手法を提案した。
原題: COLSON: Controllable Learning-Based Social Navigation via Diffusion-Based Reinforcement Learning ／ Kohei Matsumoto, Yuki Tomita, Yuki Hyodo 他
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TAGA: 人間グループを回避する社会的配慮型ロボットナビゲーションのための接線ベース反応手法
ロボットが人間のグループの暗黙の境界を尊重しつつ衝突を避けるため、接線経路でグループ境界を検出する反応型手法TAGAを提案し、グループ侵入率GCRと5段階の群集シミュレーションベンチマークで評価した。
原題: TAGA: A Tangent-Based Reactive Approach for Socially Compliant Robot Navigation Around Human Groups ／ Utsha Kumar Roy, Sejuti Rahman
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SEB-Naver: 不整地における車両型ロボットのためのSE(2)ベース局所ナビゲーションフレームワーク
不整地を走行する車両型ロボット向けに、GPU並列計算による走行可能性評価と地形を考慮した軌道最適化を統合したSE(2)ベースの局所ナビゲーション手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: SEB-Naver: A SE(2)-based Local Navigation Framework for Car-like Robots on Uneven Terrain ／ Xiaoying Li, Long Xu, Xiaolin Huang 他
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OSM誘導自律ナビゲーションのための方位場学習
LiDARスキャンとOSM経路を統合し、ノイズや遮蔽に頑健な方位場（OrField）を学習して、OSM誘導の軌道計画を高精度化する二段階フレームワークを提案した。
原題: Learning Orientation Field for OSM-Guided Autonomous Navigation ／ Yuming Huang, Wei Gao, Zhiyuan Zhang 他
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洗練された特徴ガイダンスとシーングラフ強化による画像ゴールナビゲーション
限られた画像データから目標・観測・環境の細かな関連を活かし、軽量なアーキテクチャで画像ゴールナビゲーションを実現する手法RFSGを提案。空間チャネルアテンションと自己蒸留、画像シーングラフにより特徴表現を強化し、GibsonとHM3Dで最先端性能を達成。
原題: Image-Goal Navigation Using Refined Feature Guidance and Scene Graph Enhancement ／ Zhicheng Feng, Xieyuanli Chen, Chenghao Shi 他
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走破性を考慮した制御バリア関数による垂直に険しい地形のナビゲーション
ニューラル制御バリア関数を用いて、衝突回避だけでなく走破性の観点から安全性を評価し、垂直に険しい未構造地形を安全に移動する計画手法を提案した。
原題: T-CBF: Traversability-based Control Barrier Function to Navigate Vertically Challenging Terrain ／ Manas Gupta, Xuesu Xiao
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ForaNav: 昆虫に着想を得た樹木プランテーションにおけるMAVのオンライン目標指向ナビゲーション
昆虫の採餌行動に着想を得て、HOGベースの樹木検出と動的経路調整・回復機構を組み合わせ、GPSに頼らずMAVがプランテーション内で目標の樹木を自律的に検出・接近するナビゲーション手法を提案した。
原題: ForaNav: Insect-inspired Online Target-oriented Navigation for MAVs in Tree Plantations ／ Weijie Kuang, Hann Woei Ho, Ye Zhou 他
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WMNav: 視覚言語モデルを世界モデルに統合した物体目標ナビゲーション
視覚言語モデルを用いて世界モデルを構築し、将来状態を予測しながら未知環境で目標物体を探索するナビゲーション手法を提案。HM3DとMP3Dでゼロショットベースラインを上回る性能を達成。
原題: WMNav: Integrating Vision-Language Models into World Models for Object Goal Navigation ／ Dujun Nie, Xianda Guo, Yiqun Duan 他
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遮蔽物の多い環境でのロボットナビゲーションのための遮蔽認識型一貫モデル予測制御
遮蔽された障害物の将来位置をリスク領域として考慮し、複数の軌道候補を生成して安全性と運動の一貫性を両立するモデル予測制御手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Occlusion-Aware Consistent Model Predictive Control for Robot Navigation in Occluded Obstacle-Dense Environments ／ Minzhe Zheng, Lei Zheng, Lei Zhu 他
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視点シフト型ニューロシンボリック世界モデル：社会的配慮を備えたロボットナビゲーションの枠組み
他者の信念を追跡するために視点シフト演算子を導入し、ニューロシンボリックなモデルベース強化学習で社会的ナビゲーションを実現する手法を提案した。
原題: Perspective-Shifted Neuro-Symbolic World Models: A Framework for Socially-Aware Robot Navigation ／ Kevin Alcedo, Pedro U. Lima, Rachid Alami
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ViLAM: 視覚言語推論を注意マップに蒸留する社会規範ロボットナビゲーション
大規模視覚言語モデルの推論を注意マップに蒸留し、社会規範に沿ったロボットナビゲーションを実現する手法を提案。実機実験で成功率が14.2〜50%向上。
原題: ViLAM: Distilling Vision-Language Reasoning into Attention Maps for Social Robot Navigation ／ Mohamed Elnoor, Kasun Weerakoon, Gershom Seneviratne 他
日本語で読む → - 論文神経形態ナビゲーションロボティクス
リアルタイム神経形態ナビゲーション：イベントベースセンシングとタスク特化型再構成可能自律スタックによる実機ロボット誘導
イベントベース神経形態ビジョンを用いたナビゲーション枠組みを提案し、地上ロボットとドローンの実機実験でリアルタイム自律航行の有効性を示した。
原題: Real-Time Neuromorphic Navigation: Guiding Physical Robots with Event-Based Sensing and Task-Specific Reconfigurable Autonomy Stack ／ Sourav Sanyal, Amogh Joshi, Adarsh Kosta 他
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物体ナビゲーションを重み付き巡回修理人問題として扱う
ゼロショット物体ナビゲーションを重み付き巡回修理人問題として定式化し、VLMと3D特徴マップを組み合わせて効率的な経路計画を実現した研究。
原題: Handle Object Navigation as Weighted Traveling Repairman Problem ／ Ruimeng Liu, Xinhang Xu, Shenghai Yuan 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
DRPA-MPPI: 動的反発ポテンシャルを導入した非構造環境でのリアクティブナビゲーション
予測軌道上の局所解を動的に検出し、反発力を生むコスト関数へ自動切替するMPPI拡張により、非構造環境でのリアクティブ移動ロボットナビゲーションを改善した。
原題: DRPA-MPPI: Dynamic Repulsive Potential Augmented MPPI for Reactive Navigation in Unstructured Environments ／ Takahiro Fuke, Masafumi Endo, Kohei Honda 他
日本語で読む → - 論文ニューロモルフィックナビゲーションcs.NE
スパイキングネットワークの閾値適応による最短経路探索と場所の曖昧性解消
スパイキングニューラルネットワークにおいて、スパイクタイミング依存の閾値適応と曖昧性依存の閾値適応を導入し、経路のバックトレースと曖昧な環境での場所特定を可能にすることで、効率的な最短経路探索を実現した研究。
原題: Threshold Adaptation in Spiking Networks Enables Shortest Path Finding and Place Disambiguation ／ Robin Dietrich, Tobias Fischer, Nicolai Waniek 他
日本語で読む → - 論文社会的ナビゲーションHCI
おまかせを超えて：視覚障害者との共有制御によるナビゲーションロボットの設計
視覚障害者を対象とした2つの研究を通じ、混雑環境での自律ナビゲーションロボットにおけるユーザー制御と共有制御の設計戦略を明らかにした。
原題: Beyond Omakase: Designing Shared Control for Navigation Robots with Blind People ／ Rie Kamikubo, Seita Kayukawa, Yuka Kaniwa 他
日本語で読む → - 論文ソーシャルナビゲーションHCI
ソーシャルロボットナビゲーションの強化学習における人間運動モデルの比較研究
ソーシャルロボットナビゲーションで用いられる速度ベースと力ベースの人間運動モデルを比較し、強化学習ナビゲーション政策の性能に与える影響を評価した。
原題: A Comparative Study of Human Motion Models in Reinforcement Learning Algorithms for Social Robot Navigation ／ Tommaso Van Der Meer, Andrea Garulli, Antonio Giannitrapani 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
非構造環境における視覚ベースEnd-to-Endロボットナビゲーションのベンチマーク
非構造なロボット環境でのEnd-to-Endナビゲーション向けに、実機とIsaac Simによるデータ収集パイプラインとFreeWorldデータセットを構築し、VADモデルのファインチューニングで有効性を検証したベンチマークを提案。
原題: Bench2FreeAD: A Benchmark for Vision-based End-to-end Navigation in Unstructured Robotic Environments ／ Yuhang Peng, Sidong Wang, Jihaoyu Yang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
ロボットナビゲーションのための漸減ダイナミクスプランニング
ロボットの動力学制約を計画全体に統合し、計画の進行に伴って動力学モデルの忠実度を徐々に下げる新しい枠組みを提案し、複数のプランナーで性能向上とBARNチャレンジ優勝を達成した。
原題: Decremental Dynamics Planning for Robot Navigation ／ Yuanjie Lu, Tong Xu, Linji Wang 他
日本語で読む → - 論文群衆ナビゲーションロボティクス
SICNav-Diffusion: 拡散モデルによる軌道予測を用いた安全でインタラクティブな群衆ナビゲーション
拡散モデルで人間の将来軌道を予測し、二層MPCでロボット計画と予測の安全な整合を同時に解く群衆ナビゲーション手法を提案した。
原題: SICNav-Diffusion: Safe and Interactive Crowd Navigation with Diffusion Trajectory Predictions ／ Sepehr Samavi, Anthony Lem, Fumiaki Sato 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
GSplatVNM: ガウススプラッティングを用いた視覚ナビゲーションモデルの視点合成
3Dガウススプラッティングで視覚ナビゲーションモデルの中間視点を合成し、疎な画像データベースでも画像ゴールナビゲーションを効率化する手法を提案。
原題: GSplatVNM: Point-of-View Synthesis for Visual Navigation Models Using Gaussian Splatting ／ Kohei Honda, Takeshi Ishita, Yasuhiro Yoshimura 他
日本語で読む → - 論文測位/慣性ナビゲーションロボティクス
WMINet: 車輪搭載慣性センサと深層学習による移動ロボット測位
車輪に取り付けた慣性センサのみから移動ロボットの位置を推定する深層学習手法を提案し、周期軌道と車輪間距離制約を組み合わせて従来法より66%精度を改善した。
原題: WMINet: A Wheel-Mounted Inertial Learning Approach For Mobile-Robot Positioning ／ Gal Versano, Itzik Klein
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