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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: 2026/10/13 ／ 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制御
有界外乱下における複数障害物間の安全な一輪車ナビゲーション：学習拡張型CLF-CBFアプローチ
未知の時変外乱下で一輪車ロボットが複数の静的障害物を避けつつ目標に到達するため、CLFとCBFを組み合わせたQPベースの制御器を提案し、強化学習で収束を加速する。
原題: Safe Unicycle Navigation Among Multiple Obstacles Under Bounded Disturbances: A Learning-Augmented CLF-CBF Approach (Extended Version) ／ Shubham Singh, Anjali Tiwari, Anand Singh 他
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SkipWorld: 蒸留ワールドモデルによる潜在スキップ計画で効率的な視覚ナビゲーション
ワールドモデルを潜在空間で自己回帰的に学習し、長期的な未来状態を直接予測するスキップモデルに蒸留することで、視覚ナビゲーションの計画を高速化する手法を提案。
原題: SkipWorld: Latent Skip Planning with Distilled World Models for Efficient Visual Navigation ／ Yifei Yang, Zehua Fan, Zike Yan 他
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LynxScenes: 屋外車輪脚ロボットの知覚・ナビゲーション・想像・再構成のための大規模実世界ベンチマーク
車輪脚ロボットLYNX M20で収集した約10万クリップ・3百万フレームの大規模実世界データセットを構築し、軌道予測・BEV知覚・未来予測・3D再構成の4タスクを評価するベンチマークを提供した。
原題: LynxScenes: A Large-Scale Real-World Benchmark for Outdoor Wheel-Legged Robot Perception, Navigation, Imagination and Reconstruction ／ Jun Tian, Hao Wu, Ruo Chen 他
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GLST: オンライン連鎖目標ナビゲーションのためのグローバル・ローカル時空間記憶分解フレームワーク
目標が実行中に変化するオンライン連鎖目標ナビゲーションに対応するため、記憶をグローバル・ローカルの空間表現と長期・短期の時間表現に分解するフレームワークを提案し、シミュレーションとSpot四足ロボットで有効性を示した。
原題: GLST: Global-Local Spatio-Temporal Memory Decomposition Framework for Online Chained-Goal Navigation ／ Yousef Liang, Ryan Ardalan, Yarden Goraly 他
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RingNav: タスクに合わせた円環メモリによる視覚的方位推定
メモリを円環多様体S^1に制約した10.6kパラメータの軽量視覚方位推定器を提案し、小型ロボット上で高精度・高効率な方位推定を実現した。
原題: RingNav: Task-Shaped Circular Memory for Visual Heading ／ Naitri Rajyaguru, Aryan Tajne, Stephen Jardim 他
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ATOM: 抽象遷移とオプションのモデル化による経験情報を活用した階層ナビゲーション
大規模3D環境での繰り返しナビゲーションを効率化するため、上位のグラフ計画と再利用可能な下位オプションポリシーを組み合わせた階層ナビゲーション手法ATOMを提案し、実車実験で有効性を示した。
原題: ATOM: Abstract Transition and Option Modeling - Experience-Informed Hierarchical Navigation ／ Changxuan Yao, Panagiotis Tsiotras
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CoSMO: オープンワールド安全ロボットナビゲーションのための共形セマンティックマッピング
VLMの埋め込みを共形予測でキャリブレーションし、動的に拡張する危険語彙に対して安全マージン付きのセマンティックマップを構築する手法を提案。四足ロボット実験で90%の被覆率を達成。
原題: CoSMO: Conformal Semantic Mapping for Open-World Safe Robot Navigation ／ Shuqi Wang, Yiwei Zheng, Pingrui Zhang 他
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I2O2I-Nav: 屋内-屋外-屋内の長距離ナビゲーションのためのベンチマークとモジュラーエージェント
屋内と屋外をまたぐ長距離ナビゲーションを評価する物理シミュレーションベンチマークを構築し、複数の固定ナビゲーションポリシーを連携させるモジュラーエージェントを提案した。
原題: I2O2I-Nav: A Benchmark with a Modular Agent for Long-Horizon Indoor-to-Outdoor-to-Indoor Navigation ／ Zhengjie Shu, Wanyu Li, Di Xiao 他
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到達可能性を超えた対話型ナビゲーション：ベンチマークとエージェントフレームワーク
ドアを開けて部屋に入り、容器を開けて隠れた目標を発見するなど、環境の状態変化を伴う対話型ナビゲーションのベンチマークと、状態条件付き対話グラフを用いた3段階エージェントフレームワークを提案。
原題: Interactive Navigation Beyond Reachability: Benchmark and Agentic Framework ／ Delun Li, Xueyao Wei, Rui Chen 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
ClearNav: 知覚に整合したドローンの微分物理ベース飛行
カメラの視野外に動くことが衝突の主因であると特定し、進行方向と視野を一致させる報酬で学習させた小型ドローンのナビゲーション方策。
原題: ClearNav: Perception-Aligned Quadrotor Flight Using Differential-Physics ／ Aditya Azad, Arthur Huang, Guanrui Li
日本語で読む → - 論文視覚ナビゲーションロボティクス
PathLift：視覚ナビゲーションのための深度条件付きメートル法変換
事前学習済み視覚ナビゲーションポリシーの無単位軌道を、深度センサ情報を用いて各ウェイポイントごとにメートル法の経路に変換するアダプタを提案し、実機での成功率を向上させた。
原題: PathLift: Depth-Conditioned Metric Lifting for Visual-Navigation Priors ／ Gwanjun Shin, Hyeongseok Suh, Hongmo Jung 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
未知・動的環境における実時間ロボットナビゲーションのための到達可能性に基づく安全表現の学習
ハミルトン・ヤコビ到達可能性解析の解をニューラル暗黙表現でオフライン学習し、MPCの終端制約やCBF安全フィルタとして実時間で利用することで、未知・動的環境での衝突回避性能を向上させる手法を提案。
原題: Learning Reachability-Based Safety Representations for Real-Time Robot Navigation in Unknown and Dynamic Environments ／ Bojan Derajić
日本語で読む → - 論文社会的ナビゲーションロボティクス
廊下シナリオにおける社会的ナビゲーション信号の因果効果の推定
廊下での人間-ロボット相互作用において、社会的ナビゲーション信号が通行成功に因果的に寄与するかを因果DAGでモデル化し、交絡を考慮した介入効果と観測ベースの推定を比較した。交絡を無視すると信号が有害と誤って結論されるが、因果推定では有益であることが示された。
原題: Estimating the Causal Impact of Social Navigation Signals in Corridor Scenarios ／ Francesco Baldo, Luca Castri, Gloria Beraldo 他
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G²WAM: 効率的で幾何学的に基盤を持つ画像ゴールナビゲーションのためのワールドアクションモデル
シーン座標定位で空間手がかりを学習し、潜在空間で将来状態と行動を同時予測するワールドアクションモデルにより、3D再構成なしで画像ゴールナビゲーションを効率化した研究。
原題: G$^2$WAM: World Action Models for Efficient and Geometry Grounded Image-Goal Navigation ／ Ke Gui, Chenghao Shi, Ziyue Wang 他
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ADAPT: 消灯工場ナビゲーションのための音響-深度行動計画と遷移認識型報酬
照明のない工場環境で、空間音響による目標定位と深度による障害物認識を用いたRGB不要のナビゲーションを実現するADAPTを提案し、遷移認識型報酬設計により未見環境でも高い成功率を示した。
原題: ADAPT: Audio-Depth Action Planning with Transition-Aware Rewards for Lights-Out Industrial Navigation ／ Wenjun Huang, Shenghao Fu, Yian Jin 他
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GG-Nav: 目標指向型グラウンディング連鎖推論でナビゲーション基盤モデルの推論を引き出す
ストリーミング観測を活用し目標を正確に特定する構造化Chain-of-Thoughtを教師あり微調整で学習させるナビゲーション手法を提案し、複数ベンチマークで成功率を向上させた。
原題: GG-Nav: Goal-oriented Grounding Chain-of-Thought Elicits Reasoning in Navigation Foundation Models ／ Shaohao Zhu, Wensi Huang, Siqi Zhang 他
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CeDR-Nav: オフライン実演の再構成によるクロスエンボディメント・マップレスナビゲーション
既存のロボットの実演データを形状スケーリングと有効性評価で別の機体向けに変換し、オンライン収集なしで各機体専用のマップレスナビゲーション方策を短時間で学習するフレームワーク。
原題: CeDR-Nav: Cross-Embodiment Mapless Navigation via Offline Demonstration Recasting ／ Xianghui Wang, Xinming Zhang, Yiwei Qian 他
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HorizonNav: 幾何学誘導ビデオ拡散による予測型3Dロボットナビゲーション
単一RGB画像とテキストから周囲の3D空間を予測するビデオ拡散フレームワークを提案し、幾何学的一貫性を高める深度アライメントでナビゲーション計画を改善した。
原題: HorizonNav: Geometry-Guided Video Diffusion for Anticipatory 3D Robot Navigation ／ Hajira Amjad, Valerii Serpiva, Viacheslav Liubimov 他
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TAME-Nav：時間的非対称Mixture-of-Experts蒸留による俊敏で汎用なロボットナビゲーション
教師が特権的な動的障害物追跡を使い、生徒が劣化観測から時間エンコーディングとSoft-MoE蒸留でナビゲーション方策を学習する枠組みを提案し、四足ロボットでの実機実験で有効性を示した。
原題: TAME-Nav: Temporal Asymmetric Mixture-of-Experts Distillation for Agile and Versatile Robot Navigation ／ Lingjie Zhang, Jun Xue, Shanze Wang 他
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言語条件付き走行可能性表現の学習による適応的視覚ナビゲーション
視覚言語モデルで言語指示に応じた走行可能性とゴールを推定し、高速なフローマッチングプランナで非同期に経路計画するナビゲーション手法を提案。
原題: Learning Language-Conditioned Traversability Representations for Adaptive Visual Navigation ／ Senda Chen, Changxu Cheng, Fangdi Li 他
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信念に基づく行動と必要時の知覚：断続的知覚下のナビゲーションのためのベイズ空間世界モデル
共有センサが他タスクに使われ知覚が断続的になる状況で、ベイズ空間世界モデルにより内部信念から行動し、必要な時だけ観測を要求するナビゲーション手法ALONEを提案。ドローン実験で高い成功率と極めて少ない観測頻度を実現した。
原題: Acting from Belief, Looking When Needed: A Bayesian Spatial World Model for Navigation under Intermittent Perception ／ Feihong Yang, Xiang Long, Jincheng Yu 他
日本語で読む → - 論文マルチモーダルナビゲーションcs.SD
動的音声視覚ナビゲーションのための二段階マルチモーダル学習：物理的整合からシーン集約へ
移動する音源を視覚と聴覚で追跡する動的音声視覚ナビゲーションにおいて、音強度と視覚形状を物理的に整合させる段階とTransformerでシーンを集約する段階からなる二段階学習法を提案し、未知音カテゴリへの汎化とナビゲーション効率を改善した。
原題: Two-Stage Multi-modal Learning for Dynamic Audio-Visual Navigation: From Physical Alignment to Scene Aggregation ／ Jia Li, Yinfeng Yu
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
Arena 5.0: ソーシャルナビゲーション開発・評価のためのフォトリアリスティックなROS2シミュレーションフレームワーク
NVIDIA Isaac Gymを統合し、フォトリアルなシミュレーションと効率的な学習を可能にしたソーシャルナビゲーション用ROS2フレームワークArena 5.0を提案。最先端手法のベンチマークと多様なシナリオ生成機能を提供する。
原題: Demonstrating Arena 5.0: A Photorealistic ROS2 Simulation Framework for Developing and Benchmarking Social Navigation ／ Volodymyr Shcherbyna, Linh Kästner, Duc Anh Do 他
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WAND: 複雑な風外乱と密集障害物下での四 rotor のロバストナビゲーション学習
履歴的な固有受容状態から風外乱加速度を推定し、強化学習ポリシーとフィードフォワード制御に統合することで、密集障害物環境での四 rotor のロバストナビゲーションを実現した。
原題: WAND: Learning Robust Navigation under Complex Wind Disturbances and Dense Obstacles for Quadrotors ／ Zhonghan Tang, Chenhui Li, Shuai Liang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
Wi-Fi信号源への視覚・電波融合ナビゲーション
ロボットが未地図環境でWi-Fi信号を発する機器に到達するため、電波の到来方向と視覚情報を統合するナビゲーション手法を提案し、シミュレータWiFiSpacesで学習した。
原題: Visual-Wi-Fi Navigation to Signal-Emitting Devices ／ Lihao Wang, Tianjian Xu, Tianmin Shu 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
STAG: グリッドベースコストマップからの疎な走行性考慮グラフ表現によるロボットナビゲーション
地形の走行性を考慮した密なグリッドコストマップを、疎なグラフに変換するSTAGを提案し、A*探索の計算時間とメモリを大幅に削減した。
原題: STAG: A Sparse Traversability-Aware Graph Representation from Grid-Based Costmaps for Robotic Navigation ／ Gabriel Manuel Garcia, Stéphanie Aravecchia, Miguel Angel Olivares-Mendez
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LiteNWM: 実環境でのオンボード視覚ナビゲーションのための効率的な潜在世界モデル
複数の候補軌道の将来表現を共有エンコーダでまとめて予測し、学習済みスコアラで軌道選択する軽量な潜在世界モデルを提案。実機ナビゲーション成功率を43.3%から83.3%に改善した。
原題: LiteNWM: Efficient Latent World Models for Onboard Visual Navigation in the Wild ／ Linkai Liu, Yuntian Zhang, Zhenshan Bing 他
日本語で読む → - 論文手術ナビゲーションロボティクス
MIRAGE：手術ナビゲーションと可視化のための新しい統合フレームワーク
多様な画像情報を統合し、da Vinci手術ロボットのコンソール上でリアルタイムに可視化・ナビゲーションするフレームワークMIRAGEを開発し、ファントム実験で精度を検証した。
原題: Multimodal Image-based Robotic Assistance and Guidance Environment (MIRAGE): A Novel Unified Framework for Surgical Navigation and Visualization ／ Ehsan Nasiri, Yi Zheng, Michael A. Kokko 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
経路創出型ナビゲーション：身体性インタラクションによるロボットナビゲーション
ロボットが障害物を押しのけたり人に道を譲ってもらうなど環境に働きかけて通行可能な空間を自ら作り出しながら目的地へ向かう「経路創出型ナビゲーション」を提唱し、視覚・LiDAR・オドメトリを統合した地図不要のフレームワークで実現した。
原題: Towards Path-Creative Navigation: Robot Navigation through Embodied Interaction ／ Haoyu Xi, Siwei Cheng, Xiangyuan Liu 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
SuperNav: あらゆるシーンであらゆるタスクに対応するエージェント型ナビゲーションシステム
MLLMをナビゲーション用に微調整せず、汎用能力を保ったままエージェントハーネスとナビゲーションスキル・ツールを組み合わせ、画像上で直接目的地を指定できる視覚点インターフェースで多様なタスクと未知環境のナビゲーションを実現した。
原題: SuperNav: An Agentic Navigation System for Any Task in Any Scene ／ Jinkai Zhang, Jingyi Xu, Yuanhong Yu 他
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