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最新論文: 2024/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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MO-DDN: 多物体要求駆動ナビゲーションのための粗から細への属性ベース探索エージェント
複数の物体と個人の好みを考慮した要求駆動ナビゲーションのベンチマークMO-DDNを提案し、属性を活用した粗から細への探索エージェントで高性能を実現した。
原題: MO-DDN: A Coarse-to-Fine Attribute-based Exploration Agent for Multi-object Demand-driven Navigation ／ Hongcheng Wang, Peiqi Liu, Wenzhe Cai 他
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単光子LiDARによる遮蔽物越し撮像で自律ナビゲーションを強化
単光子LiDARのマルチバウンス光を使い、隠れた領域の占有マップをCNNで推定してロボットが安全に走行できるようにするNLOSナビゲーション手法を提案し、実機実験で実証した。
原題: Enhancing Autonomous Navigation by Imaging Hidden Objects using Single-Photon LiDAR ／ Aaron Young, Nevindu M. Batagoda, Harry Zhang 他
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PANav: 視覚言語モデルによるプライバシー配慮型ロボットナビゲーション
視覚言語モデルを活用し、人間が活動する環境でロボットがプライバシーに配慮して経路計画を行うフレームワークを提案。A*で候補経路を生成し、VLMが最適経路を推論する。
原題: PANav: Toward Privacy-Aware Robot Navigation via Vision-Language Models ／ Bangguo Yu, Hamidreza Kasaei, Ming Cao
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深層強化学習によるGNSS拒否環境での長距離地磁気ナビゲーション
GNSSが使えない環境で、事前地図や大規模探索に頼らず、深層強化学習（TD3）と地磁気勾配を組み合わせて長距離地磁気ナビゲーションを実現する手法を提案した。
原題: Long-distance Geomagnetic Navigation in GNSS-denied Environments with Deep Reinforcement Learning ／ Wenqi Bai, Xiaohui Zhang, Shiliang Zhang 他
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NavTopo: トポロジカルマップを活用した移動ロボットの自律ナビゲーション
トポロジカルマップと2段階経路計画に基づくナビゲーションパイプラインを提案し、ニューラルネットワーク記述子と点群の2D投影で位置推定を行うことで、従来のメトリックマップ手法より高性能かつ省メモリでナビゲーションできることを示した。
原題: NavTopo: Leveraging Topological Maps For Autonomous Navigation Of a Mobile Robot ／ Kirill Muravyev, Konstantin Yakovlev
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センサー遮断環境におけるナビゲーションのための深層強化学習ベンチマーク
センサー遮断が起こるナビゲーションタスクで複数の深層強化学習手法を比較し、DreamerV3が優位であることと、敵対的訓練が遮断環境での頑健性を向上させることを示した。
原題: Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Navigation in Denied Sensor Environments ／ Mariusz Wisniewski, Paraskevas Chatzithanos, Weisi Guo 他
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狭所屋内環境における自律UAVナビゲーションのためのセンサフュージョン
ZED 2iカメラの深度情報、IMU、LiDARをROSとRTAB-Mapで統合し、GPSの使えない狭い屋内空間で自律飛行するUAVナビゲーションシステムを構築した。
原題: Sensor Fusion for Autonomous Indoor UAV Navigation in Confined Spaces ／ Alice James, Avishkar Seth, Endrowednes Kuantama 他
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限られた視野を持つ人間とロボットの動作の理解と模倣
限られた視野・視認範囲・見落としを考慮した知覚モデルを動作方策から分離して学習し、人間のナビゲーション戦略を予測・模倣してロボットが障害物を避けて動けるようにした研究。
原題: Understanding and Imitating Human-Robot Motion with Restricted Visual Fields ／ Maulik Bhatt, HongHao Zhen, Monroe Kennedy 他
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X-Mobility：世界モデリングによるエンドツーエンドの汎化可能なナビゲーション
潜在状態空間を持つ自己回帰的な世界モデルと多頭デコーダを組み合わせ、行動方策と分離して学習することで、未知環境でも汎化するナビゲーションモデルを実現した。
原題: X-MOBILITY: End-To-End Generalizable Navigation via World Modeling ／ Wei Liu, Huihua Zhao, Chenran Li 他
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QuasiNav: 非対称コストを考慮した制約付き準距離強化学習によるナビゲーション計画
上り下りなど方向によって移動コストが異なる地形に対し、準距離埋め込みと制約付き強化学習を組み合わせて、安全で省エネな経路計画を実現する手法を提案した。
原題: QuasiNav: Asymmetric Cost-Aware Navigation Planning with Constrained Quasimetric Reinforcement Learning ／ Jumman Hossain, Abu-Zaher Faridee, Derrik Asher 他
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火星探査ローバーのための地形走行性解析ハイブリッドアーキテクチャ
火星ローバーの自律走行に向けて、外観ベース(深層学習による意味分割と粗さ分類)と幾何ベースの手法を組み合わせた地形走行性解析アーキテクチャを提案し、ROS2アプリとして実装した。
原題: Towards Safer Planetary Exploration: A Hybrid Architecture for Terrain Traversability Analysis in Mars Rovers ／ Achille Chiuchiarelli, Giacomo Franchini, Francesco Messina 他
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GAMap: マルチスケール幾何・アフォーダンス誘導によるゼロショット物体目標ナビゲーション
物体の部分形状とアフォーダンス属性をマルチスケールで評価し、未知カテゴリの物体へ誘導するゼロショット物体目標ナビゲーション手法を提案。HM3DとGibsonで成功率が向上。
原題: GAMap: Zero-Shot Object Goal Navigation with Multi-Scale Geometric-Affordance Guidance ／ Shuaihang Yuan, Hao Huang, Yu Hao 他
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部分観測モリス水迷路におけるTransformerベース深層強化学習による空間ナビゲーション
部分観測の2次元モリス水迷路で、Decoder-only TransformerをDeep Q-Networkとして用い、限られた視野でも効率的に空間ナビゲーション戦略を学習できることを示した。
原題: A transformer-based deep reinforcement learning approach to spatial navigation in a partially observable Morris Water Maze ／ Marte Eggen, Inga Strümke
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ガウス過程距離場による障害物・地面制約を考慮した安全ナビゲーション
3D点群を地面と非地面に分け、2つのガウス過程距離場で障害物と地面制約を表現し、四分木構造で自由空間の多解像度マップを構築することで、車輪・脚式ロボットや人間支援に使える安全で滑らかな経路計画を実現した。
原題: Gaussian Process Distance Fields Obstacle and Ground Constraints for Safe Navigation ／ Monisha Mushtary Uttsha, Cedric Le Gentil, Lan Wu 他
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実環境におけるユーザー固有物体への個別インスタンスベースナビゲーション
ユーザー固有の物体を複数の類似物体の中から見分けて探索・到達する新タスクPINを提案し、写真リアルな3Dシーンに物体を追加したデータセットPInNEDを構築した。
原題: Personalized Instance-based Navigation Toward User-Specific Objects in Realistic Environments ／ Luca Barsellotti, Roberto Bigazzi, Marcella Cornia 他
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局所解に陥らないロボットナビゲーション：反発ポテンシャル拡張によるモデル予測パス積分制御
人工ポテンシャル場の反発項をモデル予測パス積分制御に統合し、グローバル経路なしで局所解を回避する動作計画法を提案。理論解析とシミュレーションで局所解回避を保証し、計算効率を落とさず大域最適性で既存手法を上回ることを示した。
原題: Towards Local Minima-free Robotic Navigation: Model Predictive Path Integral Control via Repulsive Potential Augmentation ／ Takahiro Fuke, Masafumi Endo, Kohei Honda 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション支援ロボティクス
Guide-LLM: 視覚障害者を誘導する身体性を持つLLMエージェントとテキストベースのトポロジカルマップ
視覚障害者の屋内ナビゲーション支援のため、テキストベースのトポロジカルマップとLLMの常識推論を組み合わせ、危険検知や個人の好みに応じた経路計画を行う身体性エージェントを提案した。
原題: Guide-LLM: An Embodied LLM Agent and Text-Based Topological Map for Robotic Guidance of People with Visual Impairments ／ Sangmim Song, Sarath Kodagoda, Amal Gunatilake 他
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IntelliMove: セマンティックマップによるロボット計画の強化
階層的なセマンティックトポメトリックマップを構築するIntelliMapと、それを用いた計画モジュールを提案し、意味を考慮したロボットナビゲーションを実現した。
原題: IntelliMove: Enhancing Robotic Planning with Semantic Mapping ／ Fama Ngom, Huaxi Zhang, Lei Zhang 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
DR-MPC: 実世界のソーシャルナビゲーションのための深層残差モデル予測制御
MPCとモデルフリー深層強化学習を組み合わせ、実世界の群衆ナビゲーションデータから安全に学習する手法を提案。シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: DR-MPC: Deep Residual Model Predictive Control for Real-world Social Navigation ／ James R. Han, Hugues Thomas, Jian Zhang 他
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相対論的画像処理を用いた4Dベースのロボットナビゲーション
時系列センサ情報を4Dテンソルとして扱う相対論的画像処理により、ロボットが自己位置と環境変化を予測しながら動的にナビゲーションする手法を提案した論文。
原題: 4D-based Robot Navigation Using Relativistic Image Processing ／ Simone Müller, Dieter Kranzlmüller
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強化学習ベースの局所モーションプランナーにおける未知の群衆行動への汎化性能の向上
単一ポリシー内で情報理論的目的を最大化してエージェントの多様性を高め、未知の歩行者群衆行動への適応性を向上させる強化学習ベースの局所モーションプランナーを提案。
原題: Improving the Generalization of Unseen Crowd Behaviors for Reinforcement Learning based Local Motion Planners ／ Wen Zheng Terence Ng, Jianda Chen, Sinno Jialin Pan 他
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実世界ゼロショット物体ゴールナビゲーションのための信頼性の高い意味理解
GLIPとInstructionBLIPを組み合わせた二重構成フレームワークで、未知環境でのゼロショット物体ゴールナビゲーションの意味理解を高め、ナビゲーション精度と信頼性を向上させた。
原題: Reliable Semantic Understanding for Real World Zero-shot Object Goal Navigation ／ Halil Utku Unlu, Shuaihang Yuan, Congcong Wen 他
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ROS2とGazeboを用いた移動ロボットプラットフォームのナビゲーション実装
ROS2とGazeboでTurtleBot3をシミュレーションし、手動操作による移動とツール連携の基盤を構築した研究。
原題: Implementaci\'on de Navegaci\'on en Plataforma Rob\'otica M\'ovil Basada en ROS y Gazebo ／ Angel Da Silva, Santiago Fernández, Braian Vidal 他
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基盤モデルによるフロンティア選択の信頼性探求：ゼロショット物体目標ナビゲーションに向けて
複数の専門家モデルによるフロンティア分析と合意形成で、基盤モデルを用いたゼロショット物体目標ナビゲーションの信頼性を高める手法を提案し、RoboTHORとHM3Dで最先端性能を示した。
原題: Exploring the Reliability of Foundation Model-Based Frontier Selection in Zero-Shot Object Goal Navigation ／ Shuaihang Yuan, Halil Utku Unlu, Hao Huang 他
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視覚言語モデルと思考の木推論によるゼロショット物体ナビゲーション
視覚言語モデルとTree-of-Thought推論を組み合わせ、未知環境で自然言語指示に従って物体を探索するゼロショット物体ナビゲーション手法VLTNetを提案した論文。
原題: Zero-shot Object Navigation with Vision-Language Models Reasoning ／ Congcong Wen, Yisiyuan Huang, Hao Huang 他
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ImagineNav: 視覚言語モデルをシーン想像で身体化ナビゲータとして促す
VLMに将来の視界画像を想像させ、最適な視点選択問題として解くことで、地図なしで物体探索ナビゲーションを実現するフレームワークを提案。
原題: ImagineNav: Prompting Vision-Language Models as Embodied Navigator through Scene Imagination ／ Xinxin Zhao, Wenzhe Cai, Likun Tang 他
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MarineFormer: 動的海洋環境におけるUSVナビゲーションのための時空間アテンションモデル
USVのナビゲーションにおいて、局所的な流れ場の計測をセンサフュージョンと時系列アテンションで統合するTransformerベースの強化学習ポリシーを提案し、成功率を約23%向上させた。
原題: MarineFormer: A Spatio-Temporal Attention Model for USV Navigation in Dynamic Marine Environments ／ Ehsan Kazemi, Dechen Gao, Iman Soltani
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ANAVI: 屋内環境の視覚情報を用いた音騒音認識によるナビゲーション
屋内環境の視覚情報から音の大きさを予測し、ロボットが周囲に配慮した静かな経路計画を行えるようにした研究。
原題: ANAVI: Audio Noise Awareness using Visuals of Indoor environments for NAVIgation ／ Vidhi Jain, Rishi Veerapaneni, Yonatan Bisk
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ヒューマノイドロボットへの自動ナビゲーションと音声クローニング技術の実装
サービスロボットCruzrにSLAMと経路計画による自動ナビゲーションを実装し、DWAとMPCを比較。さらにHMMベースの音声クローニングとチャットボットを搭載した。
原題: Automatic Navigation and Voice Cloning Technology Deployment on a Humanoid Robot ／ Dongkun Han, Boyuan Shao
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CANVAS: 常識を考慮した直感的な人間-ロボットインタラクションのためのナビゲーションシステム
視覚と言語の指示を組み合わせ、模倣学習により常識を考慮したナビゲーションを実現するフレームワークCANVASを提案し、シミュレーションと実世界で有効性を示した。
原題: CANVAS: Commonsense-Aware Navigation System for Intuitive Human-Robot Interaction ／ Suhwan Choi, Yongjun Cho, Minchan Kim 他
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