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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: 2026/8/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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SAP-Nav：階層的オープンボキャブラリ物体ナビゲーションのための空間意味表現と能動的知覚の融合
未知環境で自由形式の指示に従う階層的オープンボキャブラリ物体ナビゲーションを、能動的視点選択と空間意味表現の構築によりゼロショットで解決するフレームワークを提案した。
原題: SAP-Nav: Spatial Semantic Representation Meets Active Perception for Hierarchical Open-Vocabulary Object Navigation ／ Xuetong Pei, Jian Liu, Vidura Munasinghe 他
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CoCoNav: 群衆中の安全なロボットナビゲーションのためのコンフォーマル制御
群衆中のロボットナビゲーションにおいて、予測誤差の不確実性をオンラインで調整しつつ、実行前に軌道を検証することで安全と効率を両立するフレームワークを提案した。
原題: CoCoNav: Conformal Control for Safe Robot Navigation in Crowds ／ Cheng Guo, Mingzhe Ni, Zheng Liang 他
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LifelongCrossNav: 複数階を横断する物体ナビゲーションのための持続的3Dセマンティックメモリ
未知の複数階建て環境で、連続する複数の物体目標を探索するナビゲーション手法を提案。共有の3Dセマンティックボクセルメモリを構築し、階をまたぐ探索を可能にする。
原題: LifelongCrossNav: Persistent 3D Semantic Memory for Cross-Floor Multi-Object Navigation ／ Zehui Li, Zihao Sun, Jiawei Xu 他
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ガウス型人間コスト関数を用いた社会的ナビゲーションのためのMPPIプランニング
歩行者の将来位置を予測し、移動方向に沿った異方性ガウス斥力場としてコスト化するMPPIプランナーを提案。混雑環境での衝突率を大幅に低減しつつリアルタイム性能を維持した。
原題: MPPI Planning with Gaussian-Based Human Cost Function for Social Navigation ／ Chinmay Mundane
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CoNav-UAV: スタッケルベルグ学習による協調的二重高度空中ナビゲーション
高高度と低高度の2台のUAVをスタッケルベルグゲームとして協調させ、視覚と言語のみで目標探索と接近を行う空中ナビゲーション手法を提案した。
原題: CoNav-UAV: Cooperative Dual-Altitude Aerial Navigation via Stackelberg Learning ／ Junru Song, Wenhao Zhang, Yang Yang 他
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二重ストレス：安全制約付きMPCナビゲーションのための実行時安全性モニタリング
モデル予測制御の最適化から得られるKKT乗数を利用した新しい危険監視信号を提案し、幾何学的検出器と組み合わせることで衝突警告性能を大幅に向上させた。
原題: Dual Stress: Runtime Safety Monitoring for Safety-Constrained MPC Navigation ／ Jamil Chahine, Wenqi Cai, John Abanes 他
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階層型高速・低速ReActエージェントによるゼロショット物体目標ナビゲーション
ロボットが未踏の建物内で指定された物体カテゴリを見つけるゼロショット物体目標ナビゲーションにおいて、過去の観測を記憶し、VLMによる検討を階層的に行うことで、従来手法を上回る成功率を達成した。
原題: Hierarchical Fast-Slow ReAct Agent for Zero-Shot Object-Goal Navigation ／ Zhaochen Lan, Zhi Yang, Yuxiang Fu 他
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AeroDPO: 高忠実度知覚と自動選好最適化による軽量UAVナビゲーションの実現
UAVの視覚言語ナビゲーションにおいて、軽量な2Bモデルでも高品質な視覚入力があれば巨大な7Bモデルと同等の成功率を達成できることを示し、純粋な行動クローニングの衝突リスクを、物理シミュレーションの状態ロールバックを用いた自動選好最適化（AeroDPO）で克服する手法を提案した。
原題: AeroDPO: Unleashing Lightweight UAV Navigation with High-Fidelity Perception and Automated Preference Optimization ／ Peng Xu, Chengcheng Wang, Shaohua Wan
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近接学に基づく報酬モデリングによる深層強化学習の社会的規範ナビゲーション
混雑環境でのロボットナビゲーションにおいて、社会的規範を考慮した報酬設計を提案し、深層強化学習に組み込んで評価した。
原題: Towards Socially Compliant Navigation in Deep Reinforcement Learning via Proxemics-Based Reward Modeling ／ Takieddine Soualhi, Jacques Saraydaryan, Laetitia Matignon
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飛ぶ前に熟考せよ：UAVの見て到達するナビゲーションのための視覚誘導型空間熟考
UAVが初期視界内の言語指定ターゲットに到達するタスクで、直接的な視覚言語から行動へのマッピングの問題を解決するため、空間熟考チェーンと暗黙の飛行回廊を導入したウェイポイント予測フレームワークDBFlyを提案した。
原題: Deliberate Before You Fly: Vision-Guided Spatial Deliberation for UAV See-and-Reach Navigation ／ Fanfu Xue, En Yu, Bohang Liu 他
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PathCover: 点群に対するランダム反復空間分割による経路に沿った高速凸分解
点群データから直接、障害物のない凸ポリトープ列を高速に生成する新しいフレームワークを提案し、実時間での移動ロボットの軌道計画を可能にした。
原題: PathCover: A Fast Convex Decomposition along a Path via Randomized Iterative Space Partitioning (RISP) on Point Clouds ／ Kunal S. Narkhede, Abhijeet M. Kulkarni, Guoquan Huang 他
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構造化パラメトリック環境下でのカリキュラム生成による頑健なナビゲーションポリシー
連続的な環境パラメータ（旋回率、障害物、摩擦など）に対して頑健なナビゲーションポリシーを学習するため、勾配ベースのカリキュラム生成フレームワークを提案し、分布シフト正則化を導入してマルチモーダル観測の表現を改善した。2つの連続制御環境で既存手法を上回る性能を示した。
原題: Curriculum Generation under Structured Parametric Environments for Robust Navigation Policies ／ Prishita Ray
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TANGO-VIO: 特徴点の観測可能性を保証する三角測量認識ナビゲーションによる視覚慣性オドメトリ
視覚慣性オドメトリにおいて、カメラの並進が小さく視差が不足すると特徴点の三角測量が不安定になる問題に対し、制御バリア関数を用いて三角測量情報量の下限を保証するナビゲーションフレームワークを提案した。シミュレーションと実機実験で有効性を確認した。
原題: TANGO-VIO: Triangulation-Aware Navigation with Guaranteed Feature-Observability for Visual-Inertial Odometry ／ Abdülbaki Şanlan, Ege C. Altunkaya, Hasan T. Bağci 他
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SpikingNav: スパイキングニューラルポリシーによる頑健な身体化ナビゲーション
スパイキングニューラルネットワークを用いた屋内ナビゲーション手法を提案し、視覚的劣化に対する頑健性を向上させた。
原題: SpikingNav: Robust Embodied Navigation with Spiking Neural Policies ／ Jiahong Zhang, Sijun Shen, Dehua Wu 他
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SSTG-Nav: 再利用可能な物体ナビゲーションのための計量基盤型空間意味トポロジカルグラフ
サービスロボットが同じ環境で長期間運用される際、事前の探索情報を再利用可能な意味メモリとして構築し、物体ナビゲーションの成功率と効率を大幅に向上させる手法を提案した。
原題: SSTG-Nav: Metric-Grounded Spatial-Semantic Topological Graphs for Reusable Object Navigation ／ Daojie Peng, Bingtao Wang, Jun Ma
日本語で読む → - 論文水中ロボット/視覚ナビゲーションロボティクス
リアルタイム自律UUV運用のための視覚ベース制御フレームワーク
水中ロボット(UUV)向けに、動的で視覚的に困難な環境下でのリアルタイムな自己位置推定、自律航法、3Dマッピングを統合した視覚ベースのフレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。
原題: A Vision-based Control Framework for Real-time Autonomous UUV Operations ／ Erik Tjærand Frøland, Marco Job, Md Ether Deowan 他
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単調計画コストを備えた潜在世界モデルによる画像目標ナビゲーション
画像目標ナビゲーションのための潜在世界モデルを提案し、計画コストの順序性を改善する単調コストランキング損失を導入して、サンプリングベースのプランナーの性能を向上させた。実ロボットでのゼロショット展開も実証した。
原題: Latent World Models with Monotone Planning Costs for Image-Goal Navigation ／ Amirhosein Chahe, Siwei Cai, Lifeng Zhou
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SAIN: 能動的対話による構造認識型インタラクティブナビゲーション
曖昧な指示に対して能動的質問で解消する移動ロボットのナビゲーション手法を提案。対話の回答を永続的な空間・物体記憶に変換し、ゼロショットで目標探索を実現。
原題: SAIN: Structure-Aware Interactive Navigation with Active Dialogue Grounding for Mobile Robot ／ Yuhao Cao, Xiao Liu, Yang Xie 他
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マイクロロボットナビゲーションのための分単位トレーニング
マイクロロボットのナビゲーションを強化学習で訓練する際、従来は数時間から数日かかっていたが、高速シミュレータとタスク整形正則化報酬により10分未満での訓練を実現した。
原題: Minute-Scale Training for Microrobot Navigation ／ Yinghan Sun, Aoji Zhu, Xiang Ji 他
日本語で読む → - 論文VLM/ナビゲーション画像認識
視覚言語モデルはロボットの一人称画像から近接リスクを評価できるか？
ロボットの一人称視点画像から近接危険度を4段階に分類するタスクで、3つのオープンソースVLMを評価。微調整なしではベースライン並みだが、特定モデルとプロンプトで高危険度の検出が向上した。
原題: Can Vision-Language Models Assess Proxemic Risk from Egocentric Robot Images? ／ Vladyslava Rudas, Dmytro Kuzmenko
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IMPRINT: 画像条件付きクエリ拡張によるロングテール物体ゴールナビゲーション
テキストのみのクエリに依存する既存の物体ゴールナビゲーション手法の限界を克服するため、ウェブから取得した画像でクエリを拡張し、視覚言語モデルを用いて意味マップと照合することで物体の位置特定精度を向上させるゼロショットフレームワークを提案した。
原題: IMPRINT: Image-Conditioned Query Enrichment for Long-Tail Object Goal Navigation ／ Jelin Raphael Akkara, Filippo Ziliotto, Luciano Serafini 他
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音声視覚ナビゲーションのためのハイブリッドMamba
従来のCNNやRNNに代わり、Mambaベースのエンコーダを用いて音声と視覚の動的マルチモーダル系列を効率的に表現し、ナビゲーション成功率を大幅に向上させた。
原題: A Hybrid Mamba for Audio-Visual Navigation ／ Yi Wang, Yinfeng Yu
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AdvNav: 行動誘導型ブラックボックス敵対的攻撃による視覚言語ナビゲーションの妨害
視覚言語ナビゲーションシステムに対する、勾配情報を使わずにエージェントの行動観測のみで敵対的摂動を生成するブラックボックス攻撃フレームワークを提案した。
原題: AdvNav: Behavior-Guided Black-Box Adversarial Attacks on Vision-Language Navigation ／ Chenyang Li, Kaige Li, Zeyu Jiang 他
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HyperDCM: 双曲空間における動的クラスタメモリリプレイによる継続的ロボットナビゲーション
視覚ナビゲーションの継続学習における破滅的忘却を防ぐため、シーングラフと双曲空間のメモリリプレイを組み合わせた手法を提案した。
原題: HyperDCM: Dynamic Cluster Memory Replay in Hyperbolic Space for Continual Robotic Navigation Across Scenes ／ Zhengfei Lu, Jian Yang, Muyu Wang 他
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UniLM-Nav: ゼロショット・ラストマイルナビゲーションのための統合フレームワーク
モバイルマニピュレーションにおけるラストマイルナビゲーションを、視点選択・アフォーダンス接地・ベースポーズ推論に分解し、共有のMLLMで解決する統合フレームワークを提案。OVMMベンチマークでSOTAを達成。
原題: UniLM-Nav: A Unified Framework for Zero-Shot Last-Mile Navigation ／ Zhuofan Zhang, Tianxu Wang, Guoxi Zhang 他
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遅い推論器から速いプランナーへのトークン単位潜在ストリーミングによる動的視覚言語ナビゲーション
動的な人間中心環境での視覚言語ナビゲーションにおいて、遅いVLMの推論中に中間隠れ状態をストリーミングして高速なプランナーを逐次更新するSPARK-VLNを提案し、ナビゲーション成功率と社会的コンプライアンスを向上させた。
原題: Token-Wise Latent Streaming from Slow Reasoners to Fast Planners for Dynamic Vision Language Navigation ／ Tianshuai Hu, Yangyi Zhong, Zeying Gong 他
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NavVerse: 屋内から屋外への連続ロボットシミュレーションにおける具現化ナビゲーションのベンチマーク
屋内から屋外への連続的なナビゲーションを評価する物理シミュレーションベースのベンチマークを提案し、既存手法の性能と適応の課題を明らかにした。
原題: NavVerse: Benchmarking Indoor-to-Outdoor Embodied Navigation in Continuous Robot Simulation ／ Junzhe Wu, Yue Hu, Zeyu Han 他
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ロボストラル・ナビゲート：単眼RGBのみで動作するスケーラブルな視覚言語ナビゲーションモデル
単眼RGB画像のみを入力とし、画像空間上でウェイポイントを予測することで、様々なロボット形態に再較正なしで適用可能な8B視覚言語モデルを提案。大規模シミュレーションデータと効率的な学習手法により、実世界データへの依存を低減しつつ高性能を実現した。
原題: Robostral Navigate ／ Abdelaziz Bounhar, Abhijeet Somani, Aditi Kabra 他
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強化学習による非定常流れ場での流れを考慮した最適ナビゲーション
非定常な流体環境での自律ロボットナビゲーションを強化学習（TD3）で解決し、生物に着想を得た複数の観測戦略を比較して最適なセンサ構成を明らかにした。
原題: Flow-aware Optimal Navigation in Unsteady Flows through Reinforcement Learning ／ Andrea Maria Braghin, Nicolò Botteghi, Matteo Tomasetto 他
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SkillNav: スコアレベルスキル介入によるゼロショット物体目標ナビゲーション
VLMベースのナビゲーションエージェントに、地図上の好奇心価値マップを書き換える形で行動記憶を埋め込むスキルフレームワークを提案し、追加トークンなしでデッドエンドやループなどの失敗を軽減する。
原題: SkillNav: Score-Level Skill Intervention for Zero-Shot Object Goal Navigation ／ Ruijie Sang, Yiqun Duan, Pinhan Fu 他
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