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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: 2026/10/7 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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NavGPT-3：階層型ナビゲーションランタイムにおける文脈活用
言語モデルによる推論と行動ポリシーをOSライクなランタイムで統合し、R2R-CEとRxR-CEで最先端性能を達成、RxR-CEでは人間レベルのナビゲーションを実現した。
原題: NavGPT-3: Harnessing Context in a Hierarchical Navigation Runtime ／ Gengze Zhou, Yicong Hong, Jiazhao Zhang 他
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動的ナビゲーションのための適応的リスク認定イベントトリガー再計画
予測不確実性が変化する動的環境で、キャリブレーションされたバリアリスクを早期警告として再計画をトリガーし、衝突を大幅に削減するフレームワークを提案。
原題: Adaptive Risk-Certified Event-Triggered Replanning for Dynamic Navigation ／ Richie R. Suganda, Bin Hu
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SiGNgapore：標識ベース視覚ナビゲーションのためのインタラクティブデータセット
シンガポールの公共空間で収集した、標識を手がかりに地図なしでナビゲーションするためのRGB・深度・オドメトリ・IMUデータセットを提供し、長期的なナビゲーション任務と標識中心のシナリオを含む。
原題: SiGNgapore - An Interactive Dataset for Sign-based Visual Navigation ／ Nicky Zimmerman, Joel Loo, Zishuo Wang 他
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NAViLoss: 物理整合性を考慮した水中ナビゲーション認識型デュアル残差損失関数
AUVの速度推定において、ナビゲーション状態とDVLビーム整合性の両方を考慮したロバストで不確実性を扱う損失関数NAViLossを提案し、DeepONetと組み合わせて実海域データで評価した。
原題: NAViLoss: An Underwater Navigation-Aware Dual-Residual Objective for Physics-Consistent Learning ／ Arup Kumar Sahoo, Itzik Klein
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変化する物体配置における生涯的小物体ナビゲーション：ベンチマークと手法
家庭内で小さな物体を継続的にナビゲートする課題LiSoNav-COLを定式化し、28シーン・45カテゴリのベンチマークLiSoNav-Evalと、視点固定メモリを用いた多視点検査手法IVAM-Navを提案した。
原題: Lifelong small-object navigation in changing object layouts: a benchmark and method ／ Jiagan Huang, Zikun Zhou, Zijian Ni 他
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MixVPRを用いた高速で堅牢な教示・再現ナビゲーション
MixVPRという視覚的位置認識手法を用いて、低計算コストで屋内・屋外両方に対応する教示・再現ナビゲーションシステムを構築し、実環境でその有効性を示した。
原題: Fast and Robust Teach-and-Repeat Navigation Using MixVPR Visual Place Recognition* ／ Václav Truhlařík, Tomáš Pivoňka, Libor Přeučil
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RF信号によるナビゲーション：マルチパス不確実性下での身体性知覚行動
電波のマルチパス歪みに対処するため、視覚とRFの統合ベンチマークを構築し、不確実性を考慮したマルチモーダルナビゲーション手法を提案した。
原題: Navigation with RF Cues: Embodied Perception Action under Multipath Uncertainty ／ Wenlihan Lu, Tianshun Li, Liuqing Yang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション画像認識
SPW-Nav: 言語誘導ナビゲーションのためのストリーミングパノラマワールドモデル
単一のパノラマ画像から、言語指示に従って2K 360度ビデオをリアルタイムでストリーミング生成するパノラマワールドモデルを提案。
原題: SPW-Nav: A Streaming Panoramic World Model for Language-Guided Navigation ／ Yunheng Liu, Ziqi Cai, Siqi Yang 他
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RIWANav：都市ナビゲーションのための自己改善型再帰的世界行動モデル
都市ナビゲーション向けに、行動条件付き世界モデルと方策を交互に更新する再帰的自己改善フレームワークを提案し、想像上のフィードバックと自己カリキュラムで性能を向上させた。
原題: RIWANav: Recursive World-Action Models with Self-Improvement for Urban Navigation ／ Jing Xie, Shouwei Ruan, Yubin Wang 他
日本語で読む → - 論文VLAナビゲーションロボティクス
見えない危険を可視化：温度・放射線対応VLAナビゲーションのための物理誘導視覚プロンプティング
凍結したVLAモデルに仮想障害物を重ねるだけで、RGBカメラでは見えない放射線や温度の危険を回避させるプラグアンドプレイ手法を提案し、実機でも検証した。
原題: Seeing the Invisible: Physics-Guided Visual Prompting for Temperature- and Radiation-Aware VLA Navigation ／ Hojoon Son, Fan Zhang
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CUSP: オフロードナビゲーションにおける知覚開始点でのCUSUM統治サバイバルハザード警報
人間の介入ログから「安全運転が危険に転じる瞬間（知覚開始点）」を学習し、CUSUMでリスクを蓄積して実行時に危険警報を発するモデル非依存の手法を提案。
原題: CUSP: CUSUM-Governed Survival Hazard Alarms at the Perception Onset for Off-Road Navigation ／ Inuk Kang, Seung-Woo Seo
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センサ配置に依存しない幾何学的観測正規化によるナビゲーション
任意の深度センサ配置から得た観測をロボット中心の統一球面距離画像に変換し、未観測領域も明示的に扱うことで、未知のカメラ配置にもゼロショットで適応するナビゲーション方策を実現した。
原題: Sensor-Layout-Agnostic Navigation via Geometric Observation Canonicalization ／ Welf Rehberg, Kostas Alexis
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
LiDARから直接制御する安全なソーシャルナビゲーションのためのマルチタスク強化学習と確率的知覚
LiDARスキャンから直接制御指令を生成する軽量なEnd-to-End強化学習フレームワークJESSIを提案し、確率的な人間状態推定とマルチタスク学習により、物理的安全性と社会的規範を両立したソーシャルナビゲーションを実現した。
原題: End-to-End Safe Social Navigation via Multi-Task Reinforcement Learning and Probabilistic Perception ／ Tommaso Van Der Meer Andrea Garulli, Antonio Giannitrapani, Renato Quartullo 他
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MarvisNav: ゼロショット物体ナビゲーションにおける経路選択のための記憶の可視化
探索履歴を視覚的な経路候補に直接重ねて表示することで、VLMが目標関連性と探索状態を同時に評価できるゼロショット物体ナビゲーション手法を提案し、HM3Dで最高性能を達成した。
原題: MarvisNav: Making Memory Visible on Route Choices for Zero-Shot Object Navigation ／ Jincheng Wang, Chi Pui Chan, Wei Zeng 他
日本語で読む → - 論文群衆ナビゲーションロボティクス
適応的楕円型共形予測によるリスク感応型群衆ナビゲーション
歩行者の不確実な動きを楕円型共形予測で捉え、CVaRでリスクを評価して強化学習により安全な群衆ナビゲーションを実現した。
原題: Risk-Sensitive Crowd Navigation with Adaptive Ellipsoidal Conformal Prediction ／ Ruihan A. Li, Ziyao Guo, Yingying Li
日本語で読む → - 論文社会的ナビゲーションロボティクス
ツアーガイドロボットのための社会的ナビゲーション
障害物やユーザの位置・向きに基づく力学的モデルを用いて、ツアーガイドロボットがユーザにとって社会的に受け入れられやすいナビゲーションを実現する手法を提案し、実験で評価する。
原題: Social Navigation for Tour-guide Robot ／ Vikram Shree, Jose Nino
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PreAct-Nav: 都市ナビゲーションのための行動前エージェント推論
凍結したポリシーに中期的なサブゴールと行動条件付き世界モデルによる予測推論を組み合わせ、都市環境での長期的ナビゲーションを実現するフレームワークを提案。
原題: PreAct-Nav: Agentic Reasoning Before Action for Urban Navigation ／ Jing Xie, Shouwei Ruan, Yubin Wang 他
日本語で読む → - 論文人物探索ナビゲーションロボティクス
文脈と社会性を考慮したロボットによる効率的な人物目標ナビゲーション
言語の不確実性や情報制約下で人物を探索するPersonNav問題に対し、距離と意味情報を信頼度で重み付けする計画フレームワークを提案し、合成ベンチマークと実機で有効性を示した。
原題: CSIR: Contextually and Socially Informed Robots for Efficient Person Goal Navigation ／ Tyler Chung, Nahl Farhan, Hao Zhang 他
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CORNAV: 建設現場のための施工文脈を考慮したロボットナビゲーション
2D CAD図面と工程表を活用し、建設現場の安全制約や時間変化する作業スケジュールを考慮したナビゲーションを実現するフレームワークを提案。
原題: CORNAV: Construction-Aware Reasoning for Robot Navigation on Active Worksites ／ Parastoo Ali Pour, Deepak Prakash Kumar, Tommy Zhou 他
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LiDARFlow: 未知環境におけるオンボードLiDARを用いたリアルタイムパネル法MAV誘導
オンボードLiDARのみで未知の障害物環境を飛行するMAV向けに、空気力学のパネル法を応用した軽量な誘導アルゴリズムを提案し、屋内飛行実験で経路追従と方向誘導の両タスクを実証した。
原題: LiDARFlow: Real-Time Panel-Based MAV Guidance in Unknown Environments ／ João Machado, Zeynep Bilgin, Matthieu Verdoucq 他
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GlassGuard: ロボットナビゲーションのための検証済みガラス平面マッピング
LiDARと視覚情報を組み合わせてガラス面を検出・再構成し、通過可能空間を汚染せずにガラスを障害物として地図化するナビゲーション向けフレームワークを提案。実世界9シーンで評価し、高いガラス被覆率と低い誤検出を達成。
原題: GlassGuard: Verified Glass Plane Mapping for Robot Navigation ／ Hanwen Guo, Zhengzhi Lin, Yusen Xie 他
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FORTE: 動的環境における時空間リスクを考慮した占有予測ナビゲーション
将来の占有グリッドマップを潜在拡散モデルで予測し、その時空間的な重なりと方向性を利用して複数の経路から安全な経路を選ぶナビゲーション手法を提案した。
原題: FORTE: Forecasting Occupancy for Spatiotemporal Risk-Aware Planning in Dynamic Environments ／ Hahjin Lee, Young J. Kim
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RL誘導PAC-NMPCによる未知環境での確率的に安全な知覚ベースナビゲーション
強化学習で確率的な行動・センサ予測モデルを学習し、それをPAC-NMPCに組み込むことで、未知環境での知覚ベースナビゲーションの安全性を確率的に保証する手法を提案。
原題: RL-Guided PAC-NMPC for Probabilistically-Safe Perception-Based Navigation in Unknown Environments ／ Adam Polevoy, Dillon Capalongo, Katherine Tang 他
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DODGER: 動的障害物環境におけるロボットナビゲーションのための安全誘導強化学習
CBFによる安全フィルタを訓練時の参照として活用し、ポリシー探索を制限せずに動的障害物を回避する強化学習フレームワークを提案。ヒューマノイドのシミュレーションと実機実験で検証した。
原題: DODGER: Safety-Guided Reinforcement Learning for Robot Navigation Among Dynamic Obstacles ／ Sanghyuk Park, Kwanwoo Lee, Taekyung Kim 他
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Social-WM: ロボットのソーシャルナビゲーションのための安全認識型潜在ワールドモデル
自己中心的なRGB動画から潜在ワールドモデルを学習し、指令された行動と実際に実行可能な行動の乖離を安全性シグナルとして活用することで、歩行者との衝突を抑えたソーシャルナビゲーションを実現した研究。
原題: Social-WM: Safety-Aware Latent World Models for Robot Social Navigation ／ Zhihao Zheng, Mooi Choo Chuah
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局所解脱出器：未知環境でのロバストナビゲーションのためのプログラム的サブゴール生成
局所観測のみを用いて、障害物形状と安全性に基づく解釈可能なヒューリスティックでサブゴールを生成し、局所解から脱出する階層型ナビゲーション手法を提案。学習不要で様々な局所プランナに適用可能。
原題: Local-Minimum Escaper: Programmatic Subgoal Generation for Robust Navigation in Unknown Environments ／ Yin Gu, Xinming Zhang, Shanze Wang 他
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記憶を超えて：変化する世界での持続的ナビゲーションのための予測的4D信念
観測が途切れても対象が移動し続ける環境で、3D物体履歴から時間インデックス付きの信念を構築し、イベント駆動フィルタで対象位置を予測・更新しながらナビゲーションする手法EvolvingNavを提案。
原題: Beyond the Remembered World: Predictive 4D Belief for Persistent Navigation in Evolving Worlds ／ Mingjian Gao, Zhaocheng Li, Haoyang Huang 他
日本語で読む → - 論文社会的ナビゲーションロボティクス
社会的ロボットの廊下ナビゲーションにおける可読性の再考：意図表現と人間の注意散漫の影響
廊下でのロボットナビゲーションにおいて、意図の表現方法と歩行者の注意状態が与える影響を2つのユーザー研究で調査し、通過側の可読性が有効であることを示した。
原題: Rethinking Legibility in Social Robot Hallway Navigation: Impact of Intent Representation and Human Distraction ／ Pranav Goyal, Andrew Stratton, Christoforos Mavrogiannis
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ASENA: 自己進化型エージェントによる身体性ナビゲーション
コーディングエージェントがプログラムを書いて実行・修正・経験を蓄積しながらロボットをナビゲーションさせるシステムを提案し、4Bの単眼ナビゲーション方策と組み合わせてR2RやRxRで高性能を達成した。
原題: ASENA: Self-evolving Agents for Embodied Navigation ／ An-Chieh Cheng, Isabella Liu, Edmund Bu 他
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DiffWAM: 高速で効率的なナビゲーション世界行動モデル
凍結した動画基盤モデルの予測表現から直接UAVの連続的なカメラ軌道を生成する幾何条件付きナビゲーション世界行動モデルを提案し、オンボード実行を高速化するFastDreamerを導入した。
原題: DiffWAM: A Fast and Efficient Navigation World Action Model ／ Mo Zhu, Yuze Wu, Xijie Huang 他
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