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最新論文: 2026/7/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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RASR: 距離認識スケール復元によるメートル単位UAVナビゲーション
GNSSが使えない環境での画像ゴールUAVナビゲーションにおいて、距離と方位を正確に推定するため、グローバルスケール較正に距離依存の残差補正を加えるRASRを提案した。
原題: RASR: Range-Aware Scale Recovery for Metric UAV Navigation ／ Hongtao Liang, Xinyu Shao, Chenxu Wang 他
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注意のための記憶：視覚・言語・動作マップを用いた言語条件付き再知覚
ロボットが持つ永続的な地図の記憶を活用し、限られた知覚予算で何を再観察すべきかを決定する「再知覚」問題を扱い、記憶に基づくスケジューリングがオラクル並みの性能を達成することを示した論文。
原題: Memory for Attention: Language-Conditioned Re-Perception with a Vision--Language--Motion Map ／ Dibyendu Ghosh
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野戦医療施設における自律患者搬送のための階層的リスクマッピング
野戦医療施設での患者搬送を自律化するため、地形・障害物・意味的走行可能性など4つの環境リスクをNoisy-OR融合で統合した確率的コストマップを提案し、衝突率を73%から32%以下に低減した。
原題: Layered Risk Mapping for Autonomous Patient Transport in Expeditionary Medical Facilities ／ Lorena Maria Genua, Sarvesh Prajapati, Damla Leblebicioglu 他
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PixelLoop: ピクセルレベルループによるショートカット位相ナビゲーション
ピクセル空間でループ閉じを行い、密な位相的ショートカットを生成することで、任意点間ナビゲーションの成功率と経路効率を大幅に向上させる手法を提案した。
原題: PixelLoop: Shortcut Topological Navigation with Pixel-Level Loops ／ Sarthak Chittawar, Vansh Garg, Aditya Vadali 他
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混雑環境における四足ロボットの俊敏なナビゲーション学習
四足ロボットが混雑した動的環境を安全かつ俊敏に移動するため、速度障害物理論とエンドツーエンド学習を組み合わせたナビゲーションシステムVOP-Navを提案した。
原題: Learning Agile Navigation in Crowded Environments for Quadruped Robots ／ Shuyu Wu, Zeyu Liu, Tianbao Zhang 他
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SoftNav: 3DシーントークンをVLMに注入する身体化ナビゲーション
3Dシーン情報をテキストではなくソフトトークンとしてVLMに直接注入するナビゲーション手法を提案し、少ない学習データで高い性能とゼロショット転移を実現した。
原題: SoftNav: Injecting 3D Scene Tokens into VLMs for Embodied Navigation ／ Yi Wu, Junjie An, Xiao Liu 他
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軽量安全強化学習によるエンドツーエンドUAVナビゲーション
UAVの自律ナビゲーションを安全に行うため、軽量ネットワークと制約付き強化学習を組み合わせたフレームワークを提案し、高密度環境での成功率と安全性を向上させた。
原題: Lightweight Safe Reinforcement Learning for End-to-End UAV Navigation ／ Shenghui Zhang, YuXuan Gao, Songwei Zhao 他
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SOPD-SocialNav: 視覚言語ソーシャルナビゲーションのための選択的オンポリシー蒸留
大規模な視覚言語モデルから軽量な学生モデルへ、エントロピーに基づくトークン選択と温度制御付きJSダイバージェンスを用いて社会的ナビゲーション知識を蒸留する手法を提案。実機ロボットでの検証も行った。
原題: SOPD-SocialNav: Selective On-Policy Distillation for Vision-Language Social Navigation ／ Xinyu Zhang, Zishuo Wang, Ling Xiao
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NavCMPO: 批評家誘導型MeanFlowポリシー最適化による適応的ナビゲーション
拡散ベースのナビゲーションポリシーの推論遅延と模倣学習の限界を克服するため、数ステップのMeanFlow軌道生成と批評家による軌道修正、強化学習による微調整を組み合わせた二段階適応ナビゲーションフレームワークを提案した。
原題: NavCMPO: Critic-Guided MeanFlow Policy Optimization for Adaptive Navigation ／ Junjie An, Yi Wu, Xiao Liu 他
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予測的社会力モデルを用いた移動ロボットにおける歩行者安全性の実証評価
移動ロボットの歩行者との共存に向け、予測的社会力モデル（PSFM）と予測的PTTC-SFM（PTSFM）を提案し、実機実験で客観的・主観的安全性を評価した。PTTC統合は安全性指標を向上させるが、予測の追加効果は限定的で、主観評価に有意差は見られなかった。
原題: Empirical Pedestrian Safety Assessment in a Mobile Robot Using a Predictive Social Force Model ／ Alireza Jafari, Yun-Hao Tsai, Yen-Chen Liu
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具現化エージェントが制御を握る：視覚言語ナビゲーションにおける最小インターフェースのゼロショットエージェントが産業規模ポリシーに匹敵
汎用エージェントが単眼RGBカメラと離散行動のみでゼロショットナビゲーションを実行し、訓練済みポリシーなしで高い成功率を達成できることを示した。
原題: Embodied Agents Take Control: Minimal-Interface Zero-Shot Agents Rival Industrial-Scale Policies in Vision-and-Language Navigation ／ Jian Zhou, Xunyi Zhao, Gengze Zhou 他
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視覚と言語によるナビゲーションのためのオン・オフ方策統合学習
視覚と言語によるナビゲーション（VLN）において、模倣学習と強化学習を統合した3段階トレーニング手法JOP-VLNを提案し、ベンチマークで最高性能を達成した。
原題: Joint On-and-Off Policy Learning for Vision-and-Language Navigation ／ Qingrong He, Lin Zhao, Kevin Zheng 他
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FLYNN: ハエの脳構造に基づくロバストなロボットナビゲーション用ニューラルネットワーク
ショウジョウバエの脳コネクトームから直接構築したRNN(FLYNN)を視覚ベースのナビゲーションタスクで訓練し、同等パラメータ数の手設計ネットワークと同等の性能を達成しつつ、外れ値データや感覚喪失に対して高い耐性を示すことを実証した論文。
原題: FLYNN: Robust Neural Network for Robot Navigation using Fly Brain Topology ／ Benquan Wang, Jingdao Chen
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未構造環境向け能力認識型トラバーサビリティナビゲーション
ロボットの身体性（能力）を考慮した走行可能性推定フレームワークCATを提案し、地形のセマンティックマップにロボット固有の走行可能性ベクトルを埋め込むことで、異なる形態のロボットでの安全性を向上させた。
原題: Towards Capability-Aware Traversability Navigation for Unstructured Environments ／ Gianluca Capezzuto, Felipe Tommaselli, Matheus P. Angarola 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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長距離オフロードナビゲーションのための走破性を考慮したグローバルプランナーの学習
衛星画像やLiDARなどの広域データから走破性マップを学習し、人間の運転軌跡を教師として長距離のオフロード経路計画を行う手法を提案した。実地試験で人間の経路長に近い軌道を生成し、介入回数を大幅に削減した。
原題: Learning Traversability-Aware Global Planners for Long Horizon Off-Road Navigation ／ Kasi Viswanath, Jason M. Gregory, Shaunak Kolhe 他
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G2-Nav: 接地され保護された視覚言語コストマップによるロボットの社会的ナビゲーション
大規模視覚言語モデル(VLM)の社会的推論をコストマップに変換し、安全性チェックを加えることで、実世界での自律社会的ナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
原題: G2-Nav: Grounded and Guarded Vision-Language Costmaps for Robot Social Navigation ／ Yuwen Liao, Yihang Lan, Yizhuo Yang 他
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人間の脚のセンシングによる社会的ロボットナビゲーションの学習
2D LiDARで捉えた脚の動きを直接解釈するエンドツーエンドのニューラルアーキテクチャCALFを提案し、強化学習で訓練したポリシーを実機TurtleBot 4にゼロショット展開して社会的に適切なナビゲーションを実現した。
原題: Learning Social Robot Navigation By Sensing Human Legs ／ Alberto Vaglio, Andrea Garulli, Antonio Giannitrapani 他
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潜時想像を用いた予測学習による視覚四足歩行ナビゲーション
四足ロボットのナビゲーション方策に、訓練中のみ予測的補助信号を加えて障害物の動きを先読みさせ、推論時は追加コストなしで衝突率を低減する手法を提案。シミュレーションと実機で効果を実証した。
原題: Predictive Training with Latent Imagination for Visual Quadruped Navigation ／ Yancheng Zhu, Wanli Ma, Chen Han 他
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具現化視覚言語ナビゲーションの包括的サーベイと体系的実世界評価
視覚と言語によるナビゲーション（VLN）の研究を体系的に分類し、物理ロボットでの実世界評価を行った。シミュレーションと実世界の性能差を明らかにし、階層的フレームワークの堅牢性を示した。
原題: A Comprehensive Survey and Systematic Real-World Evaluation of Embodied Vision-and-Language Navigation ／ Liuyi Wang, Kai Sheng, Zongtao He 他
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MAMMOTH: モダリティ欠損に頑健なオフロード移動のためのマルチモーダルエンドツーエンドポリシー
RGB、熱画像、3D点群、自己速度などのマルチモーダル観測を融合し、モダリティ欠損に頑健なオフロード自律ナビゲーションポリシーを提案した。拡散ポリシーを用いて物理的に妥当な軌道と走行可能性ヒューリスティックを学習する。
原題: MAMMOTH: A Multi-Modal End-to-End Policy for Off-Road Mobility Robust to Missing Modality ／ Ahaan Kotian, Shivani Subramanyan, Suresh Sundaram
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RAVEN: 強化学習適応型可視グラフ計画による堅牢なヒューマノイドナビゲーションと衝突回避MPC
ヒューマノイドの動的環境でのナビゲーションにおいて、強化学習で可視グラフ計画の障害物膨張などのパラメータを適応させ、遅延やノイズに対する堅牢性を向上させる階層型RL-MPCフレームワークを提案した。
原題: RAVEN: Reinforcement-Adaptive Visibility-Graph Planning for Robust Humanoid Navigation with Collision-Free MPC ／ Ruochen Hou, Shiqi Wang, Beom Jun Kim 他
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MemoGuard: 通信制限下のロボットナビゲーションにおけるメモリトラップを防ぐ適応型ランタイム
通信が制限された環境で、過去のエピソード記憶を再利用する際に、類似度が高いが実行が危険な「メモリトラップ」を検証し、必要時のみフォールバック推論を呼び出す適応型ランタイムを提案した。シミュレーションで安全性違反を76.6%削減しつつ、フォールバック呼び出しを21.4%削減した。
原題: MemoGuard: An Adaptive Runtime for Guarding Against Memory Traps in Communication-Limited Robot Navigation ／ Rajat Bhattacharjya, Hyeonjong Ju, Sing-Yao Wu 他
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農業用視覚言語ナビゲーションのための走行可能性推定アラーム
農業シーンでのVLN-CEにおいて、カメラ画像の走行可能性を推定し、予測行動と矛盾する場合に警報を出すTEAモジュールを提案し、AgriVLNに統合して性能を向上させた。
原題: TEA-AgriVLN: Traversability Estimation Alarm for Agricultural Vision-and-Language Navigation ／ Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xin Chen 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
ロボットが道を尋ねる：コミュニケーション可能な社会的ナビゲーション
複数人がいる環境で、ロボットが住民に情報を尋ねながら目的の人物を探す新しいタスク「CommNav」を提案し、Habitat 3.0を拡張したシミュレータで評価した。
原題: Robots Ask the Way: Communication-Enabled Social Navigation ／ Valentino Sacco, Luca Scofano, Indro Spinelli 他
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VoLN: 視覚のみによる長期的ナビゲーション—パラダイム、ベンチマーク、および手法
本論文は、外部からの指示やグローバルな案内に頼らず、局所的に観測可能なシーン内の手がかりのみを用いて目的地へ到達する「視覚のみの長期的ナビゲーション(VoLN)」という新しいタスクを提案し、UAV向けのベンチマークとベースライン手法を提供する。
原題: VoLN: Vision-Only Long-Horizon Navigation---Paradigm, Benchmark, and Method ／ Jiabin Lou, Haopeng Wang, Yuanshuai Wang 他
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PIER-Flow: 物理情報を活用した効率的な整流フローによるリアルタイム移動ロボットナビゲーション
MPC専門家を連続時間ODEに蒸留し、単一ステップの行動生成を実現する軽量ナビゲーションポリシーを提案。物理整合性を強制する訓練目標と非同期アクションチャンキングにより、高密度環境で高速かつ安全なナビゲーションを実現した。
原題: PIER-Flow: Physics-Informed Efficient Rectified Flow for Real-Time Mobile Robot Navigation ／ Shibo Li, Zhongcheng Wang, Jiahe Cao 他
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群衆を進む：社会的力動学を組み込んだ非線形MPCによる人間配慮型ロボットナビゲーション
社会的力モデルを予測モデルに組み込んだ非線形MPCフレームワークを提案し、人間の動きを予測しながら社会的規範に沿ったナビゲーションを実現した。
原題: Navigating the Crowd: Non-linear MPC with Social Forces Dynamics for Human-Aware Robot Navigation ／ Stefano Trepella, Andrea Ostuni, Mauro Martini 他
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AutoPath: 人間のデモなしで安全なナビゲーションを実現する転移可能な目標条件付き確率的経路事前分布の学習
ロボットナビゲーションにおいて、障害物を回避する複数の経路をサンプリングできる確率的経路事前分布を学習し、異なるロボットプラットフォーム間で再学習なしに転移可能な安全な経路生成を実現した。
原題: AutoPath: Learning Transferable Goal-Conditioned Stochastic Path Prior for Safe Navigation Without Human Demonstrations ／ Ziyang Zhang, Boyang Zhou, Zesong Yang 他
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ZONDA: 多階層環境における動的回避を伴うゼロショット物体ナビゲーション
静的・単一階層に限定されていた物体ゴールナビゲーションを、多階層・動的環境へ拡張するゼロショットフレームワークZONDAを提案。階段移動や動的歩行者回避を実現し、実機二足ロボットとシミュレーションで有効性を検証した。
原題: ZONDA: Zero-shot Object Navigation with Dynamic Avoidance in Multi-floor Environments ／ Shaomin Liang, Xuanhong Liao, Shiyao Zhang
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