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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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StratMamba：経路効率的なLiDAR障害物回避のための戦略的・反応的ストリーム分割
LiDARデータを高速減衰と低速減衰の2つのストリームに分割するMambaベースのアーキテクチャを提案し、反応的回避と戦略的計画を両立させて障害物回避性能を向上させた。
原題: StratMamba: Strategic and Reactive Stream Partitioning for Path-Efficient LiDAR-Based Obstacle Avoidance ／ Hung-Chieh Wu, Xiaopan Zhang, Kasra Sinaei 他
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幾何学認識に基づく気管支内視鏡ナビゲーションのための高ゲインオブザーバ融合によるビジュアルオドメトリ
気管支内視鏡ナビゲーションにおいて、テクスチャの乏しい気道画像や管腔構造の特異点に頑健な、消失点キューを活用した幾何学認識ビジュアルオドメトリ手法を提案し、実肺データで誤差を50%以上削減した。
原題: Geometry-Aware Visual Odometry for Bronchoscopic Navigation via High-Gain Observer Fusion ／ Mohammadreza Kasaei, Francis Xiatian Zhang, Feng Li 他
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距離から軌道へ：UAVのためのリアルタイム符号付き距離関数マッピングと距離加速型モーションプランニング
本論文は、点群からオンラインでSDFを再構成するニューラルネットワークORENと、距離情報を利用して衝突チェックを削減する探索ベースのプランナーBubble*を統合し、クアッドローターのリアルタイムナビゲーションを実現した。
原題: From Distances to Trajectories: Real-Time Signed Distance Function Mapping and Distance-Accelerated Motion Planning for UAVs ／ Jason Stanley, Zhirui Dai, Qihao Qian 他
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VLN-AVP：ハイブリッド長期短期記憶を用いた自動バレーパーキングのためのゼロショット視覚言語ナビゲーション
事前地図に依存せず、視覚言語モデルとBEVモデルを組み合わせ、自然言語指示に従って駐車場をナビゲートするゼロショットフレームワークを提案。短期知覚記憶と長期トポロジー記憶を導入し、新規の地下駐車場ベンチマークで高い成功率を達成した。
原題: VLN-AVP: Zero-Shot Vision-Language Navigation with Hybrid Long-Short-Term Memory for Autonomous Valet Parking ／ Yijian Li, Xiangru Mu, Changze Li 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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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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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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LH-AVLN: 長時間音声・視覚・言語ナビゲーションのベンチマーク
複数目標と空間化された音響手がかりを組み合わせた長時間ナビゲーションのベンチマークを提案し、音声を活用した参照エージェントPAG-Navを開発して評価した。
原題: LH-AVLN: A Benchmark for Long-Horizon Audio-Visual-Language Navigation ／ Rufeng Chen, Yue Chang, Zili Shao 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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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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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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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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視覚ナビゲーションのための適応的安全マージン学習
固定の安全マージンによる失敗を解決するため、拡散プランナーの提案をランク付けする文脈条件付き安全クリティックを提案し、シミュレーションで訓練した後、実ロボットに転移する。
原題: Learning Adaptive Safety Margins for Visual Navigation ／ Junyi Hu, Shuaihang Yuan, Geeta Chandra Raju Bethala 他
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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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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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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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社会的ロボットナビゲーションのためのグラフ表現を用いた軌道学習
歩行者との社会的相互作用を考慮したナビゲーションを実現するため、グラフベースの補助ネットワークで群衆状態を符号化し、軌道レベルの学習目的で時間的ダイナミクスを捉える模倣学習フレームワークを提案した。
原題: Trajectory Learning with Graph Representations for Social Robot Navigation ／ Berke Kartal, Burcu Kilic, Yigit Yildirim 他
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SAGE: 異種マルチエージェントナビゲーションのための社会的認識生成エンジン
ロボットと人間が混在する環境での安全で社会的に適切なナビゲーションを実現するため、異種エージェント間の非対称な相互作用をモデル化し、拡散モデルによる軌道生成と安全・社会規範のエネルギーガイダンスを組み合わせた生成エンジンを提案した。
原題: SAGE: A Socially-Aware Generative Engine for Heterogeneous Multi-Agent Navigation ／ Lan Hu, Minghui Liwang, Wenbo Zhu 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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X-NavDP: グループQスコア再重み付けマッチングによる新規行動と異種エンボディメントへのナビゲーション拡散ポリシーの一般化
ナビゲーション拡散ポリシーを強化学習で事後訓練し、多様なロボット形態や困難なシナリオへの一般化を向上させるフレームワークGQRMを提案。シミュレーションと実世界で成功率を大幅に改善した。
原題: X-NavDP: Generalizing Navigation Diffusion Policy to Novel Behavior and Embodiments with Group Q-score Reweighted Matching ／ Tianyu Yang, Yiming Zeng, Wenzhe Cai 他
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緑は進め、赤は止まれ：VLAナビゲーションポリシーのためのセマンティックセグメンテーションによる視覚的グラウンディング
VLAナビゲーションモデルの性能を、SegFormerによるセマンティックセグメンテーションで走行可能領域を緑、非走行可能領域を赤に色付けする視覚的グラウンディング手法を提案し、誤差を最大44%削減することを示した。
原題: Green for Go, Red for No: Visual Grounding via Semantic Segmentation for VLA Navigation Policies ／ Adrian Szvoren, Dimitrios Kanoulas, Nilufer Tuptuk
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Image2Sim: 生成的ニューラルシミュレータによる身体化ナビゲーションのスケーリング
実画像列から高品質なインタラクティブ環境を生成するニューラルシミュレータを提案し、大規模なナビゲーション訓練データを合成して実世界性能を向上させた。
原題: Image2Sim: Scaling Embodied Navigation via Generative Neural Simulator ／ Zihan Wang, Seungjun Lee, Yinghao Xu 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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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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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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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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DA-Nav: 方向認識型の都市規模視覚言語ナビゲーション
市街地規模の屋外ナビゲーションを、商用ナビの方向指示を利用して、自己中心視画像上の離散的な空間接地問題として再構成し、軌道回復を可能にするフレームワークを提案した。
原題: DA-Nav: Direction-Aware City-Scale Vision-Language Navigation ／ Ye Yuan, Kehan Chen, Xinqiang Yu 他
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HumAIN: 人間を考慮した暗黙的ソーシャルロボットナビゲーション
歩行や姿勢などの骨格情報を暗黙の社会的合図として捉え、知識蒸留により軽量モデルでリアルタイムに人間らしい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: HumAIN: Human-Aware Implicit Social Robot Navigation ／ Daeun Song, Nhat Le, Jeffrey Chen 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
日本語で読む → - 論文UAVナビゲーションロボティクス
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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