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最新論文: 2026/9/13 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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NavPatch: 視覚言語モデルによる証拠に基づく物体レベルコストマップ補正
視覚言語モデルで物体を認識し、障害物マップに「追加・削除・拡張」の補正を施すことで、ケーブルやカーテンなど形状が実態と合わない物体への対処を改善した移動ロボットナビゲーション手法。
原題: NavPatch: Evidence-Guided Object-Level Costmap Correction with Vision-Language Models ／ Shiji Sun, Xingyu Tao, Hao Wang 他
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BIG-CBF: 共有不確実性を伴う行動想像誘導型制御バリア関数による移動ロボットナビゲーション
低頻度の行動選択と高頻度の安全フィルタを分離し、6つのフィードバック行動を想像・評価して不確実性を共有することで、行き詰まりを避けつつ安全な移動ロボットナビゲーションを実現した。
原題: BIG-CBF: Behavior-Imagination-Guided Control Barrier Function with Shared Uncertainty for Mobile Robot Navigation ／ Shibo Li, Zhongcheng Wang, Jiahe Cao 他
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GLAM: 大域的時空間記憶に基づく潜在世界モデルによる能動的探索とナビゲーション
地図レベルの潜在トークン上で未来の地図表現とウェイポイントを予測するJEPA型世界モデルGLAMを提案し、ObjectNavタスクでベースラインを上回る成功率と経路長効率を達成した。
原題: GLAM: Training a latent world model over global spatiotemporal memory for active exploration and navigation ／ I-Tak Ieong, Ruizhi Feng, Zhaoyang Lu 他
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LLM条件付けマルチタスク視覚知覚ネットワークによる自律ナビゲーション
大規模言語モデルでユーザー指示を解釈し、局所的な視覚情報と自己中心的な幾何指示から逐次行動計画を生成することで、地図のドリフトに依存せずにロボットをナビゲーションさせるフレームワークを提案した。
原題: Multi-Task Visual Perception Network with LLM Conditioning for Autonomous Navigation ／ Praveen Kumar, K. R. Guruprasad, Tushar Sandhan
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3つの距離センサのみを用いたUAVの学習ベース動的障害物回避
3つの低コスト距離センサのみで、未知の動的環境を飛行するUAVの強化学習による障害物回避・目標到達手法を提案。ビヘイビアグリッドマップとPPOを組み合わせ、シミュレーションでMPCやPPO変種を上回る成功率を達成した。
原題: Learning-Based Dynamic Obstacle Avoidance for a UAV Using Only Three Range Sensors ／ Mohammad Reza Ranjbar Divkoti, A. Pedro Aguiar
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GNSS劣化環境下の都市部におけるクアッドロータUAVナビゲーションのための信念適応型オンライン自律性
GNSSのマルチパスや遅延に対処するため、EKFにGNSS信頼度の潜在信念状態を導入し、オンラインで適応的にセンサ信頼度を調整する枠組みを提案。都市環境シミュレーションで推定・追従誤差の低減を実証した。
原題: Belief-Adaptive Online Autonomy for Quadrotor UAV Navigation under GNSS Degradation in Urban Environments ／ Deepak Kumar Panda, Weisi Guo
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ROS 2のエネルギー効率ナビゲーションに向けたチューニング：Costmap 2D設定からの実証的知見
ROS 2のナビゲーションスタックにおけるCostmap 2Dの設定変更が移動ロボットのエネルギー効率に与える影響を実験的に調査し、環境に応じた適切な設定の重要性を示した。
原題: Tuning ROS 2 for Energy-Efficient Navigation: Empirical Insights from Costmap 2D Configurations ／ Michel Albonico, Andreas Wortmann, Ivano Malavolta
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AirAnchor：ゼロショット空中視覚言語ナビゲーションのための局所・大域空間情報の橋渡し
ドローンによる空中視覚言語ナビゲーションにおいて、局所空間情報と大域空間情報を空間アンカーで橋渡しし、統合フレームワークで意思決定を行う手法を提案した。実験で既存のゼロショット手法を大幅に上回る性能を示した。
原題: AirAnchor: Bridging Local and Global Spatial Information for Zero-Shot Aerial Vision-and-Language Navigation ／ Shanwei Fan, Bin Zhang, Zhiwei Xu 他
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空中物体ゴールナビゲーションのための二層意味空間信念マッピング
UAVが未知の屋外環境で目標物体を探すObjectNavのため、VLMの一時的な観測を永続的な空間ガイダンスに変換する二層の信念マップフレームワークを提案し、ベンチマークで最高性能を達成した。
原題: Dual-Layer Semantic-Spatial Belief Mapping for Aerial Object Goal Navigation ／ Jianqiang Xiao, Xiang Deng, Yuexuan Sun 他
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DCLP++: フットプリント余裕と相対運動を用いたナビゲーション学習
動的環境でのロボットナビゲーションにおいて、LiDAR計測をロボットの占有領域までの距離に変換し、相対運動特徴を活用するローカルナビゲーションフレームワークを提案した。
原題: DCLP++: Learning to Navigate with Footprint Clearance and Relative Motion ／ Shanze Wang, Wei Zhang
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EvoNav-Bench: 進化する環境における生涯ナビゲーションのベンチマーク
環境が変化する状況での生涯ナビゲーションを評価する新しいベンチマークを提案し、既存手法が環境変化に脆弱であることを示した。
原題: EvoNav-Bench: Benchmarking Lifelong Navigation in Evolving Environments ／ Xilin Wang, Guoxi Zhang, Hongming Xu 他
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OmniNav: 動的環境における堅牢な長期的目標ナビゲーション
動的環境での長期的な目標ナビゲーションを、シーン記憶の更新、信念修正、操作可能なエンドポイント選択を統合した因子化タスク状態推定として定式化し、頑健な探索と操作を実現するシステムを提案した。
原題: OmniNav: Robust Long-Horizon Target Navigation in Dynamic Environments ／ Yujie Tang, Meiling Wang, Jinhao Jiang 他
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FRAME: 属性読み出しによる因子分解型検索を用いたオブジェクト中心シーン記憶
言語指示でロボットが物体を検索する際、複数の永続的属性（カテゴリ、材質、サイズなど）を組み合わせた検索を可能にするFRAMEを提案。属性ごとの証拠を学習し、軽量な行列計算で高精度なマルチ属性検索を実現した。
原題: FRAME: Factored Retrieval via Attribute Readouts for Object-Centric Scene Memory ／ Woosang Jeon, Sanghyeok Choi, Minwoo Kim 他
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TANGO: 雑然環境における全身視覚言語行動モデルを用いた人型ロボットナビゲーション
雑然とした屋内環境での人型ロボットナビゲーションを、言語指示と視覚情報から全身の関節動作を直接予測するフレームワークTANGOを提案。シミュレーションで学習し、実機にゼロショット適用可能。
原題: TANGO: Humanoid Navigation in Cluttered Environments with a Whole-Body Vision-Language-Action Model ／ Anqi Li, Yuxin Chen, Zhaobo Li 他
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ミニバッチリスク回避型深層Q学習：ロボットナビゲーションのケーススタディ
動的リスク尺度を用いた強化学習において、遷移リスク写像をミニバッチで推定することで非線形性を克服し、リスク回避型の深層Q学習法を提案。水中ロボットのナビゲーション問題に適用し、階層分解と対称性を利用した特徴量で学習を効率化した。
原題: Mini-Batch Risk-Averse Deep Q-Learning: A Robot Navigation Case Study ／ Aayush Patel, Andrzej Ruszczyński
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人間を追跡するロボットのための地図制約を活用した追跡・ナビゲーション：運動状態推定と構造マップの融合
人追従ロボットが遮蔽で見失った際に、地図情報とグラフ探索を用いて目標の将来軌道を予測し、安全に追従を継続するシステムを提案した。
原題: Human-Aware Target Tracking and Navigation: Fusing Kinematic State Estimation with Structural Map Constraints ／ Sagar Gupta, Don Gideon, Seng W. Loke 他
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OcclusionCBF: 隠れた動的障害物に対する安全なナビゲーションのためのバックアップ制御バリア関数
ロボットが遮蔽物の背後に隠れた動的障害物と衝突しないよう、到達可能な占有予測に基づくバックアップ制御バリア関数を拡張した安全フィルタを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: OcclusionCBF: Backup Control Barrier Functions for Safe Navigation Among Hidden Dynamic Obstacles ／ Taekyung Kim, Hun Kuk Park, Renya Wada 他
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一つのMLLM、一回の呼び出し：空間認識ウェイポイントによる効率的なゼロショット視覚言語ナビゲーション
連続環境での視覚言語ナビゲーション（VLN-CE）において、各意思決定ステップで単一の大規模モデルを一度だけ呼び出す効率的なゼロショットナビゲーションフレームワークO2C-Navを提案。訓練不要のウェイポイント生成器と抽象表現を用いてRGB画像上に候補ウェイポイントを可視化し、MLLMが選択した目標をFMMプランナーで衝突回避経路に変換する。
原題: One MLLM, One Call: Efficient Zero-Shot Vision-and-Language Navigation via Spatial-Aware Waypoints ／ Shiqi Pan, Qi Zheng, Hanqin Sun 他
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OVMAN: オープンボキャブラリの動作認識ナビゲーションのためのタスクとベンチマーク
家の変化を利用して、移動した椅子や以前あった花瓶の場所など、変化に基づく目標へのナビゲーションを評価する新しいタスクとベンチマークを提案。
原題: OVMAN: A Task and Benchmark for Open-Vocabulary Motion-Aware Navigation ／ Dibyendu Ghosh
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NavArena: 3Dガウススプラッティング再構成からの目標指向ナビゲーションベンチマークの自動構築
固定された3DGS再構成を、到達可能性や衝突判定、意味的目標を備えたナビゲーションベンチマークへ自動変換するフレームワークを提案し、2,000以上のシーンで2,220万の専門家軌道を生成して評価する。
原題: NavArena: Automated Construction of Goal-Oriented Navigation Benchmarks from 3D Gaussian Splatting Reconstructions ／ Junhui Wang, Wei Yang, Xinyao Li 他
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自律ロボットナビゲーション失敗予測のための適応コスト考慮型機械学習：すべての誤りが等しいわけではない
ナビゲーション失敗の予測を、カテゴリの深刻度だけでなく速度や障害物距離などの物理的文脈を考慮したコスト関数で重み付けする適応的手法を提案し、シミュレーションと実データで高深刻度の再現率を向上させた。
原題: Adaptive Cost-Sensitive Machine Learning for Autonomous Robot Navigation Failure Prediction: When Not All Errors Are Equal ／ Rifa Ferzana
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密集・不確実な群衆中のロボットナビゲーションのための人-人・人-ロボット相互作用トランスフォーマー (H2INT)
群衆中のロボットナビゲーションにおいて、歩行者がロボットの存在に応じて動きを変えることを明示的にモデル化する強化学習フレームワークを提案。人-人・人-ロボット関係を階層的に符号化するトランスフォーマーと、応答性を段階的に低下させるカリキュラム学習により、安全性と頑健性を向上させた。
原題: Human-Human & Human-Robot Interaction Transformer (H2INT) for Robot Navigation in Dense and Uncertain Crowds ／ Ao Shen, Kaixi Chen, Shiwei Liu 他
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連続環境における視覚言語ナビゲーションの閉ループ強化学習のためのマクロ行動に基づくトポロジカルグラフの再考
VLN-CEタスクを階層的MDPとして再構成し、トポロジカルグラフ上のマクロ行動空間で強化学習を行うことで、サンプル効率と性能を向上させた。
原題: Revisiting Topological Graphs for Macro Action based Closed-loop Reinforcement Learning of Vision Language Navigation in Continuous Environment ／ Shuhao Ye, Sitong Mao, Yuxiang Cui 他
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共有鳥瞰図による空陸協調型視覚言語ナビゲーション
UAVとUGVが協調する空陸協調型VLNの初の訓練不要ベースラインを提案し、共有鳥瞰図を用いて協調動作を実現、成功率77%を達成した。
原題: Air-Ground Collaborative Vision-and-Language Navigation via Shared Bird's-Eye Maps ／ Shuning Zhang, Liang Li, Yunheng Wang 他
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地中海型温室における自律ナビゲーションのための斜面・地形補償適応制御アーキテクチャ
温室の多様な土壌・傾斜に対応するため、ペイロードとIMU計測に基づく適応フィードフォワード制御をMPC+PIカスケードに組み込み、軌道追従精度を向上させた。
原題: An Adaptive Control Architecture for Slope and Terrain Compensation in Autonomous Navigation in Mediterranean Greenhouses ／ Fernando Cañadas-Aránega, Dirk Wollherr, José L. Guzmán 他
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屋外ロボットのための障害物対応自律巡回・ナビゲーション
屋外での長時間巡回を実現するため、RTK-GNSSとEKFによる高精度位置推定、カバレッジプランナの改良、行動木によるミッション管理を統合したROS 2アーキテクチャを提案し、シミュレーションと実機で93〜96%の巡回率を達成した。
原題: Obstacle-Aware Autonomous Coverage and Navigation for Outdoor Robots ／ Leonardo Gargani, Matteo Frosi, Matteo Matteucci
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VerNav: 検証器優先の低遅延ビジョン・言語ナビゲーション
VLNタスクにおいて、各ステップの自己回帰生成を検証器による一括アクション検証に置き換え、不確実な場合のみ適応的生成器を使うことで、遅延を10倍以上削減しつつ競争力のある性能を達成するフレームワークを提案した。
原題: VerNav: Verifier-First Low-Latency Vision-and-Language Navigation ／ Zhixin Wang, Chengzheyi Yao, Leyuan Liu 他
日本語で読む → - 論文3Dメモリ/動的環境/ナビゲーションロボティクス
HitMem: 動的環境のための階層的時間的3Dメモリとマルチモーダル文脈認識検索
動的環境で物体が移動した際のメモリと観測の矛盾を解決するため、階層的時間的3DメモリフレームワークHitMemを提案し、物体の再発見精度とタスク実行性能を向上させた。
原題: HitMem: Hierarchical Temporal 3D Memory with Multi-Modal Context-Aware Retrieval for Dynamic Environments ／ Ruijie Tang, Chenye Zou, Guoquan Wu 他
日本語で読む → - 論文オフロードナビゲーション/危険特定ロボティクス
GAFT: 地理的アンカーによる微調整を用いた稀な失敗からの危険特定
オフロード走行中の高重心化や閉じ込めなどの稀な失敗事例から危険構造を特定するため、視覚基盤モデルを幾何学由来の事前情報で微調整する手法GAFTを提案した。
原題: GAFT: Geo-Anchored Fine-Tuning for Hazard Identification from Rare Failures ／ Yanran Xu, Chuanhang Qiu, Yue Wang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
LightNav-0: 汎用身体性ナビゲーションのためのVLM空間知能の引き出し
事前学習済み視覚言語モデルの空間知能をナビゲーション制御に直接活用する、タスク非依存の汎用ナビゲーションモデルLightNav-0を提案。統一トークンインターフェースと残差VQアクショントークナイザにより、指示追従・物体探索・視覚追跡を単一モデルで実現する。
原題: LightNav-0: Eliciting VLM Spatial Intelligence for Generalist Embodied Navigation ／ Shaoan Wang, Aocheng Luo, Fei Huang 他
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