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最新論文: 2026/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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パイロットのように考える：高精度な長期間UAVナビゲーション
UAVエージェント向けに、多段階の指示と高密度な6自由度軌道を備えたベンチマークFLIGHTを導入し、低頻度の推論と高頻度の制御を分離する非同期アーキテクチャFLIGHT VLAを提案した。
原題: Think Like a Pilot: Fine-Grained Long-Horizon UAV Navigation ／ Xiangyi Zheng, Xiangyu Wang, Qinan Liao 他
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SemGeoNav: 意味的推論と幾何学的計画による安全性誘導型視覚ナビゲーション手法
エンドツーエンドモデルの意味理解と幾何学的プランナーの安全性を統合した階層型視覚ナビゲーションフレームワークを提案し、実機の四足ロボットで性能を実証した。
原題: SemGeoNav:A Safety-Guided Visual Navigation Approach with Semantic Reasoning and Geometric Planning ／ Yu Liu, Zongyang Chen, Yan Guo 他
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グレア耐性ナビゲーションコストマップのための信頼性誘導型深度融合
反射床やガラス面などで生じるRGB-D深度計測の誤差を、深度信頼度を予測するネットワークと信頼性に基づく融合機構で補正し、偽の障害物を減らしてナビゲーションコストマップを頑健に構築する手法を提案した。
原題: Reliability-Guided Depth Fusion for Glare-Resilient Navigation Costmaps ／ Shang-En Tsai
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VGP-Nav：ロボットナビゲーションのためのメトリック対応視覚幾何知覚
単眼RGBカメラのみを用いて、メートル単位の正確な自己位置推定と障害物知覚を同時に実現する統合フレームワークを提案した。
原題: VGP-Nav: Metric-Aware Visual Geometric Perception for Robot Navigation ／ Hewei Pan, Weiye Zhu, Zekai Zhang 他
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IMAC-AgriVLN：農業用視覚言語ナビゲーションエージェントは指示の誤りに気づけるか？
農業用VLNエージェントが指示の誤りを検出・修正できるようにするため、誤りを含む指示のベンチマークA2A-MIと修正モジュールIMACを提案した。
原題: IMAC-AgriVLN: Can Agricultural Vision-and-Language Navigation Agents be Aware of Instruction Mistakes? ／ Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xin Chen 他
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精度と効率のバランス：モデル予測制御のための適応的ダイナミクスオーケストレーション
モデル予測制御（MPC）におけるモデル精度と計算効率のトレードオフを解決するため、現在のナビゲーション状況に応じて適切なダイナミクスモデルを動的に選択するフレームワーク「Adaptive Dynamics Orchestration (ADO)」を提案した。実機実験で、固定の低遅延モデルより誤差を減らしつつ、最高精度モデルに近い精度を低コストで達成した。
原題: Balancing Accuracy and Efficiency: Adaptive Dynamics Orchestration for Model Predictive Control ／ Francesco Cancelliere, Aniket Datar, Giovanni Muscato 他
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DynFly: 都市環境におけるUAV視覚言語ナビゲーションのための動的認識連続軌道生成
UAVの視覚言語ナビゲーションにおいて、高レベルの推論と実行可能な連続軌道の間のギャップを埋めるため、Bスプラインとフローマッチングを用いた動的認識軌道生成フレームワークDynFlyを提案した。
原題: DynFly: Dynamic-Aware Continuous Trajectory Generation for UAV Vision-Language Navigation in Urban Environments ／ Wen Jiang, Hanfang Liang, Li Wang 他
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EffiNav：深度と視覚言語を融合した効率的な物体目標ナビゲーション
未知環境での物体探索効率を高めるため、深度情報と視覚言語モデルを組み合わせたナビゲーション手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: EffiNav: Fusing Depth and Vision-Language for Efficient Object Goal Navigation ／ Zecheng Yin, Benedict Jun Ma
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NavWM: 先読み計画のための統合ナビゲーションワールドモデル
ナビゲーションのための統合ワールドモデルを提案し、潜在世界トークンによる幾何・意味理解と、多様な行動予測による閉ループ計画を実現した。
原題: NavWM: A Unified Navigation World Model for Foresight-Driven Planning ／ Yanghong Mei, Longteng Guo, Ming-Ming Yu 他
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PolyMerge: ポリトープ被覆による3Dガウシアンスプラットの圧縮と、リソース制約下での安全なナビゲーションの実現
3Dガウシアンスプラットで表現されたシーンを、凸ポリトープの集合に変換して軽量化し、制御バリア関数と組み合わせることで、計算資源が限られたドローンでもリアルタイムに安全な経路計画を可能にする手法を提案した。
原題: PolyMerge: Compressing 3D Gaussian Splats with Polytope Coverings for Provably Safe Resource-Constrained Navigation ／ Jihoon Hong, Chih-Yuan Chiu, Sara Fridovich-Keil 他
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空間認識型ワールドアクションモデルによる身体化ナビゲーション
視覚ナビゲーションのための世界モデルベースのプランナーを改良し、開始と目標のRGB観測から中間のRGB-Dシーケンスと行動軌跡を同時生成するSWAMを提案。単眼RGB入力のみで高精度なナビゲーションを実現した。
原題: Pondering the Way: Spatial-perceiving World Action Model for Embodied Navigation ／ Hong Chen, Daqi Liu, Zehan Zhang 他
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VL-MemKnG: 長時間の自己中心視点ナビゲーション軌跡に対する質問応答のための時空間知識グラフとハイブリッドメモリ
長時間の自己中心視点ビデオに対するナビゲーション関連の質問応答において、時空間知識グラフとセグメントレベルの文脈メモリを組み合わせたハイブリッドメモリフレームワークを提案し、検索精度を向上させた。
原題: VL-MemKnG: Hybrid Memory with a Spatio-Temporal Knowledge Graph for Question Answering over Long Egocentric Navigation Trajectories ／ Svetlana Lukina, Mohamad Al Mdfaa, Gloria Haro 他
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MineXplore: GNSS非依存地下環境向けオープンソース強化学習探索ベンチマーク
実在の地下鉱山データに基づくMuJoCoベースのナビゲーションベンチマークを構築し、PPOエージェントの学習が可能であることを実証した。
原題: MineXplore: An Open-Source Reinforcement Learning Exploration Benchmark for GNSS-Denied Underground Environment ／ Abhishek S, Badrikanath Praharaj, Sreeram MV
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未マップ環境におけるアッカーマン操舵ロボットの安全な局所ナビゲーション
グローバルな目標がない未マップ環境で、障害物検出に基づき最も安全な進行方向を決定し、凸二次最適化で左右の境界線を構築して障害物を回避する局所ナビゲーション制御フレームワークを提案した。
原題: Safe Local Navigation for Ackermann-Steered Robots in Unmapped Environments ／ Christian Schaible, Shahin Sirouspour
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蒸留型視覚言語信頼性ガイド付き拡散モデルによる空中ナビゲーション
UAVの自律ナビゲーション向けに、観測の信頼性を考慮した拡散ベースの経路生成プランナーを提案。視覚言語モデルから蒸留した信頼性ヒートマップで不確実領域を検出し、ESDFコストで物理障害物と同等に扱うことで、衝突率を大幅に低減した。
原題: Guided Diffusion with Distilled Vision-Language Reliability for Aerial Navigation ／ Ivan Valuev, Iana Zhura, Valerii Serpiva 他
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PSG-Nav: 確率的シーングラフナビゲーションによるマルチバース意思決定
オープンボキャブラリナビゲーションの不確実性を扱うため、3D確率的シーングラフとマルチバース意思決定を導入し、複数の可能性を考慮した最適なナビゲーションを実現した。
原題: PSG-Nav: Probabilistic Scene Graph Navigation via Multiverse Decision Making ／ Rufeng Chen, Yue Chang, Xiaqiang Tang 他
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ImagineUAV: 世界モデルと運動力学的計画による空中視覚言語ナビゲーション
UAVの視覚言語ナビゲーションにおいて、潜在ビデオ拡散モデルで未来の観測を想像し、そこから6自由度の動作を抽出して衝突回避軌道を計画するフレームワークを提案。
原題: ImagineUAV: Aerial Vision-Language Navigation via World-Action Modeling and Kinodynamic Planning ／ Xuchen Liu, Jiawei Huang, Shihao Xia 他
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UNSEEN: 未知環境におけるスパース推定を用いた不確実性を考慮したナビゲーション
前方カメラのみを用いて、位置推定・地図構築・経路計画を統合し、不確実性を考慮した視覚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: UNSEEN: Uncertainty-aware Navigation via Sparse Estimation in Unknown Environments ／ Tommaso Faraci, Marco Camurri, Daniele Fontanelli 他
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FLAP: 事前地図なし3DナビゲーションのためのFOV制約付き能動知覚計画
未知の3D環境でUAVを安全かつ効率的に飛行させるため、センサの視野(FOV)制約を軌道最適化に直接組み込んだ能動知覚計画フレームワークを提案する。
原題: FLAP: FOV-Constrained Active Perception Planning for Prior-Map-Free 3D Navigation ／ Mengke Zhang, Sitong Li, Tiancheng Lai 他
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ロボットナビゲーションのアフォーダンスに基づく説明のためのオントロジー誘導推論
ロボットの経路が塞がれた際に、周囲の物体のアフォーダンスと状態変化をオントロジーで表現し、仮説的な変化を評価することで、意味的に根拠付けられかつ実行可能な説明を生成する手法を提案した。
原題: Ontology-Guided Reasoning for Affordance-Based Explanations of Robot Navigation ／ Amar Halilovic, Vahidin Hasic, Senka Krivic
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FlashNav: 20秒以内の超高速ロボットナビゲーションポリシー訓練
GPU中心のフレームワークで、レンジベースのロボットナビゲーションの強化学習ポリシーを20秒未満で訓練できることを示した論文。シミュレーションをナビゲーションMDPに合わせて簡略化し、GPU上で並列遷移を生成することで高速化を実現。
原題: FlashNav: Ultra-Fast Policy Training for Robot Navigation within 20 Seconds ／ Shanze Wang, Yiwei Qian, Xinming Zhang 他
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遅い脳、速いプランナー：遅延耐性を持つVLM拡張都市ナビゲーション
歩道ナビゲーションのプランナーが苦手な状況で、VLMを使って候補軌道を選び、遅延を補償する融合層で実時間制御を維持する手法を提案した。
原題: Slow Brain, Fast Planner: Latency-Resilient VLM-Augmented Urban Navigation ／ Zhenghao "Mark'' Peng, Honglin He, Quanyi Li 他
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AgenticRL: 視覚条件付きUAVナビゲーションのための自己改善型エージェント強化学習
報酬設計とポリシー改善を大規模言語モデルエージェントが自動で行う、UAVナビゲーションのための強化学習フレームワークを提案した。
原題: AgenticRL: Self-Refining Agentic Reinforcement Learning for Vision-Conditioned UAV Navigation ／ Roohan Ahmed Khan, Yasheerah Yaqoot, Amir Atef Habel 他
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Qwen-RobotNav 技術報告：エージェント型ナビゲーションシステム向けのスケーラブルなナビゲーションモデル
本論文は、推論時に外部から観測戦略を再構成可能なパラメータ化インターフェースを持つスケーラブルなナビゲーションモデルQwen-RobotNavを提案し、複数のタスクモードと観測パラメータを導入して、指示追従や物体探索などの多様なナビゲーション行動を単一モデルで実現する。
原題: Qwen-RobotNav Technical Report: A Scalable Navigation Model Designed for an Agentic Navigation System ／ Jiazhao Zhang, Gengze Zhou, Hale Yin 他
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FlowMaps: フローマッチングによる長期的な多峰性物体ダイナミクスのモデリング
家庭環境でのロボットのナビゲーションのために、物体の将来位置の多峰分布をフローマッチングで学習し、動的物体ナビゲーションで性能を向上させた。
原題: FlowMaps: Modeling Long-Term Multimodal Object Dynamics with Flow Matching ／ Francesco Argenziano, Miguel Saavedra-Ruiz, Sacha Morin 他
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LeCropFollow: 不規則な農地におけるナビゲーションのための潜在空間プランニング
作物の不規則な植え付けや途切れなどの非構造環境での農業ロボットのナビゲーションを、幾何学的モデルを使わずに学習された潜在表現とモデルベース強化学習を用いて行うフレームワークを提案した。シミュレーションから実世界へのゼロショット転移を実現し、既存手法よりセマンティックな失敗を大幅に削減した。
原題: LeCropFollow: Latent Space Planning for Navigation in Unstructured Crop Fields ／ Felipe Tommaselli, Francisco Affonso, Arthur Pompeu 他
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COREプランナー：未知環境でのロボットナビゲーションのための文脈記憶指向強化学習
未知環境でのロボットナビゲーションにおいて、従来手法と学習ベース手法の利点を組み合わせ、スパース可視グラフとTransformerを用いた文脈記憶機構を導入し、シミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現する強化学習プランナーを提案した。
原題: CORE Planner: Contextual-memory Oriented Reinforcement-learning in Unknown Environments for Robot Navigation ／ Jintao Kong, Zhihao Zhang, Weihuang Chen 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション画像認識
階層的3Dシーングラフ構築と信念に基づく計画による意味的ナビゲーション
未知環境での意味的ナビゲーションのため、オンラインで階層的3Dシーングラフを構築し、その上で信念に基づく計画を行うゼロショット手法を提案。長距離シナリオで成功率と経路効率を向上させた。
原題: Hierarchical 3D Scene Graph Construction and Belief-based Planning for Semantic Navigation ／ Bing Wu, Zuyao Chen, Changwen Chen
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
WAM-Nav: 非対称潜在世界行動モデリングによる統合視覚ナビゲーション
視覚ナビゲーションのための潜在世界行動モデルを提案し、行動生成と視覚予測を共同で学習することで、推論効率を保ちつつ先見的な障害物回避を実現した。
原題: WAM-Nav: Asymmetric Latent World-Action Modeling for Unified Visual Navigation ／ Ning Yang, Yan Huang, Kaiwen Peng 他
日本語で読む → - 論文VLMナビゲーション画像認識
Goal2Pixel: ナビゲーション目標をピクセルに接地する視覚言語ナビゲーション
視覚言語ナビゲーションを、行動予測ではなく画像平面上のナビゲーション可能なピクセル接地として再定式化し、VLMの推論回数を大幅に削減しつつ高性能を達成した。
原題: Goal2Pixel: Grounding Goals to Pixels for Vision-Language Navigation ／ Muyi Bao, Yuxin Cai, Hang Xu 他
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