論文の概要: LP-NavOA: Integrated Local Navigation and Obstacle Avoidance for Humanoid Robots under Limited Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23249v1
• Date: Mon, 22 Jun 2026 12:31:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 23:04:51.376785
• Title: LP-NavOA: Integrated Local Navigation and Obstacle Avoidance for Humanoid Robots under Limited Perception
• Title（参考訳）: LP-NavOA:限定知覚下でのヒューマノイドロボットの局所ナビゲーションと障害物回避の統合
• Authors: Yukun Luo, Jianjun Ma, Yuyao Min, Jinzhe Li, Kaihong Huang, Peng Li,
• Abstract要約: LP-NavOAは、ヒューマノイドロボットのための限定的なナビゲーションおよび障害物回避フレームワークである。 実行時にLP-NavOAは、プロプレセプション、短距離ローカルレンジセンシング、ボディフレームの目標方向を使用する。 MuJoCoのオープンウォールや屋内レイアウトでは、蒸留したプランナーが障害物バイパスと回避後のゴール回復を発生させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.290777350661877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humanoid local navigation in cluttered environments must jointly resolve obstacle avoidance, sparse-goal recovery, and stable whole-body locomotion under short-range and partially observable sensing. Explicit planner-control decompositions introduce latency and can mismatch agile humanoid command-tracking limits, while purely reactive controllers may lose the goal after obstacle occlusion. We present LP-NavOA, a limited-perception navigation and obstacle-avoidance framework for humanoid robots. A raycast-conditioned perception-action proximal policy optimization (PPO) locomotion backbone is first trained with a robot-centered circular heading-speed command and a shared command-side safety filter. With this backbone frozen, A-star and waypoint teachers generate rollouts for distilling a recurrent local planner that overwrites only the heading command at deployment, leaving the whole-body policy intact. At runtime, LP-NavOA uses proprioception, short-range local range sensing, and a body-frame goal direction, requiring no global map, waypoint stream, or external planner. In MuJoCo open-wall and indoor layouts, the distilled planner produces obstacle bypassing and post-avoidance goal recovery, raising teacher-calibrated on-time arrival from 38--40\% to 85--97\% and reducing brush/contact-heavy progress relative to a backbone-only controller. Ablations show that dynamic route shaping, teacher-active data collection, and the circular command interface are important for navigation efficiency and for training the 3.0\,m/s backbone. A Unitree G1 deployment analysis demonstrates hardware executability without continuous joystick steering.
• Abstract（参考訳）: 乱雑な環境下でのヒューマノイド局所航法は、障害物回避、スパースゴール回復、短距離で部分的に観察可能な感覚下での安定した全身移動を共同で解決する必要がある。 明示的なプランナー制御分解は遅延を導入し、アジャイルのヒューマノイドコマンド追跡制限をミスマッチさせる。 本稿では,人間型ロボットのための限定的なナビゲーションと障害物回避の枠組みであるLP-NavOAを提案する。 レイキャスト条件付き知覚反応近似ポリシー最適化(PPO)ロコモーションバックボーンは、まずロボット中心の円形進路指令と共有コマンド側安全フィルタを用いて訓練される。 このバックボーンが凍結されたことにより、A星とウェイポイントの教師は、配置時に先頭コマンドのみを上書きするリカレントなローカルプランナーを蒸留するためのロールアウトを生成する。 実行時にLP-NavOAはプロプリセプション、短距離ローカルレンジセンシング、ボディフレームの目標方向を使用しており、グローバルマップ、ウェイポイントストリーム、外部プランナを必要としない。 MuJoCoのオープンウォールおよび屋内レイアウトでは、蒸留プランナーは障害物バイパスと回避後のゴール回復を行い、教師が校正したオンタイムの到着を38-40-%から85-97-%に引き上げ、バックボーンのみのコントローラと比較してブラシ/コンタクト・ヘビーな進行を減少させる。 動的ルートシェーピング、教師活動データ収集、循環コマンドインターフェースはナビゲーション効率と3.0\,m/sバックボーンのトレーニングに重要である。 Unitree G1デプロイメント分析は、連続的なジョイスティックステアリングなしでハードウェア実行可能性を示す。

関連論文リスト

• HaltNav: Reactive Visual Halting over Lightweight Topological Priors for Robust Vision-Language Navigation [1.774434289475737]
  VLN(Vision-and-Language Navigation)は、厳格なステップバイステップの指示から、オープンな語彙、ゴール指向の自律性へとシフトしている。 本稿では,OsmAGのロバストなグローバルプランニングと,VLNの局所探索と命令グラウンド機能を組み合わせた階層型ナビゲーションフレームワークHaltNavを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-13T06:22:35Z)
• Vision-Guided MPPI for Agile Drone Racing: Navigating Arbitrary Gate Poses via Neural Signed Distance Fields [8.66703842496129]
  ドローンレースには、極端なアジリティの下での認識、計画、制御の緊密な結合が必要です。 近年のアプローチは、事前計算された空間基準軌道や明示的な6-DoFゲートポーズ推定に依存している。 そこで我々は,任意の配置と配向ゲートを介して,参照不要のアジャイル飛行を可能にするビジョンガイド付き最適制御フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-07T13:18:07Z)
• Enabling Autonomous Navigation in a Snake Robot through Visual-Inertial Odometry and Closed-Loop Trajectory Tracking Control [0.0]
  スネークロボットは、従来のローバーに到達できない極端な地形を横断する例外的な移動手段を提供する。 この論文は、惑星探査用に設計された11自由度モジュラーヘビロボットCOBRAのための完全な自律パイプラインを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-09T05:17:42Z)
• Gait-Adaptive Perceptive Humanoid Locomotion with Real-Time Under-Base Terrain Reconstruction [86.53248703859718]
  本研究では,地形認識,歩行制御,全身制御を一つの強化学習ポリシーにマージする知覚的移動フレームワークを提案する。 31-DoF、1.65mのヒューマノイドロボットによる実験は、シミュレーションと実世界の両方で堅牢な移動を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-08T11:42:41Z)
• NOVA: Navigation via Object-Centric Visual Autonomy for High-Speed Target Tracking in Unstructured GPS-Denied Environments [56.35569661650558]
  我々はNOVAというオブジェクト中心のフレームワークを導入し、ロバストな目標追跡と衝突認識ナビゲーションを可能にした。 グローバルマップを構築するのではなく、NOVAはターゲットの参照フレーム内での知覚、推定、制御を定式化する。 我々は,都市迷路や森林の小道,間欠的なGPS損失を伴う建物内の繰り返し遷移など,現実の挑戦的なシナリオにまたがってNOVAを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-23T14:28:30Z)
• Learning Rock Pushability on Rough Planetary Terrain [0.0]
  本研究では,移動ロボットに搭載されたロボットマニピュレータの操作機能を活用することにより,非構造環境における移動ナビゲーションの代替手法を提案する。 提案フレームワークは,外的および内的フィードバックを統合し,障害物の押し出し能力を評価し,回避ではなく再配置を容易にする。 ナビゲーション手法の目的は,月面や火星面などの自律的なインフラ開発が不可欠である環境において,複数のエージェントが長期にわたって使用するルートの効率を向上させることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-14T22:23:30Z)
• ETPNav: Evolving Topological Planning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments [56.194988818341976]
  視覚言語ナビゲーションは、エージェントが環境中をナビゲートするための指示に従う必要があるタスクである。 本研究では,1)環境を抽象化し,長距離航法計画を生成する能力,2)連続環境における障害物回避制御能力の2つの重要なスキルに焦点を当てたETPNavを提案する。 ETPNavは、R2R-CEとRxR-CEデータセットの先行技術よりも10%以上、20%改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T13:07:17Z)
• Coupling Vision and Proprioception for Navigation of Legged Robots [65.59559699815512]
  我々は視覚と受容の相補的な強みを利用して、脚のあるロボットでポイントゴールナビゲーションを実現する。 車輪付きロボット(LoCoBot)のベースラインよりも優れた性能を示す。 また,センサーと計算能力を備えた四足歩行ロボットに,我々のシステムを実環境に展開することも示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T18:59:59Z)
• SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
  我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。 モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。 リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。 ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T02:56:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。