NEAT-NC：ロボット経路計画のためのNEAT誘導ナビゲーションセル

arXiv cs.RO / 2026/4/17

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要点

本論文は、ロボットが空間を内部表現できるようにする「ナビゲーションセル」を用いた、生物学的着想の経路計画手法NEAT-NCを提案しています。
NEAT（Neuro-Evolution of Augmenting Topology）を、海馬の一部を模した再帰型ニューラルネットワークを進化させる形で拡張します。
ナビゲーションセルを入力として用い、静的環境と動的環境の両方で評価し、頑健性と汎用性を検証します。
提案手法は複雑で状況が変わるシナリオへの適応性を示し、ロボティクスやゲームでのリアルタイム動的経路計画に適している可能性が示唆されます。
総じて、空間認知に関する生物学的理論を学習ベースのナビゲーション改善に活用できることを示す研究です。