📌 記事概要：VPRによるT&Rナビゲーション停滞検出の関連研究調査

この記事は、VPR（Visual Place Recognition：視覚的位置認識） の出力を用いて、Teach-and-Repeat（T&R）ナビゲーションの「停滞状態」を検出する研究動向 を整理した調査です。
特に VPRを状態監視のために再解釈するアプローチ が、従来の研究に比べて十分に扱われていない空白領域であり、本件の独自性が高いことを確認しています。

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🔍 カテゴリ別に整理された主要研究

1. Visual Place Recognition (VPR) の主要手法と評価

• NetVLAD / Patch-NetVLAD / CosPlace / EigenPlaces / MixVPR など、代表的なVPR技術とそれぞれの特徴を整理。

• VPRの類似度変化や時間的系列情報が停滞検出に有用な指標になり得る、という視点でまとめています。

• VPR評価フレームワーク（VPR-Bench等）にも触れ、環境変化条件下での性能評価までカバー。

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2. Teach-and-Repeat (T&R) ナビゲーションとの関連

• T&Rの基本論文（Furgale & Barfoot 2010など）から始まり、T&Rにおける位置推定手法とロバスト性の研究を整理。

• VPRを統合したT&Rシステム（例：SSM-Nav / BearNav 等）の紹介。

• VPRの品質低下や一致失敗がそのまま停滞状態につながるため、VPR出力の連続性を監視する価値を確認しています。

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3. ナビゲーションにおける異常検出・状態監視

• ロボットナビゲーション全般における障害・失敗検出の先行研究を調査。

• 自己診断／内省的知覚（Introspective Perception） の概念や、失敗を予測するモデルが多数紹介されています。

• 特に、VPR類似度や時間的一貫性を用いた進行状態の監視は、停滞検出との共通点が多いと分析しています。

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🧠 中心的な考察

• VPRは通常「位置推定」のために用いられるが、その出力の変化トレンド自体が品質・進捗の指標になり得る。

• これをT&Rナビゲーションの「停滞（進まずに留まっている）」状態の検出に応用する研究は、まだ体系化されていない分野であると整理しています。

• 記事はその研究背景・主要論文・関連手法を網羅的にまとめた調査資料として構成されています。

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🧾 参考情報

📌 公開日：2026年2月12日
📌 カテゴリ：AI・機械学習／AI（GPT等）との会話や独り言

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必要であれば、この調査の内容を 技術的に深掘りした要約（例：要点を論文ごとに整理、VPR出力の停滞検出モデルの設計案など） に再構成することもできます。
どう読みたいか（例：概要・技術詳細・まとめ比較表など）を教えてください。

はい、基本的には 多くの Teach-and-Repeat（T&R）研究では「ずれ（逸脱）」を検出し、経路を補正します。
ただし、そのやり方にはいくつか流派があります。

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🔁 Teach-and-Repeat の基本構造

Teach フェーズ

• 人がロボットを走らせる

• 画像・姿勢・オドメトリを記録

• 「理想経路」を保存

Repeat フェーズ

• 現在画像と Teach 画像を比較

• 横ずれ・向きずれを推定

• ステアリングを補正

つまり、ずれ検出＋フィードバック制御が基本です。

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🧭 ずれの検出方法

① 幾何ベース（特徴点マッチング）

• ORB / SURF / SIFT などの特徴点を抽出

• Teach画像との対応点を計算

• エピポーラ拘束などから相対姿勢を推定

• 横ずれ量を算出して制御

これは初期のT&Rで多い方式です。

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② 直接法（画像差分）

• 画素差や光度誤差を最小化

• Image alignment で姿勢誤差推定

• フォトメトリック誤差最小化

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③ VPRベース（近年）

• NetVLAD / CosPlace 等で特徴ベクトル生成

• Teachデータベースから最類似フレーム検索

• 類似度スコアのピーク位置＝推定位置

• 必要に応じて幾何的微修正

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🚨 では「停滞検出」は何が違うのか？

ここがあなたの研究の重要ポイントです。

通常のT&R研究では：

ずれた → 修正する

が主目的です。

しかしあなたが扱っているテーマは：

そもそも進んでいない状態を検出する

という 「制御の外側の監視問題」 です。

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🔍 一般的な補正の流れ

1. Teach画像 i を目標

2. 現在画像と比較

3. 横ずれ量 Δx 推定

4. ステアリング修正

5. 次フレームへ

これは連続的なフィードバック制御です。

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🧠 しかし問題は…

• VPRが間違ったマッチを出す

• Teachフレームがスキップされる

• 物理的に障害物で止まっている

• wheelslipで進んでいない

こういう場合、

✔ 位置は更新されない
✔ 類似度は停滞
✔ windowが動かない

この状態を検出するのがあなたの研究ですね。

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📌 重要な違いまとめ

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🎯 結論

はい、従来研究では

✅ Teach経路からのずれは検出
✅ 横ずれを計算
✅ 制御で補正

が一般的です。

しかし

「ずれを直す」研究は多いが
「進んでいないことを検出する」研究は少ない

ここがあなたの新規性になります。

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もしよければ次は：

• 🔬 停滞検出を理論的にどう定式化できるか

• 📊 window_fail / jump / hold の位置づけ整理

• 🧠 内省的知覚との接続

どれを深掘りますか？

「そもそも進んでいない状態（停滞）」は、“コマンド上は進もうとしているのに、経路上の進捗が増えていない” 状態です。ポイントは「速度ゼロ」だけじゃなく、**“経路の進みが止まる”**ことです。

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進んでいない状態って具体的に何？

大きく3層に分けると整理しやすいです。

A. 物理的に動けていない（純粋停滞）

• 障害物に当たっている／挟まっている

• 段差や溝でスタック

• 車輪が空転（wheelslip）している

• その場でジタバタ（小さく動くが前進しない）

観測サイン例

• cmd_vel は前進を指示しているのに、オドメトリの前進量が小さい

• あるいは、IMU/エンコーダが「動いたっぽい」のに、VPR上の位置が進まない

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B. “経路として”進んでいない（進捗ゼロ）

これはあなたのVPR監視で重要なやつです。

• 物理的には少し動いてるが、教示経路（teach）上の対応インデックスが進まない

• 似ている画像が続いて、同じ teach 付近でマッチし続ける

• 進んでいるのに、VPRが追従できず 結果的に進捗が止まって見える

観測サイン例

• best_match_index が一定（あるいは同じ狭い範囲を往復）

• 類似度スコアが上がらない／ピークが安定しない

• window内で「前に進む方向」の更新が起きない（あなたの window_fail に近い）

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C. 制御が破綻して “進めない” （行動ループ）

• リカバリ（回転/探索/停止）が延々ループする

• “進行不能検出→回復動作” がトリガされ続ける

• 結果としてタスク進捗が増えない

これは「停滞そのもの」というより 停滞から抜け出せない状態です。

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「その条件で試験して結果をまとめる」のは良い？

はい、かなり良いです。
しかも論文として強くするなら、停滞を「状態定義」→「検出条件」→「再現実験」で固めるのが王道です。

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試験設計のおすすめ（最小で強い形）

1) 停滞状態を“操作定義”する

例（どれか1つに絞ってもOK）：

• 進捗停滞（VPR定義）
  「T秒間、teach対応インデックスが ΔN 未満しか増えない」

• 移動停滞（オドメトリ定義）
  「T秒間の平面移動距離が Δd 未満」

• ハイブリッド（現実に強い）
  「cmd前進が出ているのに、Δd も ΔN も増えない」

※あなたの研究だと、まずは VPR定義（ΔNが増えない） を主軸にして、補助としてオドメトリを併記すると説得力が上がります。

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2) 停滞を意図的に作るシナリオを用意

再現性が出ます。

• 障害物で停止（前に箱など）

• 狭い通路でスタック（斜めに引っかける）

• 滑る床/マットで空転

• 見た目が単調な場所でVPR停滞（白壁、長い廊下）

• teachとrepeatのズレ増大（少し違うラインを走らせる）

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3) まとめる結果（これが“論文っぽい”）

最低限この3つがあると強いです。

• 検出遅れ：停滞開始から何秒で検出できたか

• 誤検出率：正常進行なのに停滞と判断した回数（特に旋回や低速時）

• 見逃し率：停滞しているのに検出できなかった割合

可能なら追加で

• 復帰成功率（検出→回復動作→進捗再開できたか）

• 復帰に要した時間

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いちばん大事な注意点

停滞検出は、**「旋回」「停止（チェック）」「一時的な戻り」**を停滞と誤判定しやすいです。
なので実験では、停滞の真値（いつ停滞が始まったか）を

• 目視ラベル（動画）

• あるいはオドメトリ閾値

で最低限作っておくと、結果が一気に締まります。

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もし今のあなたの hold / jump / window_fail を前提にするなら、次にこちらを一緒に作れます：

• 停滞の状態定義（T, ΔN, Δd）をあなたのパラメータに落とし込む案

• **実験表（条件×回数×評価指標）**をそのまま論文の表として使える形に整形

今のログだと、auto_log.csv に「進捗っぽい列（VPR index / event）」は入ってますか？（列名が分かれば、定義を最短で合わせられます）

はい、その通りです。
多くの既存制御には“明示的に停滞検出と書いていなくても”、実質的な停滞監視は組み込まれていることが多いです。

ただし重要なのは：

それは「制御を安定させるための内部監視」であって
「停滞状態を定義して評価する研究」とは別物

という点です。

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🔧 既存制御に含まれている“暗黙の停滞検出”

① デッドバンド／最小速度閾値

• 速度が一定以下なら制御ゲインを変更

• 微小振動を抑制

• 実質的に「止まっている」を扱っている

しかしこれはノイズ対策であって停滞研究ではない。

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② フェイルセーフ（timeout）

• 一定時間目標誤差が減らない → 再探索

• 角度誤差が収束しない → リセット

これはほぼ停滞検出ですが、 論文上は“recovery strategy”として扱われることが多いです。

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③ Window制限（あなたのSCOUTにも近い）

• マッチがwindow外 → global search

• インデックス進まない → hold

これも実質「進んでいない」判定を含みます。

しかし：

✔ 制御の副作用として入っている
✔ 明確な状態定義がない
✔ 性能評価していない

というのが一般的です。

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🎯 ここが研究になるかどうかの分岐点

既存制御
→ 「止まりそうだから回避する」

あなたの方向
→ 「停滞という状態を定義する」

この違いは大きいです。

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🧠 例で整理すると

制御屋の発想

「目標との差が減らないな…回転入れよう」

状態監視の発想

「進捗が増えない状態がT秒続いた。これは停滞状態だ」

後者は

• 状態定義

• 検出性能評価

• 閾値設計

• ROC評価

が可能になります。

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📌 なぜ既存研究では弱いのか？

理由はシンプルです：

目的が“到達成功”だから

途中の停滞状態は

• 制御内部で処理

• ログに出ない

• 評価されない

ことが多い。

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🔬 では本当に新規性ある？

正直に言うと：

• 「止まったら検出する」だけでは弱い

• 「進捗指標としてVPR出力を使う」は少し新しい

• 「VPRの時間的一貫性を停滞定義に使う」はかなり良い

特にあなたの場合：

VPR index の時間変化そのものを“状態量”にする

ここがユニークです。

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💡 研究として強くするには

もし

既存制御にも入ってるなら新規性弱くない？

と感じるなら、次のどちらかに振ると強くなります。

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① 数理化する（おすすめ）

停滞状態を

$$S(t) = \frac{dN(t)}{dt}$$S(t)=dtdN(t)​

のように定義し、

$$S(t) \approx 0 \quad \text{for } T > T_{th}$$S(t)≈0for T>Tth​

を停滞と定義する。

→ 制御論から一段抽象化される

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② 制御から独立させる

• 制御なしログで検出可能か？

• 外部監視モジュールとして使えるか？

これができると「制御の副作用」ではなくなります。

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🎯 結論

はい、既存制御にも暗黙の停滞検出はあります。

しかし：

✔ 明示的状態定義
✔ 性能評価
✔ VPRを進捗量として扱う

ここまでやると研究になります。

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正直に聞きますね。

あなたが今目指しているのは：

A) 制御アルゴリズム改良
B) 状態監視理論
C) VPR信頼度評価
D) フィールドロボットの安全性向上

どれが一番近いですか？

そこが定まると、このテーマはかなり整理できます。

はい、考え方としては本質的に近いです。
ただし「どのレベルで使うか」によって意味が少し変わります。

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🎯 あなたの一文の構造を分解すると

① NetVLADの記述子類似度
→ T&Rの画像マッチング基盤

② その時間変化パターン
→ 停滞検出の信号源

これはつまり：

“位置推定の出力を状態推定に再利用する”

という発想です。

これは制御理論でいうと

1次利用：状態推定
2次利用：状態の健全性評価

に相当します。

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🔍 既存研究との類似性

類似している点

• VPR類似度を信頼度指標に使う研究はある

• Localization confidence を推定する研究もある

• SLAMでは residual error を自己診断に使う

つまり

✔ 出力値を信頼度に使う
✔ 類似度の低下を異常とみなす

という思想は既にあります。

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しかし違う点（ここが重要）

既存研究の多くは：

類似度が低い → 認識失敗

あなたの発想は：

類似度が変化しない → 進んでいない

これはかなり違います。

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🧠 数理的に整理すると

NetVLAD類似度を

$$s(t)$$s(t)

teach対応インデックスを

$$N(t)$$N(t)

とすると、

通常のVPR用途は

$$\arg\max s(t)$$argmaxs(t)

を求める。

あなたの用途は

$$\frac{dN(t)}{dt}$$dtdN(t)​

あるいは

$$\frac{ds(t)}{dt}$$dtds(t)​

を見る。

つまり

最大値そのものではなく、その時間勾配を見る

ここが一段抽象度が上がっています。

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🚨 重要な違い

既存のT&R

• マッチング成功すればOK

• 位置が更新されればOK

あなたの考え

• 更新“され続けているか”を見る

• 時系列のダイナミクスを見る

これは

静的推定 → 動的監視

への転換です。

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📌 では「似ているか？」

答えは：

• 発想の出発点は似ている

• 使い方は一段メタレベル

です。

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🔬 研究としての強さは？

正直に言うと：

「NetVLAD類似度を使う」だけでは普通です。

しかし

類似度の時間変化パターンを進行状態の信号源とする

と明確に定義し、

• 停滞開始点

• 勾配消失

• plateau検出

• 進行再開検出

まで定量化すれば、

かなり筋が良いテーマになります。

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💡 さらに一段強くするなら

単純な

$$dN/dt \approx 0$$dN/dt≈0

だけでなく、

• 類似度のエントロピー

• top-k分布の広がり

• ピークのシャープネス

• 時系列自己相関

まで使うと

「VPR信頼性ダイナミクス」というテーマになります。

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ここで質問です。

あなたが狙っているのは：

1. 進んでいない物理停滞

2. 認識が停滞している認知停滞

3. その両方を統合した進行状態推定

どこまで踏み込みたいですか？

それによって設計が変わります。

とても良い問いです。
結論から言うと――

似ていますが、抽象度と一般性が違います。

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① 「時間変化パターンを進行状態の信号源とする」

これは 概念レベル（抽象） の表現です。

• 何の信号かは限定していない

• NetVLADに限らない

• 進行状態全般を扱う

つまり：

「ある量の時間変化を見ることで進行状態を推定する」

というフレームワークの宣言です。

これは理論寄りです。

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② 「NetVLADの時間変化パターンが停滞検出の信号源となりうる」

これは 具体レベル（実装寄り） の表現です。

• NetVLADに限定

• 停滞検出に限定

• VPR記述子類似度に依存

つまり：

「NetVLADの類似度変化を停滞検出に使える」

という応用命題です。

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🧠 数式で整理すると

抽象版：

$$S(t) \text{ の時間変化 } \rightarrow \text{進行状態}$$S(t) の時間変化 →進行状態

具体版：

$$s_{NetVLAD}(t) \text{ の時間変化 } \rightarrow \text{停滞検出}$$sNetVLAD​(t) の時間変化 →停滞検出

抽象のほうが上位概念です。

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🎯 本質的な違い

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🔬 どちらが研究として強い？

もしあなたが

• 制御＋認識の統合理論をやりたい

• VPRに依存しない概念を作りたい

なら

👉 抽象版を主軸にして
👉 NetVLADは「一例」として使う

ほうが強いです。

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💡 例：論文的に洗練させるなら

悪くない表現（実装寄り）

NetVLAD類似度の時間変化は停滞検出の指標となりうる。

研究として強い表現（抽象→具体）

本研究では、視覚的位置推定量の時間的変化を進行状態推定の信号源とみなし、その一実装例としてNetVLAD類似度系列を用いる。

こうすると：

✔ VPR一般理論になる
✔ NetVLAD依存にならない
✔ 将来CosPlaceや他記述子にも拡張可能

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🎓 さらに一段上

もっと抽象化すると：

位置推定出力の時間勾配を“進行観測量”と再定義する

これはかなり面白いテーマになります。

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まとめ

• 意味は近い

• 抽象度が違う

• 後者は前者の具体例

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正直に言うと、あなたの今の研究方向は

「VPRの出力を進行観測量として再解釈する」

にまとめると一番美しくなります。

この方向で理論整理まで一段上げますか？

素晴らしい視点です。
ここを整理できるかどうかで、「停滞検出」止まりか、「進行状態推定」へ昇華するかが決まります。

結論から言うと：

✅ NGになる進行状態は停滞だけではありません。
❗ 停滞だけにすると確かに“ただの停滞検出”になります。

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🔎 進行状態は連続量、停滞はその一部

進行状態は本来こういう軸で考えられます：

$$\text{進行状態} = \frac{d(\text{経路進捗})}{dt}$$進行状態=dtd(経路進捗)​

つまり「進み方の状態」です。

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🚨 NGになりうる進行状態（停滞以外）

① 逆行（backtracking）

• teach index が減少する

• 間違った方向へ進む

• 局所最適から戻る

$$\frac{dN}{dt} < 0$$dtdN​<0

これは停滞とは違います。

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② 振動（oscillation）

• teach index が +1, -1 を繰り返す

• window内を行ったり来たり

• 局所的に前後運動

$$Var(N(t)) \text{が高い}$$Var(N(t))が高い

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③ 誤進行（false progress）

• インデックスは増える

• しかし物理位置はズレている

• VPRが誤マッチしている

これはかなり重要です。

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④ 飛び越し（jump）

• 急に大きく index が進む

• global search で誤マッチ

• 実際にはそこにいない

$$\Delta N \gg 正常値$$ΔN≫正常値

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⑤ 過度に遅い進行（slow drift）

• ゆっくりだが進んでいる

• 制御的には正常だが効率悪化

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🎯 つまり

停滞は

$$\frac{dN}{dt} \approx 0$$dtdN​≈0

ですが、

NG状態は

• 負

• 高分散

• 異常大

• 不整合

など複数あります。

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🧠 ここで一段抽象化

進行状態を

$$S(t) = \frac{dN(t)}{dt}$$S(t)=dtdN(t)​

としたとき、

こうすると

停滞は1カテゴリに過ぎない

ことが分かります。

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🔬 ここが研究として重要

もしあなたが

「停滞検出」

とだけ言うと範囲が狭い。

しかし

「VPR進行ダイナミクスに基づく進行状態分類」

にすると一気に広がります。

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📌 正直なアドバイス

停滞だけにすると：

• 既存制御の一部と見なされやすい

• 新規性が弱く見える

複数のNG状態を定義すると：

• 状態推定問題になる

• 分類問題になる

• 内省的知覚になる

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💡 あなたのSCOUT文脈に当てはめると

• hold → 停滞

• jump → 飛び

• window_fail → 誤進行 or 逆行候補

• global search → 状態遷移

既に「状態機械」に近いです。

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🎯 結論

停滞はNG状態の一種にすぎない。

ここを広げると、

“進行状態推定”という上位概念

になります。

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もし深掘るなら次は：

1. 進行状態を連続量として設計する

2. 状態分類器に落とす

3. 制御と切り離した外部監視理論にする

どこまで行きますか？

とても良い整理方向です。
ここを体系化すると 「進行状態モデル」 になります。

前提として、

$$N(t) = \text{teach対応インデックス}$$N(t)=teach対応インデックス $$S(t) = \frac{dN(t)}{dt}$$S(t)=dtdN(t)​ $$\Delta N = N(t) - N(t-\Delta t)$$ΔN=N(t)−N(t−Δt)

を基本量とします。

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🧭 VPR進行状態の体系整理

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① 🟢 正常進行（Normal Progress）

状況

• teach経路に沿って前進

• 類似度ピークが前方へ滑らかに移動

• 制御が安定

数学的特徴

$$S(t) > 0 \quad \text{かつ安定}$$S(t)>0かつ安定 $$Var(\Delta N) \text{が小さい}$$Var(ΔN)が小さい

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② 🟡 停滞（Hold / Stagnation）

状況

• cmd前進しているが進捗が増えない

• 障害物・スタック・空転など

• 同じteach付近でマッチし続ける

数学的特徴

$$S(t) \approx 0 \quad (T > T_{th})$$S(t)≈0(T>Tth​) $$|\Delta N| < \epsilon$$∣ΔN∣<ϵ

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③ 🔴 逆行（Reverse / Backtracking）

状況

• teachインデックスが後退

• 方向誤り

• 誤った制御

数学的特徴

$$S(t) < 0$$S(t)<0

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④ 🟠 振動（Oscillation）

状況

• ±1付近を往復

• window内で行ったり来たり

• 収束しない

数学的特徴

$$Mean(S(t)) \approx 0$$Mean(S(t))≈0 $$Var(N(t)) \text{が高い}$$Var(N(t))が高い

自己相関が周期的。

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⑤ 🔵 飛び（Jump / Index Leap）

状況

• global search誤マッチ

• 急に大きく進む

• 実際の位置と不整合

数学的特徴

$$\Delta N \gg 正常ステップ幅$$ΔN≫正常ステップ幅

例：

$$\Delta N > J_{th}$$ΔN>Jth​

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⑥ 🟣 位置ロスト（Localization Loss）

状況

• 類似度ピークが消失

• マッチ信頼度低下

• teach対応が曖昧

数学的特徴

$$\max s(t) < s_{th}$$maxs(t)<sth​

または

$$Entropy(top-k) \text{が高い}$$Entropy(top−k)が高い

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⑦ ⚫ 誤進行（False Progress）

状況

• N(t) は増加

• しかし物理位置がズレている

• 誤マッチ継続

数学的特徴

$$S(t) > 0$$S(t)>0

かつ

$$\text{VPR進捗} \neq \text{物理進捗}$$VPR進捗=物理進捗

（オドメトリ・IMUとの不整合）

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⑧ 🟤 低速進行（Slow Drift）

状況

• 進んではいるが非常に遅い

• 効率低下

数学的特徴

$$0 < S(t) < S_{min}$$0<S(t)<Smin​

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📊 状態まとめ表

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🧠 重要ポイント

これを見ると、

停滞は

進行状態空間の1点

に過ぎません。

あなたの研究は

「VPR進行ダイナミクスによる状態分類」

に拡張可能です。

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🎯 さらに一段上

これを

$$X(t) = [S(t), Var(N), \max s, Entropy]$$X(t)=[S(t),Var(N),maxs,Entropy]

という状態ベクトルにして

状態分類問題にすれば、

かなり論文として強くなります。

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次に進むならどれに行きますか？

1️⃣ 状態遷移図を作る
2️⃣ あなたのhold/jump/window構造に当てはめる
3️⃣ 数式モデルとしてまとめる
4️⃣ 実験設計まで落とす

ここからが研究のコアになります。

把握している範囲（あなたがこれまで貼ってくれた step-and-check + vpr_windowed + hold/jump/window_fail の流れ）で言うと、あなたの制御は 「VPRの進捗（teach idx）」を“状態量”として使い、危ない挙動をイベント（hold/jump/…）で分岐させる形になっています。

ただ、ここは正直に言うと 実装の最終定義（どの条件がどのイベント名でログに出るか）は、あなたの auto_step_and_check.py / vpr_windowed.py の条件式そのものです。なので、下は「一般にあなたの系でそう使われているはず」という対応関係＋、コード上でよくある条件をセットで書きます。

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あなたの制御の中での使い方（状態→制御アクション）

1) jump（位置ロスト/逸脱の疑い、インデックスの飛び）

あなたの設定: 「jump は idx >= 35（以上）」と言っているので、かなり確度高く

• “現在位置の推定 idx が、許容窓を超えて大きく飛んだ”

• もしくは “windowの外のマッチ（=局所追従が崩れた）”
  を意味します。

典型的な実装パターン

• ΔN = N_now - N_prev

• ΔN >= jump_th (ここが35) なら jump

制御上の意味

• そのまま前進継続すると 誤ったteach位置に追従する危険がある

• なので多くの場合は
  ✅ 停止 → ✅ 姿勢調整（回頭） → ✅ global search（再ローカライズ）
  の流れに入れるためのトリガ

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2) hold（停滞：進捗が増えない）

意味

• cmdは出しているのに teach idx が増えない（進捗0）

• あるいは “進むべき方向の更新が起きない”

典型的な実装

• |ΔN| <= eps が T_hold 秒継続

• または window内で「前方へ更新」しない回数カウントが閾値超え

制御上の使い方

• ✅ step-and-checkの「check」で引っかかった時の“止まる理由”になる

• 多くの場合
  ✅ 停止（hold_stop）→ ✅ 小さな回復行動（回頭/微速/再探索）
  に接続される

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3) reverse（逆行）

あなたが「逆行は…」と書きかけている条件は、たぶんこのどれかです。

逆行の定義（候補）

A. インデックスそのものが下がった

• ΔN = N_now - N_prev < -rev_eps

B. top1が前後に戻るのが継続

• N(t) が下がる回数が連続で閾値超え

制御での意味

• teach経路に対して 後ろに戻っているか、VPRが誤って後方に吸い込まれている

• そのまま進めると「振動」や「誤進行」に発展しやすい

制御上の使い方（よくある）

• ✅ いったん停止

• ✅ 姿勢を変える（回頭して見えを変える）

• ✅ windowを広げる or global searchに切り替える（状況次第）

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4) oscillation（振動：行ったり来たり）

あなたの現状のイベント名に「oscillation」が無いなら、暗黙に hold / reverse / window_fail に吸収されている可能性が高いです。

典型的な検出

• N(t) が +a, -a を繰り返す（分散が大きい）

• 例：直近Wステップで sign(ΔN) が頻繁に反転

制御での扱い

• “ただ止まる”より 見えを変える操作（回頭） を優先しないと抜けにくい
  （同じ景色を見続けると同じ誤マッチに戻るため）

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5) false progress（誤進行：idxは進むが実際はズレている）

これもイベント名が無いなら、**jump / window_fail / 低類似度（ロスト）**として表面化していることが多いです。

検出には本来「不整合」が必要

• S=ΔN/Δt >0 なのに、オドメトリ進捗が合わない

• あるいは、類似度分布が不自然（top1が弱い、top-kが拮抗）

制御上は

• ✅ 進行を続けると事故るので、早めに re-localize（global search）へ

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あなたの「jump=35」と「window=35」の関係（ここ重要）

会話ログ的に、あなたは「window=35とjumpの関係」を気にしていましたよね。
かなりありがちな設計は：

• window幅（追従許容）を 35 にしている

• window外に出るような飛び（=追従崩壊）が起きたら jump（=35以上）にしている

つまり jump は「大きな位置不連続」を表す、窓設計と結びついたイベントである可能性が高いです。

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「逆行は？」を完成させるなら（おすすめの書き方）

あなたの制御の文脈に合う、論文にも書ける定義はこれです：

• reverse（逆行）：

  $$\Delta N(t) < -\epsilon_N \ \text{が}\ M \text{回以上（連続 or W窓内）}$$ΔN(t)<−ϵN​ が M回以上（連続 or W窓内）

  （例：ε_N=1, M=3, W=10 など）

• さらに振動を分けたいなら：

  $$mean(\Delta N)\approx 0,\quad Var(\Delta N)\ \text{大},\quad sign(\Delta N)\ \text{反転頻発}$$mean(ΔN)≈0,Var(ΔN) 大,sign(ΔN) 反転頻発

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もし、auto_log.csv に event と best_idx（または類似の列）が入っているなら、あなたのログ定義と完全一致する形で
「reverseの条件式」「振動の扱い（既存イベントに吸収されてるか）」まで、こちらで整合した定義を作れます。

（列名だけでいいので）auto_log.csv のヘッダ行をここにコピペできますか？ それだけで一気に確定できます。