モバイルロボティクスにおいて、動的で未知の環境におけるリアルタイム自律航行は根本的な課題となっています。本研究では、反応的なローリングホライゾン計画と非線形モデル予測制御（MPC）を緊密に統合した地図不要のフレームワークを提案しています。 制御サイクルごとに、LiDARベースのガウス占有率表現が構築され、A*探索を通じて衝突回避軌跡を生成します。これらの軌跡は、滑らかなシグモイド障害物バリアを組み込んだCasADi/IPOPTのMPC定式化によって追跡されます。パラメータ感度への堅牢性を向上させるため、Tree-structured Parzen Estimators（TPE）に基づくオフラインベイズ最適化スキームが採用されており、複合的な航行目的に対する準最適なコントローラパラメータを特定します。さらに、ガウス過程サロゲートを用いてパラメータ感度を分析し、最適化ランドスケープへの洞察を提供しています。 提案されたフレームワークはロボット非依存的であり、Gazeboを用いたシミュレーション環境でUnitree Go2四足歩行ロボットで評価されました。その後、物理ロボットへの展開が実施されています。実験結果は、シミュレーション環境で調整されたパラメータが追加調整なしにハードウェアに効果的に転移し、同等のパフォーマンスを維持することを示しています。展開時には最大90.0％の航行成功率を達成し、シミュレーション環境全体での評価指標において平均38.9％の改善が実現されています。