AI Agent

EfficientNav: Towards On-Device Object-Goal Navigation with Navigation Map Caching and Retrieval

EfficientNav: 面向设备端目标物体导航的导航地图缓存与检索

Zebin Yang, Sunjian Zheng, Tong Xie, Tianshi Xu, Bo Yu, Fan Wang, Jie Tang, Shaoshan Liu, Meng Li

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京大学集成电路学院） ； Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人研究院） ； School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路先进制造创新中心） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出EfficientNav，通过语义感知记忆检索和离散记忆缓存技术，在设备端实现零样本目标物体导航，提升成功率并降低规划延迟。

Comments NeurIPS 2025

Coverage First Next Best View for Inspection of Cluttered Pipe Networks Using Mobile Manipulators

优先覆盖的下一步最佳视角用于 cluttered 管道网络的机器人检查

Joshua Raymond Bettles, Jiaxu Wu, Bruno Vilhena Adorno, Joaquin Carrasco, Atsushi Yamashita

机构 * Manchester Centre for Robotics and AI, The University of Manchester（曼彻斯特机器人与人工智能中心，曼彻斯特大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于下一步最佳视角的规划方法，用于在受限环境中同时进行探索和利用，通过信息增益重新表述覆盖路径规划问题，实现了对管道网络的自主覆盖检查。

Comments 8 pages, 9 figures, 1 table. Submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2026

SignNav: Leveraging Signage for Semantic Visual Navigation in Large-Scale Indoor Environments

SignNav：利用标识信息在大规模室内环境中实现语义视觉导航

Jian Sun, Yuming Huang, He Li, Shuqi Xiao, Shenyan Guo, Maani Ghaffari, Qingbiao Li, Chengzhong Xu, Hui Kong

机构 * Faculty of Science and Technology, University of Macau（澳门大学科技学院） ； Department of Robotics, University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出SignNav任务，通过解读标识信息进行语义导航，构建LSI-Dataset并提出START模型，实现端到端决策，达到80%的成功率和0.74 NDTW。

Crowd-FM: Learned Optimal Selection of Conditional Flow Matching-generated Trajectories for Crowd Navigation

Crowd-FM: 基于学习的条件流匹配生成轨迹的最优选择用于人群导航

Antareep Singha, Laksh Nanwani, Mathai Mathew P., Samkit Jain, Phani Teja Singamaneni, Arun Kumar Singh, K. Madhava Krishna

机构 * Robotics Research Center, IIIT Hyderabad, India（IIIT海得拉巴机器人研究中心，印度） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； University of Tartu, Estonia（爱沙尼亚塔尔图大学） ； Inria, Université de Lorraine, France（法国里尔大学Inria研究院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出Crowd-FM方法，通过条件流匹配学习碰撞自由的轨迹生成策略，提升机器人在人群中的安全性和人似性。

Comments Accepted at IEEE ICRA 2026. Authors Antareep Singha and Laksh Nanwani have equal contributions