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FineCog-Nav: Integrating Fine-grained Cognitive Modules for Zero-shot Multimodal UAV Navigation

FineCog-Nav：整合细粒度认知模块以实现零样本多模态无人机导航

Dian Shao, Zhengzheng Xu, Peiyang Wang, Like Liu, Yule Wang, Jieqi Shi, Jing Huo

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FineCog-Nav框架，通过细粒度认知模块提升无人机零样本多模态导航性能，构建了AerialVLN-Fine基准测试集，实验表明其在指令遵循、长视距规划和环境泛化方面优于基线方法。

Comments Accepted by CVPR 2026 Findings

Fuzzy Logic Theory-based Adaptive Reward Shaping for Robust Reinforcement Learning (FARS)

基于模糊逻辑理论的自适应奖励塑造用于鲁棒强化学习（FARS）

Hürkan Şahin, Van Huyen Dang, Erdi Sayar, Alper Yegenoglu, Erdal Kayacan

机构 * Automatic Control Group (RAT)（自动控制组（RAT）） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出基于模糊逻辑的自适应奖励塑造方法，通过整合人类直觉提升强化学习的稳定性与鲁棒性，在复杂导航任务中实现更平滑的运动与控制过渡。

Comments 6 pages, 5 figures