AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
RoboNav-Arm：杂乱环境中机器人操纵器的智能AI驱动导航与避障
机构 * Centre for Artificial Intelligence and Robotics (CAIR), Indian Institute of Technology Mandi（人工智能与机器人中心（CAIR），印度曼迪理工学院）
专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title)；planning(abstract)
AI总结 针对杂乱环境中机器人操纵器面临的挑战，提出含环境、中央协调和规划模块的安全任务执行框架，能实时检测与定位障碍物，依环境选算法规划轨迹并优化，在Gazebo Classic中评估，展现动态场景鲁棒性。
人群中的自主导航：基于不变集的方法
机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院班加罗尔）
专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于不变集的自主导航方法，通过输入受限反馈控制器和规划策略，实现非协调拥挤环境中安全快速的多智能体导航。
EmbodiedGen V2：用于具身人工智能的具有智能体特性、可用于模拟的3D世界引擎
机构 * Horizon Robotics（地平线机器人） ； WuwenAI（悟文智能）
专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title)
AI总结 研究提出EmbodiedGen V2这个用于具身智能的3D世界引擎，通过统一表示解决资产组装问题。其生成环境支持多种任务，评估中资产管道表现良好，强化学习提升了模拟成功率，确立了它作为可扩展模拟基础设施的地位。
Comments Minor revisions to presentation; technical content and results remain unchanged. Project page: horizonrobotics.github.io/EmbodiedGen
SCALECUA：通过可验证任务合成和高效在线强化学习扩展计算机使用代理
机构 * Tsinghua University（清华大学）
专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对计算机使用代理扩展能力受限问题，提出ScaleCUA框架，通过可验证任务合成及高效训练实现。包括设计VeriGen生成任务、前沿采样提高效率、视觉上下文分割加速训练，在相关平台取得新的最优性能。
基于强化学习的目标导航方法中什么重要？实证研究与统一框架
机构 * Computer Vision and Geometry Group, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院计算机视觉与几何组） ； Robotics and Perception Group, University of Zurich, Switzerland（苏黎世大学机器人与感知组） ； Robotic Systems Lab, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； Princeton Robotic Intelligence and SysteMs group, Princeton University, USA（普林斯顿大学机器人智能与系统组） ； Microsoft, Switzerland（微软公司）
专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究目标导航中基于强化学习方法各组件影响，通过分解导航管道为感知、策略和测试时增强三组件进行实证研究，引入统一框架，构建增强系统达领先性能，提供见解与建议，凸显当前智能体与人类导航差距。
AutoPath：学习可转移的目标条件随机路径先验以实现无人类示范的安全导航
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shenzhen University（深圳大学）
专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)
AI总结 研究在复杂环境下的安全导航问题，提出学习可转移目标条件随机路径先验的方法，引入规范状态表示和结构化先验学习框架，实验证明该方法成功率高、效率有竞争力且可跨平台转移。
Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 4 figures
在人群中导航：用于人类感知机器人导航的具有社会力动力学的非线性模型预测控制
机构 * Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino（电子与电信系，都灵理工大学） ； School of Engineering, Pablo de Olavide University（工程学院，巴勃罗·德奥拉维德大学）
专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)
AI总结 研究针对自主机器人在人群中安全合规导航的挑战，提出基于社会力模型的非线性模型预测控制框架SFM-NMPC，将人类运动预测嵌入优化循环，能联合预测人机轨迹，经测试在社会合规性上优于基线，有效用于现实社会导航。
Comments 9 pages, 7 figures, accepted at IROS 2026
PIER-Flow：用于实时移动机器人导航的物理信息高效整流流
机构 * School of Automation, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学自动化学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)
AI总结 研究针对移动机器人在复杂环境下导航问题，提出PIER-Flow策略。通过将MPC专家知识融入常微分方程，利用并行潜在采样等实现单步动作生成，经物理信息训练目标及异步架构提升性能，在模拟和实际部署中均取得良好效果，显著加速规划并降低延迟。
重新思考GenUI的用户界面：两种设计的故事
专题命中 GUI与网页智能体 ：workflow(abstract)
AI总结 本研究通过对比两种GenUI设计（非结构化深度优先高保真 vs. 结构化广度优先低保真），探讨如何更好地支持早期0到1设计探索，发现结构化输入和广度优先工作流有优势但存在权衡。
SmoothTurn: 为四足机器人敏捷导航学习平稳转向
机构 * School of Computer Science, University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院）
专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出SmoothTurn框架，通过引入序列目标到达奖励、扩展观测空间和自动目标课程，使四足机器人在高速运行时实现平稳转向，提升敏捷导航能力。
ReMoSPLAT：高斯点云上的反应式移动操作控制
机构 * QUT Centre For Robotics, School of Electrical Engineering and Robotics at the Queensland University of Technology（昆士兰理工大学机器人中心，电气工程与机器人学学院）
专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)
AI总结 研究移动操纵器在不涉及高成本规划下如何利用高斯点云表示避免碰撞，提出基于二次规划公式的ReMoSPLAT反应式控制器，通过模拟实验验证其可行性，性能可媲美依赖完美信息的控制器，并在真实机器人平台进一步验证。
Comments 8 pages, 5 figures
一种用于自主地面激光扫描的田间表型分析机器人
机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； The University of Georgia（佐治亚大学） ； Bio-Sensing, Automation and Intelligence Laboratory（生物传感、自动化与智能实验室） ； Agricultural & Biological Engineering（农业与生物工程） ； The University of Florida（佛罗里达大学）
专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)
AI总结 本研究开发了一种自主地面机器人系统，利用高分辨率三维激光扫描仪实现田间表型分析，提高了田间作物生长监测的自动化和准确性。
Comments Submitted to Journal of Field Robotics
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