机器人 / 具身智能

SocialNav: Training Human-Inspired Foundation Model for Socially-Aware Embodied Navigation

SocialNav: 为社交感知具身导航训练的人类启发式基础模型

Ziyi Chen, Yingnan Guo, Zedong Chu, Minghua Luo, Yanfen Shen, Mingchao Sun, Junjun Hu, Shichao Xie, Kuan Yang, Pei Shi, Zhining Gu, Lu Liu, Honglin Han, Xiaolong Wu, Mu Xu, Yu Zhang, Ning Guo

机构 * Amap, Alibaba Group, China（阿里集团阿地图，中国） ； Zhejiang University, China（浙江大学，中国） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 SocialNav通过分层架构和多阶段训练，实现了社交感知导航，显著提升了导航性能和社会合规率。

Enhancing Vision-Language Navigation with Multimodal Event Knowledge from Real-World Indoor Tour Videos

通过真实世界室内游览视频的多模态事件知识增强视觉语言导航

Haoxuan Xu, Tianfu Li, Wenbo Chen, Yi Liu, Xingxing Zuo, Yaoxian Song, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（马尔代夫 bin Zayed 大学人工智能学院） ； Hangzhou City University（杭州城市学院） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出基于多模态事件知识的视觉语言导航增强方法，通过构建大规模时空知识图谱并结合层次检索机制，提升长视界推理和粗粒度指令处理能力。

A Reliable Indoor Navigation System for Humans Using AR-based Technique

基于AR技术的可靠室内导航系统

Vijay U. Rathod, Manav S. Sharma, Shambhavi Verma, Aadi Joshi, Sachin Aage, Sujal Shahane

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出基于AR技术的室内导航系统，利用Vuforia Area Target和A*算法提升导航精度与用户体验，适用于校园等有限空间，但需进一步优化NavMesh以适应大规模动态环境。

Comments 6 pages, 6 figures, 2 tables, Presented at 7th International Conference on Advances in Science and Technology (ICAST 2024-25)

Destination-to-Chutes Task Mapping Optimization for Multi-Robot Coordination in Robotic Sorting Systems

多机器人协同中的目的地到传送口任务映射优化

Yulun Zhang, Alexandre O. G. Barbosa, Federico Pecora, Jiaoyang Li

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出基于进化算法和混合整数线性规划的任务映射优化方法，用于提升多机器人分拣系统的吞吐量。

Comments Accepted to IEEE International Symposium on Multi-Robot and Multi-Agent Systems (MRS) 2025

Geometry-based pneumatic actuators for soft robotics

基于几何的气动执行器用于软机器人

Rui Chen, Daniele Leonardis, Domenico Chiaradia, Antonio Frisoli

机构 * Institute of Mechanical Intelligence, School of Advanced Studies Sant’Anna (SSSA)（机械智能研究所，圣安娜高级研究所） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 基于几何的气动执行器通过可配置约束层实现可预测变形和多状态驱动，应用于外骨骼、触觉接口和双足机器人，提升软机器人性能。

Off-Road Navigation via Implicit Neural Representation of Terrain Traversability

越野导航 via 隐式神经表示的地形可通行性

Yixuan Jia, Qingyuan Li, Jonathan P. How

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 TRAIL通过隐式神经表示建模地形可通行性，结合梯度优化方法实现路径和速度的自适应调整，提升越野导航性能。

Comments Full version: 10 pages

CowPilot: A Framework for Autonomous and Human-Agent Collaborative Web Navigation

CowPilot：自主与人机协作的网页导航框架

Faria Huq, Zora Zhiruo Wang, Frank F. Xu, Tianyue Ou, Shuyan Zhou, Jeffrey P. Bigham, Graham Neubig

机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（计算机科学系，卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CowPilot通过自主与人机协作机制提升网页导航效率，实现95%的任务成功率，减少人类操作步骤至15.2%

Comments Published at NAACL System Demonstration Track, 2025

Journal ref 2025.naacl-demo.17

Information bound on navigation speed in smart active matter

智能活性物质中导航速度的信息界限

Kristian Stølevik Olsen, Mitsusuke Tarama, Hartmut Löwen

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种自适应活性粒子模型，通过结合间歇运动与Cramér-Rao不等式，推导出导航速度的信息界，揭示了认知系统中最优感知持续时间与噪声-可靠性权衡的关系。

Towards Generating Realistic 3D Semantic Training Data for Autonomous Driving

朝向生成逼真3D语义训练数据以实现自动驾驶

Lucas Nunes, Rodrigo Marcuzzi, Jens Behley, Cyrill Stachniss

机构 * Center for Robotics, University of Bonn, Germany（bonn大学机器人中心） ； RWTH Aachen, Germany（亚琛工业大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, Germany（lamarr机器学习与人工智能研究所） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotics(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种无需投影或分离开的多分辨率模型的3D语义生成方法，生成更逼真的场景数据，提升自动驾驶训练效果。

Asymptotically Stable Quaternion-valued Hopfield-structured Neural Network with Periodic Projection-based Supervised Learning Rules

渐近稳定的四元数值Hopfield结构神经网络及其基于周期投影的监督学习规则

Tianwei Wang, Xinhui Ma, Wei Pang

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Hull（赫尔大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞-沃德大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于四元数的Hopfield结构神经网络，通过周期投影策略实现监督学习，具有高精度、快速收敛和强可靠性，适用于机器人控制等需要四元数参数化的场景。

Comments Preprint. Accepted by NeurIPS 2025

Acceleration-Based Control of Fixed-Wing UAVs for Guidance Applications

基于加速度的固定翼无人机控制用于导航应用

Jixiang Wang, Siyuan Yang, Ziyi Wu, Siqi Wei, Ashay Wakode, Agata Barcis, Hung Nguyen, Shaoming He

机构 * School of Aerospace Engineering, Beijing Institute of Technology（航空工程学院，北京理工大学） ； Autonomous Robotics Research Centre, Technology Innovation Institute（自主机器人研究中心，技术创新研究所） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于加速度的固定翼无人机控制框架，通过工程映射和能量公式实现切向和法向加速度的转换，以实现比例导航的实用应用。

Spectral-Stimulus Information for Self-Supervised Stimulus Encoding

频谱-刺激信息用于自监督刺激编码

Jared Deighton, Wyatt Mackey, Ioannis Schizas, David L. Boothe, Vasileios Maroulas

机构 * Department of Mathematics, The University of Tennessee, Knoxville, TN 37996, United States of America e5 ； Department of Computer, Data, \& Mathematical Sciences, Simmons University, Boston, MA 02115, United States of America e1 ； The U.S. Army Combat Capabilities Development Command Army Research Laboratory, Aberdeen Proving Ground, MD 21005, United States of America e2,e3,e4 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出频谱-刺激信息度量，用于自监督学习训练RNNs，揭示神经群体编码刺激的机制，优化人工导航系统。

On the Uniqueness of Solutions in GPS Source Localization: Distance and Squared-Distance Minimization under Limited Measurements in Two and Three Dimensions

关于GPS源定位中解的唯一性的研究：距离与平方距离最小化在二维和三维空间中的有限测量情况

Kiwoon Kwon

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文研究了GPS源定位中距离与平方距离最小化问题，在二维和三维空间中探讨了解的唯一性及有限测量下的解数量。

Signals too small to sense: Physical and information-theoretic limits to induction-based magnetoreception in birds

太小的信号无法感知：基于感应的鸟类磁感受机制的物理和信息论限制

Daniel R. Kattnig

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 该研究通过物理和信息论分析，指出基于感应的鸟类磁感受机制可能无法产生足够信息信号，但极小幅度的射频电磁波可能干扰其导航能力。

Comments 11 pages, 3 figures