机器人 / 具身智能

Lifelong Embodied Navigation Learning

持续性具身导航学习

Xudong Wang, Jiahua Dong, Baichen Liu, Qi Lyu, Lianqing Liu, Zhi Han

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems（机器人与智能系统国家重点实验室） ； Shenyang Institute of Automation（沈阳自动化研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 Uni-Walker通过分解导航知识为共享和特定组件，解决持续性具身导航学习中的灾难性遗忘问题，提升导航代理的持续学习能力。

Comments 24 pages, 7 figures

Towards Robotic Lake Maintenance: Integrating SONAR and Satellite Data to Assist Human Operators

迈向机器人湖泊维护：整合SONAR和卫星数据以协助人类操作员

Ahmed H. Elsayed, Christoph Manss, Tarek A. El-Mihoub, Andrej Lejman, Frederic Stahl

机构 * Marine Perception Department（海洋感知部门） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), Oldenburg, Germany（德国人工智能研究中心（DFKI），奥尔德堡，德国） 纠错

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

AI总结 本文提出利用卫星和SONAR数据辅助人类操作员进行人工湖泊杂草收获的两阶段方法，通过卫星检测和声纳测绘提高维护效率。

Comments Accepted to and presented at the 2026 IEEE International Conference on Mechatronics and Robotics Engineering (ICMRE)

RODEO: RObotic DEcentralized Organization

Milan Groshev, Eduardo Castelló Ferrer

机构 * CyPhy Life, Robotics & AI Lab, School of Science & Technology, IE University（CyPhy生命、机器人与人工智能实验室，科学与技术学院，IE大学） 纠错

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

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted at IEEE International Conference on Robotics & Automation (2026)

InsSo3D: Inertial Navigation System and 3D Sonar SLAM for turbid environment inspection

InsSo3D：惯性导航系统与3D声呐SLAM用于浑浊环境检测

Simon Archieri, Ahmet Cinar, Shu Pan, Jonatan Scharff Willners, Michele Grimaldi, Ignacio Carlucho, Yvan Petillot

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

AI总结 InsSo3D结合3D声呐和惯性导航系统，实现高效准确的水下SLAM，适用于浑浊环境中的结构检测。

DreamToNav: Generalizable Navigation for Robots via Generative Video Planning

DreamToNav: 通过生成式视频规划实现通用机器人导航

Valerii Serpiva, Jeffrin Sam, Chidera Simon, Hajira Amjad, Iana Zhura, Artem Lykov, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，斯克尔科夫科学与技术研究所） 纠错

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

AI总结 DreamToNav通过生成式视频规划实现通用机器人导航，利用自然语言提示生成精确运动路径，实现目标导向的自主导航。

Comments Submitted to conference

Task-Level Decisions to Gait Level Control: A Hierarchical Policy Approach for Quadruped Navigation

任务级决策到步态级控制：一种用于四足机器人类导航的分层策略方法

Sijia Li, Haoyu Wang, Shenghai Yuan, Yizhuo Yang, Thien-Minh Nguyen

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

AI总结 本文提出了一种分层策略架构，通过任务级决策与步态级控制的结合，提升四足机器人在复杂地形中的导航能力与鲁棒性。

Comments Submitted to IROS 2026

Environment-Aware Path Generation for Robotic Additive Manufacturing of Structures

面向机器人增材制造结构的环境感知路径生成

Mahsa Rabiei, Reza Moini

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

AI总结 本文提出了一种环境感知路径生成框架，通过四种路径规划算法在线设计结构，评估了不同障碍物排列下的性能指标，识别出适合挑战性环境的路径规划器。

Star-based Navigation in the Outer Solar System

基于恒星的外太阳系导航

Vittorio Franzese

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于恒星视差位移的外太阳系航天器自主导航方法，通过多星观测和卡尔曼滤波器实现高精度轨道估计，适用于深空探测任务。

Comments Accepted for publication in the Journal of Guidance, Control, and Dynamics. This is the author's accepted manuscript. The final version of record will be published by AIAA and will be available at the JGCD website

OWL: A Novel Approach to Machine Perception During Motion

OWL：一种解决运动期间三维感知复杂挑战的新方法

Daniel Raviv, Juan D. Yepes

机构 * Electrical Engineering and Computer Science Department（电气工程与计算机科学系） ； Florida Atlantic University（佛罗里达亚特兰大大学） 纠错

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

AI总结 OWL通过直接测量原始视觉运动图像序列，提供了一种基于时间的分析方法，用于实时重建运动中的3D场景并增强感知能力。

Bayesian Monocular Depth Refinement via Neural Radiance Fields

基于神经辐射场的贝叶斯单目深度细化

Arun Muthukkumar

机构 * Department of Computer Science Illinois Mathematics ； Science Academy Aurora, United States 纠错

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

AI总结 本文提出MDENeRF，通过神经辐射场和贝叶斯融合改进单目深度估计，提升场景理解的精细几何细节。

Comments IEEE 8th International Conference on Algorithms, Computing and Artificial Intelligence (ACAI 2025)

Journal ref Proc. IEEE 8th International Conference on Algorithms, Computing and Artificial Intelligence (ACAI), pp. 488-492, 2025

An Embodied Companion for Visual Storytelling

具身化伴侣：视觉叙事中的交互伙伴

Patrick Tresset, Markus Wulfmeier

机构 * Goldsmiths, University of London（伦敦大学金史密斯学院） ； DeepMind（深度Mind） 纠错

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

AI总结 Companion通过结合绘图机器人与大语言模型，实现人机协同创作，推动视觉叙事的创新与美学探索。

Comments 35 pages, 18 figures

SpatialMem: Metric-Aligned Long-Horizon Video Memory for Language Grounding and QA

SpatialMem: 用于语言定位和问答的度量对齐长周期视频记忆

Xinyi Zheng, Yunze Liu, Chi-Hao Wu, Fan Zhang, Hao Zheng, Wenqi Zhou, Walterio W. Mayol-Cuevas, Junxiao Shen

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； Memories.ai Research（Memories.ai研究院） 纠错

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

AI总结 SpatialMem通过构建度量对齐的空间支架，实现长周期视频记忆的可解释检索与问答，支持语言引导的检索和离线导航任务。

Decision-Driven Semantic Object Exploration for Legged Robots via Confidence-Calibrated Perception and Topological Subgoal Selection

通过置信度校准感知与拓扑子目标选择实现决策驱动的语义对象探索

Guoyang Zhao, Yudong Li, Weiqing Qi, Kai Zhang, Bonan Liu, Kai Chen, Haoang Li, Jun Ma

机构 * Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), China（机器人与自主系统方向，香港科技大学（广州）） ； Department of Mechanical and Energy Engineering, Southern University of Science and Technology, China（机械与能源工程系，南方科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于视觉的决策驱动语义对象探索方法，通过置信度校准感知与拓扑子目标选择机制提升腿部机器人在开放环境中的探索性能。

CFEAR-Teach-and-Repeat: Fast and Accurate Radar-only Localization

CFEAR-Teach-and-Repeat：快速且准确的仅雷达定位

Maximilian Hilger, Daniel Adolfsson, Ralf Becker, Henrik Andreasson, Achim J. Lilienthal

机构 * Chair of Perception for Intelligent Systems, Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence, Technical University of Munich（感知智能系统教授团，慕尼黑机器人与机器智能研究所，慕尼黑技术大学） ； Robot Navigation and Perception Lab of the AASS Research Center, Örebro University（AASS研究中心机器人导航与感知实验室，奥雷布罗大学） ； Bosch Rexroth, Germany（德国博世· Rexroth公司） 纠错

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

AI总结 CFEAR-TR利用单个雷达实现快速且准确的仅雷达定位，精度达0.117米和0.096度，比先前方法提升63%，在恶劣天气下表现优异。

Comments This paper has been accepted for publication in the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026

C*: A Coverage Path Planning Algorithm for Unknown Environments using Rapidly Covering Graphs

C*：一种基于快速覆盖图的未知环境覆盖路径规划算法

Zongyuan Shen, James P. Wilson, Shalabh Gupta

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Connecticut（电气与计算机工程系，康涅狄格大学） 纠错

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

AI总结 C*是一种基于快速覆盖图的未知环境覆盖路径规划算法，通过高效采样和修剪技术实现最优覆盖，显著提升覆盖效率并防止覆盖孔形成。

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, Vol 42, pg. 1233-1253, 2026

Localizing and Correcting Errors for LLM-based Planners

基于 LLM 的规划器的定位与错误修正

Aditya Kumar, William W. Cohen

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, US（语言技术研究所，卡内基梅隆大学，匹兹堡，美国） ； Machine Learning Department, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA（机器学习系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，美国） 纠错

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

AI总结 本研究提出 L-ICL 方法，通过局部上下文学习修正 LLM 规划器的错误，显著提升规划任务的有效性。

Moving Through Clutter: Scaling Data Collection and Benchmarking for 3D Scene-Aware Humanoid Locomotion via Virtual Reality

穿行于杂乱之中：通过虚拟现实实现3D场景感知人类oid运动的 数据收集与基准测试

Beichen Wang, Yuanjie Lu, Linji Wang, Liuchuan Yu, Xuesu Xiao

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） 纠错

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

AI总结 MTC通过虚拟现实框架收集和评估3D场景感知的人oid运动数据，提供348条轨迹的145种杂乱场景数据集，用于研究几何适应性和开发场景感知的规划与控制方法。