机器人 / 具身智能

Semantic Audio-Visual Navigation in Continuous Environments

语义音频视觉导航在连续环境中

Yichen Zeng, Hebaixu Wang, Meng Liu, Yu Zhou, Chen Gao, Kehan Chen, Gongping Huang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Shandong Jianzhu University（山东建筑大学） ； Nankai University（南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MAGNet模型，通过多模态Transformer实现语义目标推理，提升在连续空间中导航的鲁棒性与成功率。

Comments This paper has been accepted to CVPR 2026

RANGER: A Monocular Zero-Shot Semantic Navigation Framework through Visual Contextual Adaptation

RANGER：通过视觉上下文适应的单目零样本语义导航框架

Ming-Ming Yu, Yi Chen, Börje F. Karlsson, Wenjun Wu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） 纠错

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

AI总结 RANGER通过视觉上下文学习实现零样本语义导航，无需依赖深度和姿态信息，利用3D基础模型和视觉语言模型提升任务效率与环境适应性。

Comments Accepted at ICRA 2026

Collaborative Task and Path Planning for Heterogeneous Robotic Teams using Multi-Agent PPO

异构机器人团队协同任务与路径规划的多智能体PPO方法

Matthias Rubio, Julia Richter, Hendrik Kolvenbach, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab (RSL), ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室（RSL）） 纠错

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

AI总结 本文提出基于多智能体PPO的协同规划策略，用于解决复杂的目标分配与调度问题，通过对比穷举搜索得到的单目标最优解，评估其在行星探索场景中的在线重规划能力。

Comments 8 pages, 3 figures, associated code on https://github.com/leggedrobotics/multi_robot_global_planner

Learning Humanoid Navigation from Human Data

从人类数据学习人形导航

Weizhuo Wang, Yanjie Ze, C. Karen Liu, Monroe Kennedy

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EgoNav系统，通过5小时人类行走数据训练人形机器人自主导航，无需机器人数据或微调。采用扩散模型预测未来轨迹分布，结合360度视觉记忆与DINOv3骨干网络，实现实时推理与路径选择，验证了在未知环境中避障和多模态覆盖的优越性。

Comments 8 pages 8 figures

Real Time Local Wind Inference for Robust Autonomous Navigation

实时局部风场推断用于稳健自主导航

Spencer Folk

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； NASA Ames Research Center（美国国家航空航天局艾姆斯研究中心） 纠错

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

AI总结 本文通过融合距离测量与稀疏实地风测数据，实现实时风场推断，解决密集城市环境中地形数据的充分性及学习风模型在运动规划中的应用，提升自主导航的能耗效率与避障能力。

Comments PhD Thesis, University of Pennsylvania, 2026. 152 pages

Long-Horizon Geometry-Aware Navigation among Polytopes via MILP-MPC and Minkowski-Based CBFs

基于MILP-MPC和Minkowski基础CBF的多面体间长周期几何感知导航

Yi-Hsuan Chen, Salman Ghori, Ania Adil, Eric Feron, Calin Belta

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分层规划控制框架，结合MILP-MPC生成轨迹并利用Minkowski差空间的符号距离CBF确保几何安全，实验证明在复杂环境中实现安全实时导航。

Comments 8 pages, 3 figures

MRReP: Mixed Reality-based Hand-drawn Reference Path Editing Interface for Mobile Robot Navigation

MRReP：基于混合现实的手绘参考路径编辑界面用于移动机器人导航

Takumi Taki, Masato Kobayashi, Yuki Uranishi

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, The University of Osaka（大阪大学信息科学与技术研究生院） ； D3 Center, The University of Osaka（大阪大学D3中心） ； Graduate School of Maritime Sciences, Kobe University（神户大学海事科学研究生院） 纠错

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

AI总结 本文提出MRReP，一种基于混合现实的手绘参考路径编辑界面，通过手势直接在物理地板上绘制路径，提升移动机器人导航中的路径规划精度与用户体验。

When Users Change Their Mind: Evaluating Interruptible Agents in Long-Horizon Web Navigation

当用户改变主意：在长周期网络导航中评估可中断代理

Henry Peng Zou, Chunyu Miao, Wei-Chieh Huang, Yankai Chen, Yue Zhou, Hanrong Zhang, Yaozu Wu, Liancheng Fang, Zhengyao Gu, Zhen Zhang, Kening Zheng, Fangxin Wang, Yi Nian, Shanghao Li, Wenzhe Fan, Langzhou He, Weizhi Zhang, Xue Liu, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； McGill University（麦吉尔大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of California Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 本文首次系统研究长周期环境感知网络导航中可中断代理的表现，通过InterruptBench基准测试六种强大LLM，在单轮和多轮中断设置中分析其适应性和恢复效率。

Octree Diffusion for Semantic Scene Generation and Completion

八叉树扩散用于语义场景生成与补全

Xujia Zhang, Brendan Crowe, Christoffer Heckman

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； Autonomous Robotics and Perception Group（自主机器人与感知实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Octree Latent Semantic Diffusion框架，通过八叉树隐式表示实现跨域的3D语义场景补全、扩展和生成，结合结构扩散与语义扩散生成语义标签，无需重训练即可完成单扫描的补全与零样本泛化。

Comments Accepted to ICRA 2026. Revised version with updated paragraphs

Journal ref Proceedings of the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Inferring Occluded Agent Behavior in Dynamic Games from Noise Corrupted Observations

从噪声受损观测中推断动态博弈中被遮挡行为

Tianyu Qiu, David Fridovich-Keil

专题命中 具身导航 ：robotics(abstract)；navigation(abstract)

AI总结 本文提出一种考虑遮挡的博弈推理方法，用于估计可能被遮挡的智能体位置，并推断可见和被遮挡智能体的意图，同时验证了在噪声观测下的导航安全性。

A Dual-Stream Transformer Architecture for Illumination-Invariant TIR-LiDAR Person Tracking

一种用于光照不变TIR-LiDAR人体跟踪的双流Transformer架构

Yuki Minase, Kanji Tanaka

机构 * Graduate School of Engineering, University of Fukui（福井大学工学研究科） 纠错

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

AI总结 本文提出一种双流Transformer架构，利用LiDAR和TIR摄像头实现全天候鲁棒的人体跟踪，通过知识迁移策略提升性能，实验显示在AO和SR指标上优于传统方法。

Comments 6 pages, 4 figures, technical report

When and Where: A Model Hippocampal Network Unifies Formation of Time Cells and Place Cells

何时与何地：一种海马网络模型统一了时间细胞和位置细胞的形成

Qiaorong S. Yu, Zhaoze Wang, Vijay Balasubramanian

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种海马网络模型，通过动态机制统一了时间细胞和位置细胞的形成，揭示了两者共享的起源与任务驱动的差异。

Comments 18 pages, 6 figures

The Indirect Method for Generating Libraries of Optimal Periodic Trajectories and Its Application to Economical Bipedal Walking

间接方法生成最优周期轨迹库及其在经济步行中的应用

Maximilian Raff, Kathrin Flaßkamp, C. David Remy

机构 * Institute for Adaptive Mechanical Systems, University of Stuttgart（斯图加特大学自适应机械系统研究所） ； Systems Modeling and Simulation, Saarland University（萨尔大学系统建模与仿真研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出间接方法生成最优周期轨迹库，对比直接方法，解决收敛问题，展示在compass-gait walker和RABBIT机器人中的应用，提升轨迹优化效率。

Comments submitted to the International Journal of Robotics Research (IJRR)

Advancing Multi-Robot Networks via MLLM-Driven Sensing, Communication, and Computation: A Comprehensive Survey

通过MLLM驱动的感知、通信与计算推进多机器人网络：综述

Hyun Jong Yang, Howon Lee, Kyuhong Shim, Jeongho Kwak, Hyunsoo Kim, Donghoon Kim, Khoa Anh Ngo, Sehyun Ryu, Jaehyun Choi, Youbin Kim, Chanjun Moon, Michael Ryoo, Byonghyo Shim

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Ajou University（亚洲大学） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； Korea University（高丽大学） ； POSTECH（浦项科技大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了MLLM指导下的多机器人协调，探讨了集成设计对多机器人协作的影响，展示了四种端到端演示，强调了系统级指标的重要性。

G-ICSO-NAS: Shifting Gears between Gradient and Swarm for Robust Neural Architecture Search

G-ICSO-NAS: 在梯度与群体之间切换以实现稳健的神经网络架构搜索

Xingbang Du, Enzhi Zhang, Rui Zhong, Yang Cao, Masaharu Munetomo

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出G-ICSO-NAS框架，结合改进的竞争群体优化与可微方法，通过三阶段优化策略提升NAS性能，实现CIFAR-10 97.46%准确率及强迁移能力。

Comments Accepted at the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), WCCI 2026. This is a preprint version

Optimal GNSS Time Tracking for Long-term Stable Time Realisation in Synchronised Atomic Clocks

为同步原子钟提供最优的GNSS时间跟踪以实现长期稳定的时序实现

Maitreyee Dutta, Jiayu Chen, Masakazu Koike, Yuichiro Yano, Yuko Hanado, Takayuki Ishizaki

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出一种新的最优GNSS时间跟踪算法，通过引导同步微型原子钟组向标准GNSS时间靠拢，提升长期精度和稳定性，采用卡尔曼滤波估计GNSS接收器与原子钟的平均差异，通过优化问题最小化稳态Allan方差。

Noise-resilient nanophotonic gyroscope with sub-prad phase resolution

抗噪声纳米光子陀螺仪与亚普德相位分辨率

Yu Tao, Xinhang Li, Jingzheng Huang, Zidi Lin, Yuyao Guo, Hongjing Li, Linjie Zhou, Guihua Zeng

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出一种抗噪声纳米光子陀螺仪，通过双链解耦架构有效隔离旋转信号与通道噪声，实现亚普德相位分辨率，显著提升性能。

Data-Attributed Adaptive Control Barrier Functions: Safety-Certified Training Data Curation via Influence Analysis

数据属性自适应控制屏障函数：通过影响分析实现安全认证的训练数据筛选

Jiachen Li, Shihao Li, Dongmei Chen

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出数据属性自适应控制屏障函数（DA-CBF），通过影响分析实现安全认证的训练数据筛选，改进了安全损失代理与控制屏障函数约束边界的关联，提升了闭环安全保证。