Homotopy-Guided Potential Games for Congestion-Aware Navigation
基于同调的势游戏用于拥堵感知导航
专题命中 具身导航 ：navigation(title)
AI总结 本文提出一种结合同调方法和势游戏的多智能体路径规划框架，通过拓扑结构策略集和递推时间窗设置，提升导航效率与安全性，实验验证其在拥堵场景下的优越性。
视觉与机器人
机器人 / 具身智能
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
1. 具身导航 17 篇
GeoVision-Enabled Digital Twin for Hybrid Autonomous-Teleoperated Medical Responses
基于GeoVision的混合自主-远程医疗响应数字孪生
机构 * Electrical and Computer Engineering / North Carolina A\&T State University / Greensboro, USA（电气与计算机工程 / 北卡罗来纳A&T州立大学 / 格里诺伯格，美国） ； Urban Digital Twin Lab, School of Modeling Simulation and Training / University of Central Florida / Orlando, USA（城市数字孪生实验室，建模模拟与培训学院 / 中央佛罗里达大学 / 奥兰多，美国） ； Department of Internal Medicine / College of Medicine, University of Central Florida / Orlando, USA（内科学系 / 医学院，中央佛罗里达大学 / 奥兰多，美国）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 本文提出基于GeoVision的混合自主-远程医疗响应数字孪生架构，通过实时同步的数字孪生系统提升医疗响应的 situational awareness 和决策能力。
Robust Verification of Controllers under State Uncertainty via Hamilton-Jacobi Reachability Analysis
通过汉密尔顿-雅可比可达性分析实现感知控制器的鲁棒验证
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； NASA Jet Propulsion Laboratory（美国宇航局喷气推进实验室）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG
AI总结 本文提出RoVer-CoRe框架，利用汉密尔顿-雅可比可达性分析对感知系统进行鲁棒验证，通过整合控制器、观测函数和状态估计模块，实现对非线性、非凸、学习驱动等复杂系统的安全性和性能验证。
Comments Accepted to the 8th Annual Learning for Dynamics & Control Conference
Depth-Aware Image and Video Orientation Estimation
基于深度的图像和视频方向估计
机构 * Faculty of Computer science, University of NewBrunswick（新不伦瑞克大学计算机科学学院） ； Department of Computer Science, Brandon University（布兰登大学计算机科学系） ； Department of Electrical and Photonics Engineering, Technical University of Denmark（丹麦技术大学电气与光子工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, COMSATS University（COMSATS大学电气与计算机工程系）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出利用自然图像中的深度分布进行图像和视频方向估计的新方法，通过不同象限的深度分布估计方向，增强虚拟现实、增强现实等应用中的方向估计鲁棒性。
Comments 13 pages, 8 figures
Journal ref IEEE Access, vol. 13, pp. 198458-198470, 2025
Robust Route Planning for Sidewalk Delivery Robots
面向人行道的鲁棒路径规划
机构 * Division of Transport and Systems Analysis, KTH Royal Institute of Technology（交通与系统分析系，皇家理工学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文研究了人行道配送机器人在动态环境中的鲁棒路径规划问题，通过模拟机器人、行人和障碍物的交互，结合鲁棒优化与仿真生成真实通行时间，评估不同机器人设计和环境条件下的效率。
Journal ref Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 188(2026), 105670
Inclusive Kitchen Design for Older Adults: Generative AI Visualizations to Support Mild Cognitive Impairment
包容性厨房设计用于老年人：生成式AI可视化以支持轻度认知障碍
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究利用生成式AI创建MCI友好的厨房设计，通过训练Stable Diffusion模型提升可视化效果，帮助老年人更易独立生活。
Comments 19 pages, 7 figures, 5 tables, IAFOR Agen2026 Conference Proceedings
Exploration and Exploitation Errors Are Measurable for Language Model Agents
语言模型代理中的探索与利用误差是可测量的
机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； KRAFTON ； Ludo Robotics
专题命中 具身导航 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究探讨了语言模型代理在复杂决策任务中探索与利用误差的测量方法，设计可控环境评估不同模型的表现，发现前沿模型在任务中表现不佳，推理模型更有效，通过少量工程优化可显著提升探索与利用能力。
Inertial Magnetic SLAM Systems Using Low-Cost Sensors
利用低成本传感器的惯性磁力SLAM系统
机构 * Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology（电气工程与计算机科学系，皇家理工学院） ； Dept. of Electrical Engineering, Linköping University（电气工程系，林波大学） ； Dept.of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology（电气工程与计算机科学系，皇家理工学院） ； Division of Underwater Technology, Swedish Defence Research Agency (FOI)（水下技术 division，瑞典国防研究机构（FOI））
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出基于磁力辅助惯性导航的松耦合和紧耦合惯性磁力SLAM系统，利用低成本传感器实现高精度定位，实验表明紧耦合系统在多数场景下定位误差更小。
Comments Update abstract and add extra experiments
Path Integral Control in Gaussian Belief Space for Partially Observed Systems
高斯信念空间中部分观测系统的路径积分控制
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)
AI总结 本文将路径积分控制扩展到部分观测系统，通过高斯信念空间建模，推导了匹配条件在无限维信念空间中的失效情况，并提出MPPI-Belief算法以实现有效控制。
Comments 6 pages, Submitted to CDC 2026
2. 具身推理 2 篇
Aerial Vision-Language Navigation with a Unified Framework for Spatial, Temporal and Embodied Reasoning
基于空间、时间与具身推理的统一框架的空域视觉-语言导航
机构 * Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (Ministry of Education)（电磁波信息科学重点实验室（教育部）） ； School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； Fudan University（复旦大学）
专题命中 具身推理 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV
AI总结 本文提出一种统一框架，利用单目RGB视角和自然语言指令实现空域视觉-语言导航，通过多任务学习优化空间感知、轨迹推理和动作预测，提升轻量化无人机在复杂环境中的导航能力。
Comments Under Review, 16 pages, 12 figures. Our code is publicly available at https://github.com/return-sleep/AeroAct
Beyond State Consistency: Behavior Consistency in Text-Based World Models
超越状态一致性：文本基础世界模型中的行为一致性
机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； MBZUAI ； Peking University（北京大学） ； Microsoft（微软）
专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出行为一致性训练方法，通过改进世界模型与真实环境的功能一致性，提升长期对齐效果，实验显示在WebShop和TextWorld中表现优异，同时保持单步预测质量。
Comments 20 pages, 2 figures
3. 模仿学习与强化学习 4 篇
Chain of Uncertain Rewards with Large Language Models for Reinforcement Learning
基于大语言模型的强化学习中不确定奖励链
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出CoUR框架，利用大语言模型优化强化学习中的奖励函数设计，通过不确定性量化和贝叶斯优化提升效率与鲁棒性。
Beyond Conservative Automated Driving in Multi-Agent Scenarios via Coupled Model Predictive Control and Deep Reinforcement Learning
通过耦合模型预测控制和深度强化学习实现多智能体场景下的非保守自动驾驶
机构 * TU Delft, Faculty of Civil Engineering and Geosciences, Department of Transport and Planning（代尔夫特理工大学，土木工程与地质科学学院，交通与规划系） ； NVIDIA
专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 本文提出结合MPC与RL的框架，提升多智能体场景下的导航性能，实验表明MPC-RL在碰撞率和成功率上优于传统方法，且在零样本迁移中表现更优，展示了MPC对跨场景鲁棒性的贡献。
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
Failure Identification in Imitation Learning Via Statistical and Semantic Filtering
通过统计和语义过滤进行模仿学习中的故障识别
机构 * Université Paris-Saclay, CEA, List（巴黎-萨克雷大学，CEA，List） ； Inria, CNRS, Université de Lorraine, LORIA（Inria，CNRS，洛林大学，LORIA） ； Bleu Robotics（Bleu机器人）
专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文提出FIDeL模块，结合统计和语义过滤技术，提升机器人模仿学习中的故障检测性能，通过多模态数据集BotFails验证其有效性。
Comments 8 pages, Appendix coming soon, accepted at ICRA 2026
Empowerment Gain and Causal Model Construction: Children and adults are sensitive to controllability and variability in their causal interventions
赋能增益与因果模型构建：儿童和成人对干预可控性和变异性敏感
机构 * Department of Psychology, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校心理学系） ； Department of Computer Science, University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学计算机科学系） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所）
专题命中 模仿学习与强化学习 ：world model(abstract,comments)；分类 cs.AI
AI总结 研究探讨了赋能增益在因果学习中的作用，通过实验验证儿童和成人如何利用赋能信号推断因果关系并设计干预措施。
Comments Accepted to Philosophical Transactions A, Special issue: World models, AGI, and the hard problems of life-mind continuity. Expected publication in 2026
4. 人机交互与遥操作 2 篇
LEO-RobotAgent: A General-purpose Robotic Agent for Language-driven Embodied Operator
LEO-RobotAgent: 一种通用的基于语言的机器人代理框架
机构 * Zhejiang University, Hangzhou 310000, P. R. China（浙江大学，杭州310000，中华人民共和国）
专题命中 人机交互与遥操作 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出LEO-RobotAgent框架，旨在通过语言驱动实现机器人在复杂场景中完成多样化任务，具备强泛化能力、鲁棒性和高效性，降低人机交互门槛。
Adaptive Multi-Scale Channel-Spatial Attention Aggregation Framework for 3D Indoor Semantic Scene Completion Toward Assisting Visually Impaired
自适应多尺度通道-空间注意力聚合框架用于3D室内语义场景补全以协助视障人士
专题命中 人机交互与遥操作 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出自适应多尺度注意力聚合框架，解决2D到3D特征提升中的噪声扩散和多尺度融合结构不稳定问题，通过通道-空间注意力机制和分层自适应门控策略提升小物体和桌子的识别精度，实验表明在NYUv2基准上mIoU达27.88%。
Comments We need to optimize the experiment, the changes are quite significant
5. 机器人数据与评测 12 篇
Target-Bench: Can Video World Models Achieve Mapless Path Planning with Semantic Targets?
Target-Bench: 视频世界模型能否在语义目标下实现无地图路径规划？
机构 * TUM（慕尼黑技术大学） ； Bosch AI Center（博世人工智能中心） ； ETH（苏黎世联邦理工学院） ； NJU（南京大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 Target-Bench首次评估视频世界模型的语义推理、空间估计和规划能力，通过450个机器人采集场景和5个互补指标揭示当前模型在语义推理与视觉生成间的显著差距。
Comments 19 pages
EmbodiedClaw: Conversational Workflow Execution for Embodied AI Development
EmbodiedClaw：基于对话的多任务多场景多模型具身AI开发流程执行
机构 * School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学信息科学与工程学院） ； School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学机械科学与工程学院） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Lehigh University（莱斯大学） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院）
专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出EmbodiedClaw，通过对话实现具身AI开发流程的自动规划与执行，减少人工工程工作量，提升可执行性、一致性和可重复性。
Comments 13 pages, 7 figure
SuperGrasp: Single-View Object Grasping via Superquadric Similarity Matching, Evaluation, and Refinement
SuperGrasp：基于超二次曲面相似性匹配的单视角物体抓取
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出SuperGrasp框架，通过超二次曲面相似性匹配和E-RNet网络，实现单视角平行爪抓取的高效候选生成与稳定评估，实验验证其在新物体和杂乱场景中的泛化能力。
Comments Minor revisions to the manuscript content, author order, and experimental results
Abstract 3D Perception for Spatial Intelligence in Vision-Language Models
抽象3D感知用于视觉-语言模型中的空间智能
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；embodied agent(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出SandboxVLM框架，通过抽象边界框编码几何结构和物理动力学，提升视觉-语言模型在3D任务中的空间智能，实验证明其在零样本设置下显著提升性能。
Feed-Forward 3D Scene Modeling: A Problem-Driven Perspective
前馈3D场景建模：以问题为导向的视角
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Tübingen（图宾根大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV
AI总结 本文探讨了前馈3D重建的通用方法，提出以模型设计为核心的分类体系，涵盖特征增强、几何意识、模型效率等五个核心问题，旨在推动3D场景建模的标准化与可扩展性。
Comments 67 pages, 395 references. Project page: https://ff3d-survey.github.io. Code: https://github.com/ziplab/Awesome-Feed-Forward-3D. This work has been submitted to Springer for possible publication
RoboTAG: End-to-end Robot Configuration Estimation via Topological Alignment Graph
RoboTAG: 通过拓扑对齐图实现端到端的机器人配置估计
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文提出RoboTAG，通过结合3D和2D分支，利用拓扑对齐图缓解对标签的依赖，提升机器人姿态估计的鲁棒性。
[Emerging Ideas] Artificial Tripartite Intelligence: A Bio-Inspired, Sensor-First Architecture for Physical AI
新兴理念：人工三元智能：一种生物启发、以传感器优先的物理AI架构
机构 * Seoul National University（首尔国立大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出人工三元智能（ATI），一种生物启发的物理AI架构，通过模块化设计实现传感器控制与推理的协同进化，提升动态环境下的性能与效率。
3D Instruction Ambiguity Detection
三维指令歧义检测
机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（电子与计算机工程学院，北京大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出三维指令歧义检测任务，构建了大规模基准Ambi3D，发现现有3D大语言模型难以判断指令歧义，提出AmbiVer框架解决该问题，提升具身AI的安全性。
Olfactory pursuit: catching a moving odor source in complex flows
嗅觉追逐：在复杂的流体中捕捉移动的气味源
机构 * Istituto dei Sistemi Complessi, CNR（复杂系统研究所，国家研究 council） ； Department of Physics & INFN, Tor Vergata University of Rome（罗马 Tor Vergata 大学物理系及 INFN）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究提出了一种基于部分可观测马尔可夫决策过程的嗅觉追逐方法，结合信息获取与贪心策略，有效应对目标持续运动的挑战，提升在信息贫乏环境中的搜索性能。
A Domain-Specific Language for LLM-Driven Trigger Generation in Multimodal Data Collection
面向LLM驱动触发生成的领域特定语言
机构 * FZI Research Center for Information Technology（FZI信息与技术研究中心）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种基于领域特定语言的意图驱动数据收集框架，通过自然语言交互与形式化规范相结合，实现多模态传感器数据的选择性采集，提升生成一致性与执行效率。
Comments Version submitted to the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026)
Optimizing Control-Friendly Trajectories with Self-Supervised Residual Learning
利用自监督残差学习优化可控路径
机构 * School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学航空科学与工程学院） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州创新研究院） ； School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出自监督残差学习与轨迹优化框架，通过学习闭环模型中的未知动态效应，生成对后续控制器友好的最优轨迹，验证了混合动力学在四旋翼敏捷飞行中的有效性。
Comments 10 pages, 9 figures
Shill Bidding Prevention in Decentralized Auctions Using Smart Contracts
利用智能合约防止去中心化拍卖中的哄抬报价
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)
AI总结 本文提出利用区块链智能合约的动态惩罚机制，通过评估九种不同竞价行为的Bid Shill Score，防止拍卖欺诈，同时保持交易成本和响应时间在可控范围内。
Journal ref Information Sciences, Volume 718, November 2025, 122374
6. 其他机器人 9 篇
Wireless bioelectronic control architectures for biohybrid robotic systems
无线生物电子控制架构用于生物混合机器人系统
机构 * Frontier Management Office, Toyota Central R&D Labs., Inc.（丰田中央研究实验室）
专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出无线生物机器人控制的耦合协同设计框架，分析三种控制策略并提出设计原则，为开发稳定、可扩展的生物混合机器人系统提供指导。
