机器人 / 具身智能

Dual-Timescale Memory in a Spiking Neuron-Astrocyte Network for Efficient Navigation

双时间尺度记忆在尖峰神经元-胶质细胞网络中的应用：用于高效导航

Yuliya Tsybina, Evgenia Antonova, Sergey Shchanikov, Vsevolod Kulagin, Alexey Mikhaylov, Victor Kazantsev, Vyacheslav Demin, Susanna Gordleeva

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

AI总结 本文提出了一种结合神经元和胶质细胞动态的双时间尺度记忆机制，通过尖峰时间依赖性可塑性（STDP）和胶质细胞钙瞬变，实现高效导航，减少路径长度并提升目标完成率。

FineCog-Nav: Integrating Fine-grained Cognitive Modules for Zero-shot Multimodal UAV Navigation

FineCog-Nav：整合细粒度认知模块以实现零样本多模态无人机导航

Dian Shao, Zhengzheng Xu, Peiyang Wang, Like Liu, Yule Wang, Jieqi Shi, Jing Huo

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Nanjing University（南京大学） 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FineCog-Nav框架，通过细粒度认知模块提升无人机零样本多模态导航性能，构建了AerialVLN-Fine基准测试集，实验表明其在指令遵循、长视距规划和环境泛化方面优于基线方法。

Comments Accepted by CVPR 2026 Findings

Power in Numbers: Primitive Algorithm for Swarm Robot Navigation in Unknown Environments

数字中的力量：用于未知环境的原始群体机器人导航算法

Yusuke Tsunoda, Shoken Otsuka, Kazuki Ito, Runze Xiao, Keisuke Naniwa, Yuichiro Sueoka, Koichi Osuka

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

AI总结 本文提出一种简单的群体机器人导航算法，利用机器人数量进行未知环境导航，无需环境感知或复杂通信。

Comments 11 pages, 22 figures

Journal ref Robotics and Autonomous Systems, Volume 198, 2026, 105329, ISSN 0921-8890

GIST: Multimodal Knowledge Extraction and Spatial Grounding via Intelligent Semantic Topology

GIST：通过智能语义拓扑进行多模态知识提取与空间定位

Shivendra Agrawal, Bradley Hayes

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

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

AI总结 GIST通过智能语义拓扑提取多模态知识，构建语义标注的导航拓扑，实现复杂环境中的空间定位与人类-AI交互任务。

A Reconfigurable Pneumatic Joint Enabling Localized Selective Stiffening and Shape Locking in Vine-Inspired Robots

一种可重构气动关节，用于实现藤蔓启发机器人中的局部选择性刚度增强和形状锁定

Ayodele James Oyejide, Ustaz A. Yaqub, Samir Erturk, Eray A. Baran, Fabio Stroppa

机构 * Department of Electrical and Electronics Engineering, Kadir Has University（电子与电子工程系，卡迪尔·哈斯大学） ； Department of Computer Engineering, Kadir Has University（计算机工程系，卡迪尔·哈斯大学） ； Department of Mechatronics Engineering, Istanbul Bilgi University（机械电子工程系，伊斯坦布尔比尔吉大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种可重构气动关节，通过在机器人本体引入可调刚度，实现局部刚度增强和形状锁定，提升机器人在自由空间中的性能。

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The Amazing Agent Race: Strong Tool Users, Weak Navigators

令人惊叹的智能体竞赛：强大的工具使用者，薄弱的导航者

Zae Myung Kim, Dongseok Lee, Jaehyung Kim, Vipul Raheja, Dongyeop Kang

机构 * University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Yonsei University（延世大学） ； Grammarly 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AAR基准测试，通过有向无环图谜题评估智能体的导航与工具使用能力，发现线性基准无法检测到导航失误问题。

Semantic Area Graph Reasoning for Multi-Robot Language-Guided Search

语义区域图推理用于多机器人语言引导搜索

Ruiyang Wang, Hao-Lun Hsu, Jiwoo Kim, Miroslav Pajic

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

AI总结 本文提出语义区域图推理框架，通过结构化语义拓扑抽象实现多机器人语义搜索，提升复杂室内环境中的目标搜索效率。

Contact-Aware Planning and Control of Continuum Robots in Highly Constrained Environments

具备接触意识的连续机器人在高度受限环境中的规划与控制

Aedan Mangan, Kehan Long, Ki Myung Brian Lee, Miheer Potdar, Nikolay Atanasov, Tania K. Morimoto

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校机械与航空航天工程系） ； SceniX Inc（SceniX公司） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系） ； Department of Surgery, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校外科系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种具备接触意识的规划方法，通过评估接触质量并惩罚危险交互，生成可行轨迹和接触意识雅可比矩阵，实验证明其在高度受限环境中可靠导航的能力。

Comments 15 pages, 3 figures

Trajectory Planning for Safe Dual Control with Active Exploration

安全双控轨迹规划与主动探索

Kaleb Ben Naveed, Manveer Singh, Devansh R. Agrawal, Dimitra Panagou

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（密歇根大学机器人学系） ； Department of Aerospace Engineering, University of Michigan（密歇根大学航空航天工程系） 纠错

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

AI总结 本文研究了一种受预算约束的双控问题，通过整合鲁棒规划与主动探索，在保证安全性和预算可行性的同时，平衡即时任务性能与长期不确定性降低。

Sampling-Based Multi-Modal Multi-Robot Multi-Goal Path Planning

基于采样的多模态多机器人多目标路径规划

Valentin N. Hartmann, Tirza Heinle, Yijiang Huang, Stelian Coros

机构 * Computational Robotics Lab ETH Zürich（机器人计算实验室ETH Zurich） 纠错

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

AI总结 本文提出基于采样的多机器人多目标路径规划方法，解决多机器人协同任务中的路径规划问题，实现概率完备和渐进最优的规划算法。

Comments 25 pages, 17 figures