机器人 / 具身智能

HAVEN: Hierarchical Adversary-aware Visibility-Enabled Navigation with Cover Utilization using Deep Transformer Q-Networks

HAVEN：基于深度变换器Q网络的分层对抗感知可见性导航与覆盖利用

Mihir Chauhan, Damon Conover, Aniket Bera

机构 * IDEAS Lab, Department of Computer Science, Purdue University（IDEAS实验室，计算机科学系，普渡大学） ； DEVCOM Army Research Laboratory（国防部陆军研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分层导航框架，结合深度变换器Q网络作为高层子目标选择器和模块化低层控制器，通过可见性感知候选生成和潜在场控制器提升导航安全性与效率。

Real-Time Structural Detection for Indoor Navigation from 3D LiDAR Using Bird's-Eye-View Images

基于3D激光雷达的实时室内导航鸟瞰图像结构检测

Guanliang Li, Pedro Espinosa-Angulo, David Perez-Saura, Santiago Tapia-Fernandez

机构 * Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种轻量实时框架，通过将3D激光雷达数据投影到2D鸟瞰图像中，实现高效结构检测，采用几何方法和YOLO-OBB深度学习检测器，结合时空融合模块提升稳定性，实验证明YOLO-OBB在资源受限平台上的高效鲁棒性。

RHINO-AR: An Augmented Reality Exhibit for Teaching Mobile Robotics Concepts in Museums

RHINO-AR：一种用于博物馆中教学移动机器人概念的增强现实展览

Nils Dengler, Tim Graf, Leif Van Holland, Patrick Stotko, Reinhard Klein, Maren Bennewitz

机构 * Humanoid Robots Lab, University of Bonn, Germany（波恩大学人形机器人实验室，德国） 纠错

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

AI总结 RHINO-AR通过将虚拟重建的机器人置于真实博物馆空间，解决了VR展览与现实环境分离的问题，提升了非专业观众对移动机器人导航概念的理解。

VLN-NF: Feasibility-Aware Vision-and-Language Navigation with False-Premise Instructions

VLN-NF：具有假前提指令的视图与语言导航

Hung-Ting Su, Ting-Jun Wang, Jia-Fong Yeh, Min Sun, Winston H. Hsu

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； National Tsing Hua University（国立清华大学） ； DRIC 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VLN-NF基准，通过引入假前提指令，要求智能体在目标不存在时进行探索并明确输出NOT-FOUND，采用ROAM方法在房间级导航与室内探索中取得最佳性能。

Comments ACL 2026 camera ready

TagaVLM: Topology-Aware Global Action Reasoning for Vision-Language Navigation

TagaVLM：面向视觉语言导航的拓扑感知全局动作推理

Jiaxing Liu, Zexi Zhang, Xiaoyan Li, Boyue Wang, Yongli Hu, Baocai Yin

机构 * School of Information Science and Technology, Beijing University of Technology, China（信息科学与技术学院，北京理工大学，中国） ； Imperial College London, U.K.（伦敦帝国理工学院，英国） 纠错

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

AI总结 TagaVLM通过引入拓扑结构增强视觉语言模型，提升空间推理能力，在R2R基准中取得最佳性能，优于现有方法。

NaviFormer: A Deep Reinforcement Learning Transformer-like Model to Holistically Solve the Navigation Problem

NaviFormer：一种深度强化学习变换器模型，以整体解决导航问题

Daniel Fuertes, Andrea Cavallaro, Carlos R. del-Blanco, Fernando Jaureguizar, Narciso García

机构 * Grupo de Tratamiento de Imágenes, Information Processing and Telecommunications Center, ETSI Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid（图像处理与电信中心，信息处理与电信中心，电信工程学院，马德里理工大学） ； Idiap Research Institute（Idiap研究机构） 纠错

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

AI总结 NaviFormer通过预测高层路线和底层轨迹，整体解决导航问题，实验表明其在准确性和计算速度上表现优异，适用于实时任务。

Comments Published in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

Instruction-as-State: Environment-Guided and State-Conditioned Semantic Understanding for Embodied Navigation

指令作为状态：环境引导和状态条件的语义理解用于具身导航

Zhen Liu, Yuhan Liu, Jinjun Wang, Jianyi Liu, Wei Song, Jingwen Fu

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； The Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究所） ； School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种环境引导和状态条件的语义理解方法，通过动态指令-感知纠缠提升具身导航性能，实验表明在多个基准测试中表现优异。

A Hamilton-Jacobi Reachability-Guided Search Framework for Efficient and Safe Indoor Planar Robot Navigation

一种基于哈密顿-雅可比可达性的搜索框架用于高效安全的室内平面机器人导航

Hanyang Hu, Cameron Siu, Mo Chen

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

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

AI总结 本文提出结合离线哈密顿-雅可比可达性与在线图搜索的方法，提升室内机器人导航的效率和安全性，通过预计算的HJ值函数作为启发式和安全约束，减少计算开销。

Think before Go: Hierarchical Reasoning for Image-goal Navigation

先思后行：面向图像目标导航的层次推理

Pengna Li, Kangyi Wu, Shaoqing Xu, Fang Li, Lin Zhao, Long Chen, Zhi-Xin Yang, Nanning Zheng

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, National Engineering Research Center for Visual Information and Applications, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人机混合增强智能国家实验室、视觉信息与应用国家工程研究中心、人工智能与机器人研究所、西安交通大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； School of Automation, Beijing Institute of Technology（自动化学院，北京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HRNav框架，通过分层规划与执行解决图像目标导航问题，利用视觉语言模型生成短期计划并结合在线强化学习策略，引入Wandering Suppression Penalty降低漂移问题，实验验证其有效性。

Comments Accepted by ACL2026 (main conference)

LookasideVLN: Direction-Aware Aerial Vision-and-Language Navigation

LookasideVLN: 基于方向的空中视觉与语言导航

Yuwei Ning, Ganlong Zhao, Yipeng Qin, Si Liu, Yang Liu, Liang Lin, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Centre for Perceptual and Interactive Intelligence（感知与交互智能中心） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； Beihang University（北航） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东大数据分析与处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出LookasideVLN，通过利用自然语言中的方向线索提升空中视觉与语言导航的准确性和效率，采用方向感知图、空间地标知识库和方向MLLM导航代理三种核心组件。

Comments Accepted by CVPR 2026

LiDAR-based Crowd Navigation with Visible Edge Group Representation

基于LiDAR的人群导航与可见边缘组表示

Allan Wang, Aaron Steinfeld

机构 * Miraikan, the National Museum of Emerging Science and Innovation（日本新兴科学与创新国家博物馆） ； the 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 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出基于LiDAR的人群导航方法，通过可见边缘组表示提升导航安全性与社交性，同时在密集人群环境中实现更快的计算速度。

Comments Under review

Evolution as fitness landscape navigation: Concepts, Measures, and Emerging Questions

进化作为适应度景观导航：概念、度量和新兴问题

Malvika Srivastava, Claudia Bank, Joachim Krug, Suman G. Das

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 本文综述了进化中适应度景观导航的理论与方法，定义了关键概念，探讨了表型-基因型映射与适应度景观的关系，提出新的导航度量，并讨论了非单调路径对进化导航的影响。

Comments 27 pages, 2 figures

A Survey of Spatial Memory Representations for Efficient Robot Navigation

一种用于高效机器人导航的空间记忆表示综述

Ma. Madecheen S. Pangaliman, Steven S. Sison, Erwin P. Quilloy, Rowel Atienza

机构 * University of the Philippines Diliman（菲律宾大学杜马扬分校） ； University of Santo Tomas（圣托马斯大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了88篇文献，探讨了空间记忆效率问题，提出α指标评估部署可行性，揭示了内存架构对实际部署的影响。

Comments Accepted at the Women in Computer Vision (WiCV) Workshop at CVPR 2026

Greedy Kalman-Swarm: Improving State Estimation in Robot Swarms in Harsh Environments

贪心卡尔曼-群：在恶劣环境中提高机器人群的状态估计

Phunyapa Suksomboon, Paulo Garcia

机构 * International School of Engineering, Chulalongkorn University（国际工程学院，朱拉隆功大学） 纠错

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

AI总结 本文提出贪心卡尔曼-群方法，通过局部分布式状态估计提升机器人群在恶劣环境中的状态估计精度，平衡了独立估计的低开销与集中系统的高精度。

Comments accepted at ECTI-CON 2026

Chatting about Conditional Trajectory Prediction

关于条件轨迹预测的讨论

Yuxiang Zhao, Wei Huang, Haipeng Zeng, Huan Zhao, Yujie Song

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出CiT方法，通过跨时间域意图交互实现轨迹预测，结合自身运动与社交交互信息，提升预测精度并集成机器人运动规划模块。

AI Approach for MRI-only Full-Spine Vertebral Segmentation and 3D Reconstruction in Paediatric Scoliosis

基于AI的MRI-only全脊柱椎体分割及3D重建在儿童脊柱侧弯中的应用

Nathasha Naranpanawa, Maree T. Izatt, Robert D. Labrom, Geoffrey N. Askin, J. Paige Little

机构 * Biomechanics and Spine Research Group, School of Mechanical, Medical, and Process Engineering, Faculty of Engineering, Queensland University of Technology（生物力学与脊柱研究组，机械、医学与过程工程学院，工程学院，昆士兰理工大学） ； Centre for Biomedical Technologies, School of Mechanical, Medical and Process Engineering, Faculty of Engineering, Queensland University of Technology（生物医学技术中心，机械、医学与过程工程学院，工程学院，昆士兰理工大学） ； Orthopaedics Department, Queensland Children’s Hospital（骨科部门，昆士兰儿童医院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种AI框架，通过GAN将低剂量CT转换为MRI图像，结合已有MRI数据训练U-Net模型，实现全脊柱3D重建，提升分割精度并缩短处理时间，支持无辐射的脊柱侧弯评估。

Comments Presented at 2026 Spine Society of Australia 37th Annual Scientific Meeting

Temporal Representations for Exploration: Learning Complex Exploratory Behavior without Extrinsic Rewards

时间表示用于探索：在没有外在奖励的情况下学习复杂探索行为

Faisal Mohamed, Catherine Ji, Benjamin Eysenbach, Glen Berseth

机构 * Mila-Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于时间对比表示的探索方法，通过优先选择不可预测未来结果的状态，实现复杂探索行为的学习，无需外在奖励。

Sensorimotor Self-Recognition in Multimodal Large Language Model-Driven Robots

多模态大语言模型驱动机器人中的躯体自我识别

Iñaki Dellibarda Varela, Pablo Romero-Sorozabal, Diego Torricelli, Gabriel Delgado-Oleas, Jose Ignacio Serrano, Maria Dolores del Castillo Sobrino, Eduardo Rocon, Manuel Cebrian

机构 * Center for Automation and Robotics（自动化与机器人中心） ； University of Azuay（阿祖亚大学） 纠错

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

AI总结 本文研究多模态大语言模型通过躯体运动经验发展自我识别能力，展示机器人在环境感知、自我识别和预测意识方面的表现，揭示感觉整合对最小自我的影响及记忆协调机制。

Comments 16 pages, 3 figures, 1 table

Active World-Model with 4D-informed Retrieval for Exploration and Awareness

具有4D信息检索的主动世界模型用于探索与意识

Elaheh Vaezpour, Amirhosein Javadi, Tara Javidi

机构 * KavAI ； UCSD（加州大学圣迭戈分校） 纠错

专题命中 具身导航 ：world model(abstract,comments)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出AW4RE模型，通过结合4D信息检索、几何支持与时间一致性，提升在动态环境中感知决策的准确性与一致性。

Comments 11 pages, 4 figures, submitted to ICLR 2026 2nd Workshop on World Models

Linking Exteroception and Proprioception through Improved Contact Modeling for Soft Growing Robots

通过改进的接触建模将体外感知与本体感觉联系起来用于软生长机器人

Francesco Fuentes, Serigne Diagne, Zachary Kingston, Laura H. Blumenschein

机构 * School of Mechanical Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN, USA（帕克大学机械工程学院） ； Department of Computer Science, Purdue University, West Lafayette, IN, USA（帕克大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出利用软生长机器人进行环境映射与探索，通过分析碰撞行为并开发基于几何的模拟器，验证了其在不同环境中高效探索的潜力。

Comments Accepted to International Journal of Robotics Research (IJRR), 23 pages, 22 figures, 1 table

Automation and AI Technology in Surface Mining With a Brief Introduction to Open-Pit Operations in the Pilbara

表面采矿中的自动化与人工智能技术及皮尔巴拉露天采矿简介

Raymond Leung, Andrew J Hill, Arman Melkumyan

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；robotics(comments,journal_ref)

AI总结 本文综述了采矿行业，特别是西澳皮尔巴拉铁矿区在工程问题、技术创新、机器人开发和自动化方面的挑战与进展，旨在展示技术现状并提高工程界对采矿中AI和自动化趋势的认识。

Comments Accepted manuscript. Paper provides insights on state-of-the-art technologies and future trends. Keywords: Mining automation, robotics, intelligent systems, machine learning, remote sensing, geostatistics, planning, scheduling, optimization, modelling, geology, complex systems. Document: 21 pages, 6 figures, 2 tables. 2024 Update: Added ICRA conference poster + slides as ancilliary files

Journal ref IEEE Robotics & Automation Magazine 32:3 (2025) 164-183

The Umwelt Representation Hypothesis: Rethinking Universality

环境表征假设：重新思考普遍性

Victoria Bosch, Rowan Sommers, Adrien Doerig, Tim C Kietzmann

机构 * Institute of Cognitive Science, University of Osnabrück（奥尔登堡大学认知科学研究所） ； Department of Psychology and Education, Freie Universität Berlin（柏林自由大学心理学与教育系） ； Bernstein Center for Computational Neuroscience, Berlin（柏林计算神经科学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出环境表征假设，认为系统表征的相似性源于生态约束下的重叠而非单一最优解，挑战了普遍性观点。

Comments preprint v1

On the Reliability of Computer Use Agents

关于计算机使用代理的可靠性

Gonzalo Gonzalez-Pumariega, Saaket Agashe, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang

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

AI总结 研究计算机使用代理可靠性问题，分析执行中的随机性、任务描述模糊性和代理行为差异三大因素，发现任务指定和代理行为变化影响可靠性，需通过重复执行评估并提升稳定性。

Comments 33 pages, 3 figures, 4 tables

Integrating Graphs, Large Language Models, and Agents: Reasoning and Retrieval

图、大语言模型与代理的整合：推理与检索

Hamed Jelodar, Samita Bai, Mohammad Meymani, Parisa Hamedi, Roozbeh Razavi-Far, Ali Ghorbani

机构 * Canadian Institute for Cybersecurity, Faculty of Computer Science, University of New Brunswick（加拿大网络安全研究所，计算机科学学院，新不伦瑞克大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了图与大语言模型整合的设计选择，分类了基于用途、图模态和整合策略的方法，探讨了不同领域中的适用场景和优缺点。

Deep learning based Non-Rigid Volume-to-Surface Registration for Brain Shift compensation Using Point Cloud

基于深度学习的非刚性体积分到表面注册用于脑移位补偿的点云方法

Eashrat Jahan Muniya, Gernot Kronreif, Ander Biguri, Wolfgang Birkfellner, Sepideh Hatamikia

机构 * Austrian Center for Medical Innovation and Technology（奥地利医学创新与技术中心） ； Medical University of Vienna（维也纳医学大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Danube Private University (DPU)（多瑙私人大学（DPU）） 纠错

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

AI总结 本文提出基于深度学习的非刚性体积分到表面注册方法，利用稀疏手术表面观测进行密集位移场估计，实现有限视野下的脑移位补偿。

Planning Smooth and Safe Control Laws for a Unicycle Robot Among Obstacles

为躲避障碍物的单轮机器人规划平滑且安全的控制律

Aref Amiri, Basak Sakcak, Steven M. LaValle

机构 * Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, University of Oulu（奥卢大学信息科技与电气工程学院） ； Department of Advanced Computing Sciences, Maastricht University（马斯特里赫特大学高级计算科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种框架，用于在存在障碍物的环境中安全导航单轮点机器人至目标位置，通过引入新的QP公式生成减少总弯曲和总转向的Cinfinity光滑向量场，并设计非线性反馈控制器保证安全集的前向不变性。

Comments This work has been accepted for publication in the 2026 European Control Conference (ECC)

ACE-Router: Generalizing History-Aware Routing from MCP Tools to the Agent Web

ACE-Router: 从MCP工具到智能体网络的历史感知路由泛化

Zhiyuan Yao, Zishan Xu, Yifu Guo, Zhiguang Han, Cheng Yang, Shuo Zhang, Weinan Zhang, Xingshan Zeng, Weiwen Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Technologies Co. Ltd（华为技术有限公司） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ACE-Router，通过依赖丰富的候选图合成多轮轨迹，训练出动态上下文理解的路由器，实现在大规模生态系统中的精准导航，实验显示其在MCP-Universe和MCP-Mark基准上表现优异，具备泛化性和鲁棒性。

City-Wide Low-Altitude Urban Air Mobility: A Scalable Global Path Planning Approach via Risk-Aware Multi-Scale Cell Decomposition

城市级低空城市空中交通：一种通过风险感知多尺度单元分解的可扩展全局路径规划方法

Josue N. Rivera, Dengfeng Sun, Chen Lv

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； School of Aeronautics and Astronautics, Purdue University（普渡大学航空航天学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于风险感知的多尺度单元分解方法，用于城市级低空城市空中交通的可扩展全局路径规划，通过动态平衡分辨率与计算速度，降低累计风险并减少计算时间。

Comments 6 pages

Geometry-Aware Networking for Low-Altitude Economy: Movable Antennas in Space-Air-Ground Integrated Systems

面向低空经济的几何感知网络：空间-空-地一体化系统中的可移动天线

Heyou Liu, Bang Huang, Mohamed-Slim Alouini

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出一种分层的空间-空-地一体化网络架构，通过可移动天线实现局部几何适应，提升网络鲁棒性和多功能操作能力。

An Innovation-Based Approach to Detect Stealthy Disturbance Attacks in Maritime Monitoring

基于创新的检测 stealthy 干扰攻击在海上监控中的方法

Gabriele Oliva, Bianca Mazzà, Roberto Setola

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出统计检测套件（SDS）用于检测恶意隐蔽干扰，通过Kalman滤波创新直接进行异常监控，结合四种互补检查提升海上系统对物理-网络安全的防御能力。

Comments Accepted for publication on Control Engineering Practice