Directional Scattering-Induced Optical Forces on a Mie Particle near a Metal Interface
介电纳米颗粒靠近金属界面时的方向散射诱导的光学力
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)
AI总结 研究介电纳米颗粒靠近金属界面时的光学力，通过散射和多极响应的干涉实现高度定向散射，揭示了散射诱导力的方向和大小与辐射通道的角直接性相关，为光学分选提供新途径。
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. 机器人操作 61 篇
Coherent Microwave Driving of Domain Wall Depinning in a Ferrimagnetic Garnet
铁磁性石榴石中域壁解pinning的相干微波驱动
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)
AI总结 通过相干微波驱动实现铁磁性石榴石中域壁解pinning，揭示了共振激发在非线性动态下的作用机制，展示了磁性纹理操控的新方法。
Journal ref Nano Lett. 26, 6048-6054 (2026)
The spread of low-credibility content by social bots
社交机器人传播低可信内容的扩散
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)
AI总结 研究通过分析2016年美国大选期间推特上的40万篇文章传播数据，发现社交机器人在放大低可信内容中扮演了关键角色，且人类用户易受其影响转发低可信内容。
Comments 41 pages, 20 figures, 3 tables
Journal ref Nature Communications, 9: 4787, 2018
2. 具身导航 38 篇
Robo-Cortex: A Self-Evolving Embodied Agent via Dual-Grain Cognitive Memory and Autonomous Knowledge Induction
Robo-Cortex: 通过双粒认知记忆和自主知识诱导实现自我进化具身智能体
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； X-Humanoid ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学）
专题命中 具身导航 ：embodied agent(title,abstract)；navigation(abstract)；world model(abstract)；robotic(abstract)
AI总结 本文提出Robo-Cortex框架，通过双粒认知记忆和自主知识诱导机制，使机器人能够自主诱导导航启发式方法并优化认知策略，从而在复杂环境中实现自主导航和探索。
NewsLens: A Multi-Agent Framework for Adversarial News Bias Navigation
NewsLens: 一个用于对抗性新闻偏见导航的多智能体框架
机构 * Independent Researcher（独立研究者）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；manipulation(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出NewsLens多智能体框架，通过五个智能体协作解构新闻文章，揭示意识形态缺失、修辞操纵和框架边界，利用Qwen2.5-3B-Instruct和Mistral 7B模型进行评估，展示了系统在不同政治事件簇中的表现。
Comments 17 pages, 2 figures, 7 tables, 1 appendix
DynoSLAM: Dynamic SLAM with Generative Graph Neural Networks for Real-World Social Navigation
DynoSLAM：基于生成图神经网络的动态SLAM用于现实世界的社交导航
机构 * Applied AI Institute（应用人工智能研究所）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文提出DynoSLAM，通过整合社交感知图神经网络，解决动态环境中SLAM的不确定性问题，提升机器人在拥挤环境中的导航能力。
Comments Code & Project page at https://github.com/makriot/dynoslam
A Deployable Embodied Vision-Language Navigation System with Hierarchical Cognition and Context-Aware Exploration
可部署的具身视觉-语言导航系统：具有层次认知和上下文感知探索
机构 * Center for Advanced Robotics Technology Innovation (CARTIN), School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（先进机器人技术与创新中心（CARTIN）、电子工程学院、南洋理工大学） ； Spatial AI & Robotics Lab, Department of Computer Science and Engineering（空间人工智能与机器人实验室、计算机科学与工程系）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种可部署的具身视觉-语言导航系统，通过分层认知和上下文感知探索，在真实机器人上实现高效导航与强推理能力。
Comments 10 pages, 5 figures,
SuReNav: Superpixel Graph-based Constraint Relaxation for Navigation in Over-constrained Environments
SuReNav：基于超像素图的约束放松用于过约束环境中的导航
机构 * School of Computing, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Korea（韩国科学技术院计算机学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出SuReNav方法，通过超像素图构建区域约束，利用图神经网络实现安全高效导航，适用于半静态环境中过约束规划问题，提升导航的人类类比性能。
Comments Accepted by ICRA 2026. Code and videos are available at https://sure-nav.github.io/
LiPS: Lightweight Panoptic Segmentation for Resource-Constrained Robotics
LiPS: 为资源受限机器人设计的轻量级全景分割
机构 * Université Paris-Saclay, CEA LIST（巴黎-萨克雷大学，CEA LIST） ； U2IS, ENSTA, Institut Polytechnique de Paris（U2IS、ENSTA、巴黎理工学院） ； University of Bonn, Center for Robotics（波恩大学，机器人中心）
专题命中 具身导航 ：robotics(title)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文提出LiPS，一种轻量级全景分割方法，通过简化特征提取和融合路径，在保持查询基于解码的同时，显著降低计算需求，实现与更重模型相当的精度和更高的吞吐量。
Comments Accepted to IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2026, Paper #2070
COLSON: Controllable Learning-Based Social Navigation via Diffusion-Based Reinforcement Learning
COLSON: 通过基于扩散的强化学习实现可控的社会导航
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 本文提出了一种基于扩散的强化学习方法，用于社会导航，通过灵活的动作分布提高了导航的适应性和可控性，同时能够适应未见过的场景。
Comments ICRA 2026
LightZeroNav: Zero-Shot Vision Language Navigation in Continuous Environments Based on Lightweight VLMs
LightZeroNav: 基于轻量级VLMs的连续环境中零样本视觉语言导航
机构 * Foshan Graduate School of Innovation, Northeastern University（创新研究生院，东北大学） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（机器人科学与工程学院，东北大学） ； School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University（航空科学与工程学院，北航） ； QingniaoAI, China（清北AI，中国）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV
AI总结 本文提出LightZeroNav，通过轻量级VLMs解决连续环境中零样本视觉语言导航的三大瓶颈，无需特定训练或图搜索，在RGB观测和轻量级Qwen3-VL-8B模型下实现与GPT-4o相当的性能。
REACT: Environment-Adaptive Architecture for Continuous Formation Navigation of Wheeled Mobile Robots
REACT：面向轮式移动机器人连续编队导航的环境自适应架构
机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan（密歇根大学土木与环境工程系）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出REACT架构，通过集中式编队生成和分布式编队维护相结合的方法，解决轮式移动机器人在复杂环境中编队导航的适应性问题，实现了无轨迹冲突的连续编队导航。
InFeR: Informed Failure Resilience in Learned Visual Navigation Control
InFeR：在学习视觉导航控制中的有信息故障韧性
机构 * School of Computing & Smart Systems Institute, National University of Singapore（计算与智能系统学院研究所，新加坡国立大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究提出InFeR框架，通过变分信息瓶颈损失重构潜在空间以检测OOD故障，并利用Grad-CAM技术局部化故障源，从而在无需额外训练数据的情况下实现故障自恢复，提升了复杂环境中的长距离导航鲁棒性。
ORION: Option-Regularized Deep Reinforcement Learning for Cooperative Multi-Agent Online Navigation
ORION：用于合作多智能体在线导航的选项正则化深度强化学习
机构 * Department of Mechanical Engineering, College of Design and Engineering, National University of Singapore（机械工程系，设计与工程学院，新加坡国立大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究提出ORION框架，通过选项批评方法和双阶段合作策略，解决部分已知环境中多智能体导航的路径最优与环境信息收集之间的平衡问题，实现高效实时协作。
Beyond Geometry: Efficient Topologically-Grounded Navigation in Complex 3D Environments
超越几何：在复杂3D环境中高效拓扑导向的导航
机构 * School of Integrated Circuits（集成电路学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种表面提取框架，通过强制地面支撑、头顶 clearance 和基于种子的连通性约束，构建了物理可达的站立位置的简化状态空间，从而在复杂3D环境中实现高效的拓扑导向导航。
NORM-Nav: Zero-Shot Mobile Robot Navigation with Natural Language Behavioral Constraints
NORM-Nav: 通过自然语言行为约束实现零样本移动机器人导航
机构 * College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学信息科学与技术学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Institute of Systems Engineering and Collaborative Laboratory for Intelligent Science and Systems, Macau University of Science and Technology（澳门大学系统工程与智能科学与系统联合实验室） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出NORM-Nav框架，通过将自然语言行为约束整合到基于成本图的规划中，提升移动机器人在人类环境中导航的社交适应性，实验表明其在任务成功率和轨迹贴近人类参考方面优于基线方法。
Information Aided Navigation: A Review
信息辅助导航：综述
机构 * Hatter Department of Marine Technologies, Charney School of Marine Sciences, University of Haifa（哈特尔海洋技术系，查内海洋科学学院，海法大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文综述了信息辅助导航，将其分为直接、间接和模型辅助三类，通过匹配约束提升导航精度并补偿丢失信息。
Comments 8 figures, 3 tables
Journal ref IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, volume 72, pages 1-18, 2023
Differentiable Optimization Layered Safety-Critical Control for Risk-Aware Navigation via Conformal Prediction
可微优化分层安全关键控制用于通过共形预测的风险感知导航
机构 * Institute of Robotics and Automatic Information Systems, College of Artificial Intelligence, Nankai University, Tianjin 300071, China（机器人与自动化信息系统学院，人工智能学院，南开大学，天津300071，中国） ； Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Nankai University, Tianjin 300071, China（先进交叉学科研究院，南开大学，天津300071，中国） ； Institute of Intelligence Technology and Robotic Systems, Shenzhen Research Institute of Nankai University, Shenzhen 518083, China（智能技术与机器人系统研究所，南开大学深圳研究院，深圳518083，中国）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于共形预测的可微优化分层安全关键控制方法，用于未知环境中风险感知导航。通过生成风险感知障碍物椭球体，构建控制屏障函数以实现避障和可行性保障，并通过数值模拟验证了方法的有效性。
NaviRAG: Towards Active Knowledge Navigation for Retrieval-Augmented Generation
NaviRAG：迈向检索增强生成的主动知识导航
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Northeastern University（东北大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)
AI总结 NaviRAG通过主动知识导航框架提升检索增强生成的复杂任务处理能力，通过分层知识组织和动态信息检索提高检索准确率和生成性能。
When Fireflies Cluster; Enhancing Automatic Clustering via Centroid-Guided Firefly Optimization
当萤火虫聚类；通过重心引导萤火虫优化增强自动聚类
机构 * Department of Computer Science, Faculty of Applied Sciences, University of Sri Jayewardenepura（Sri Lanka 瑞籍耶文纳普拉大学计算机科学系，应用科学学院） ； Faculty of Engineering and Natural Sciences,Tampere University（蒂帕雷大学工程与自然科学学院） ； Department of Mathematics and Statistics, University of Turku（图尔库大学数学与统计学系）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出了一种改进的萤火虫算法用于数据聚类，解决了传统方法如K均值在处理非均匀聚类形状、密度以及需要预先定义聚类数的局限性。该算法引入了重心移动策略和多目标适应度函数，平衡了紧凑性、分离性和新的TSP基于的导航惩罚。它能够自动估计最佳聚类数并动态调整聚类边界。在机器人传感器网络中的应用展示了其实际价值，实验表明其聚类质量优于K均值，且减少集群内路径距离。这些结果证实了该算法在复杂空间聚类任务中的鲁棒性，未来可能扩展到更高维和适应性场景。
Comments 34 pages, 19 Figures
Towards Ubiquitous Mapping and Localization for Dynamic Indoor Environments
面向动态室内环境的无处不在的映射与定位
机构 * Tshwane University of Technology（茨瓦内理工大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 本文提出UbiSLAM，一种用于动态室内环境实时映射和定位的创新解决方案，通过部署固定RGB-D相机网络解决传统SLAM系统在环境变化敏感性和依赖移动单元传感器的问题，提升机器人在环境中的定位精度和响应性。
Journal ref Proceedings of the 17th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2025), Volume 1, pages 537-548, SciTePress, 2025. ISBN: 978-989-758-737-5, ISSN: 2184-433X
MUSE: Multimodal Uncertainty Quantification of State Estimation
MUSE：多模态状态估计不确定性量化
机构 * Department of Mechanical Science and Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校机械科学与工程系） ； Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校塞贝尔计算与数据科学学院） ； Department of Electrical Engineering, University of South Carolina（南卡罗来纳大学电气工程系）
专题命中 具身导航 ：robotics(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出MUSE，一种基于学习的实时框架，利用Mamba的强效序列建模能力，从多个异步传感器流中估计定位不确定性，提高了状态估计的可靠性和鲁棒性。
Comments Code and dataset: https://github.com/hungdche/MUSE
RGB-only Active 3D Scene Graph Generation for Indoor Mobile Robots
仅RGB的主动3D场景图生成用于室内移动机器人
机构 * Mobile Robotics Group (MRG)（移动机器人小组） ； Visual and Multimodal Applied Learning Lab (VANDAL)（视觉与多模态应用学习实验室）
专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
AI总结 本文提出了一种仅使用RGB输入的主动3D场景图生成方法，通过统一感知与规划的结构化表示，解决了传统方法对专用传感器的依赖问题，并在Replica数据集上验证了其有效性。
Fixed External Cameras as Common Prior Maps for Active 3D Scene Graph Generation
固定外部摄像头作为主动3D场景图生成的共同先验地图
机构 * Mobile Robotics Group (MRG)（移动机器人组） ； Visual and Multimodal Applied Learning Lab (VANDAL)（视觉与多模态应用学习实验室）
专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
AI总结 本文提出利用固定外部RGB摄像头作为共同先验地图，以实现主动、渐进式的3D场景图生成，通过融合机器人 onboard 摄像头和固定外部摄像头的数据，提高场景理解的效率和准确性。
Efficient Feature-Free Initialization for Monocular Visual-Inertial Systems Using a Feed-Forward 3D Model
为单目视觉-惯性系统使用前馈3D模型实现高效的特征-free初始化
机构 * MBZUAI（马克斯·普朗克人工智能研究所） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
AI总结 本文提出了一种无需视觉特征跟踪的初始化框架，利用前馈3D模型预测的点云，从而提高了单目视觉-惯性导航系统的初始化可靠性与效率，实验表明其初始化成功率超过90%且数据需求显著减少。
Overcoming the Intrinsic Performance Limitations of MEMS IMU via Diffusion-Based Generative Learning
通过扩散生成学习克服MEMS惯性测量单元的固有性能限制
机构 * School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University（武汉大学测绘学院） ； Hubei Luojia Laboratory, Wuhan University（湖北珞珈实验室） ； Chinese Antarctic Center of Surveying and Mapping, Wuhan University（中国极地测绘南极科考中心）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出基于扩散的生成学习框架，利用低成本IMU数据生成高保真虚拟IMU数据，提升定位和姿态估计性能，并在空中测绘中验证了其有效性。
Deep sequence models tend to memorize geometrically; it is unclear why
深度序列模型倾向于记忆几何学；不清楚为何
机构 * Machine Learning Department \& Heinz College, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA ； Google Research, NY, USA
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究探讨了深度序列模型中原子事实的存储机制，发现几何记忆能编码全局关系，即使在训练中未共现的实体间也能建立联系，挑战了传统关联记忆的观点。
Comments Forty-third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Mono-Hydra++: Real-Time Monocular Scene Graph Construction with Multi-Task Learning for 3D Indoor Mapping
Mono-Hydra++: 基于多任务学习的实时单目场景图构建用于3D室内映射
机构 * Department of Earth Observation Science, University of Twente（特文特大学地球观测科学系）
专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文提出Mono-Hydra++，一种基于多任务学习的实时单目RGB加IMU流水线，用于3D室内度量语义映射和分层3D场景图构建，通过结合M2H-MX多任务模型和深度特征视觉惯性里程计前端，实现了在资源受限的机器人平台上无需主动深度传感器的实时度量语义映射和场景图构建。
Comments Submitted to ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 50 pages, figures and tables included. Code: https://github.com/BavanthaU/mono-hydra-pp.git
Meltdown: Circuits and Bifurcations in Point-Cloud-Conditioned 3D Diffusion Transformers
Meltdown: 点云条件化3D扩散变换器中的电路与分叉
机构 * Institute for Machine Learning, JKU Linz（机器学习研究所，林茨大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 该研究探讨了点云条件化3D扩散变换器在输入变化下的失败模式，揭示了Meltdown现象，通过机制性案例研究展示了其成因，并提出了PowerRemap方法以抑制该现象。
Trajectory-Aware Adaptive Inference in Object Detection Models
轨迹感知的自适应推理在目标检测模型中
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens, Greece（电子与计算机工程系，国家技术大学亚历山大学院，希腊） ； Department of Product and Systems Design Engineering, University of the Aegean, Syros, Greece（产品与系统设计工程系，爱琴海大学，西罗斯，希腊）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV
AI总结 本文提出利用GPS轨迹数据优化目标检测模型的推理过程，通过引入早退机制减少计算成本，提升实时感知效率。
Comments Accepted to the MuseKDE workshop of the IEEE MDM 2026 conference
