机器人 / 具身智能

Learning to Evolve: Multi-modal Interactive Fields for Robust Humanoid Navigation in Dynamic Environments

学习进化：多模态交互场用于动态环境中的稳健双足机器人导航

Peifeng Jiang, Hong Liu, Jin Jin, Wenshuai Wang, Xia Li

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Shenzhen Graduate School（一般人工智能国家重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所） ； Institute for Machine Learning, Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系机器学习研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出多模态交互场（MIF）系统，通过结合置信度感知的语义3D高斯溅射、差异触发的空间记忆更新和任务驱动的几何重建，在闭环感知-适应管道中实现稳健的双足机器人导航，显著提高了非静态环境中的重定位成功率并减少了语义内存足迹。

Comments Accepted by Robotics: Science and Systems 2026

AwareVLN: Reasoning with Self-awareness for Vision-Language Navigation

AwareVLN: 基于自感知的视觉语言导航推理

Wenxuan Guo, Xiuwei Xu, Yichen Liu, Xiangyu Li, Hang Yin, Huangxing Chen, Wenzhao Zheng, Jianjiang Feng, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 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AwareVLN框架，通过自感知推理机制实现端到端的视觉语言导航，解决了传统方法在理解代理、指令和场景关系上的不足，并在多个数据集上实现了优于现有方法的性能。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page: https://gwxuan.github.io/AwareVLN/

GA-VLN: Geometry-Aware BEV Representation for Efficient Vision-Language Navigation

GA-VLN: 用于高效视觉-语言导航的几何感知鸟瞰图表示

Jiahao Yang, Zihan Wang, Xiangyang Li, Xing Zhu, Yujun Shen, Yinghao Xu, Shuqiang Jiang

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Robbyant ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GA-VLN框架，通过引入几何感知的鸟瞰图表示（GA-BEV），整合显式和隐式几何信息，提升视觉-语言导航的效率和性能，实验表明其在仅使用导航数据的情况下取得了最先进的结果。

Parallel OctoMapping: A Scalable Framework for Enhanced Path Planning in Autonomous Navigation

并行八叉树映射：一种用于自主导航中路径规划增强的可扩展框架

Yihui Mao, Tian Tan, Xuehui Shen, Warren E. Dixon, Rushikesh Kamalapurkar

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Florida（佛罗里达大学机械与航空航天工程系） ； Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学电气与系统工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出并行八叉树映射（POMP），一种高效的基于八叉树的映射技术，通过在固定占用网格分辨率下优化自由空间表示，提升路径规划效率和成功率，特别是在复杂环境中。

Scout-Assisted Planning for Heterogeneous Robot Teams under Partially Known Environments

Scout-Assisted Planning for Heterogeneous Robot Teams under Partially Known Environments

Hoang-Dung Bui, Abhish Khanal, Raihan Islam Arnob, Gregory J. Stein

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种Scout-Assisted Planning框架，通过无人机主动收集环境信息来改进地面车辆的导航，通过信息增益引导的行动剪枝减少回溯成本，实验表明其在不同环境中能显著降低地面机器人旅行成本。

Remember to be Curious: Episodic Context and Persistent Worlds for 3D Exploration

记住保持好奇：用于3D探索的片段上下文和持久世界

Lily Goli, Justin Kerr, Daniele Reda, Alec Jacobson, Andrea Tagliasacchi, Angjoo Kanazawa

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Wayve ； Vector Institute（向量研究所） ； Simon Fraser University（西蒙 Fraser大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种基于好奇心驱动强化学习的方法，通过引入持久世界模型和片段上下文来解决3D环境中稀疏奖励长周期任务中的探索问题，实验表明该方法在HM3D数据集上优于基于强化学习的主动映射基线，并能泛化到Gibson和AI生成的世界。

X-OmniClaw Technical Report: A Unified Mobile Agent for Multimodal Understanding and Interaction

X-OmniClaw 技术报告：一种统一的移动代理用于多模态理解和交互

Xiaoming Ren, Ru Zhen, Chao Li, Yang Song, Qiuxia Hou, Yanhao Zhang, Peng Liu, Qi Qi, Quanlong Zheng, Qi Wu, Zhenyi Liao, Binqiang Pan, Haobo Ji, Haonan Lu

机构 * OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出X-OmniClaw，一种统一的移动代理，用于Android生态系统中的多模态理解和交互，通过统一的感知、记忆和行动架构，提升复杂移动任务的上下文感知能力，展示了其在多模态交互中的高效性和可靠性。

Comments 12 pages, 7 figures

Validating Navmesh using Geometry: Voxel-Based Analysis with Prioritized Exploration

通过几何验证导航网格：基于体素的分析与优先探索

Ramesh Raghavan, Ojas Sharma, Sebastien Larrue, Alan Isaac Kunder, Aakash Sai, Rishi Mathur

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出了一种通过独立的几何驱动分析来验证导航网格正确性的框架，通过基于体素的表示直接从环境几何重建可行走空间，并利用约束感知的遍历和连通性评估进行验证，采用优先搜索问题解决体素空间中的不一致区域，通过比较体素表示和导航网格的可达性来检测导航问题。

The E-Rocket: Low-cost Testbed for TVC Rocket GNC Validation

E-Rocket：低成本的电视火箭GNC验证测试平台

Pedro Santos, André Fonte, Pedro Martins, Paulo Oliveira

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出了一种低成本的电视火箭GNC验证测试平台E-Rocket，利用商用组件和3D打印部件，结合伺服电机和 gimbal 机制实现推力矢量控制，通过定制的航空电子硬件和软件栈验证了基于PID的轨迹跟踪控制器，展示了E-Rocket在火箭GNC算法验证中的有效性。

Comments This work has been accepted for presentation at IFAC 2026