机器人 / 具身智能

IntentionNav: A Benchmark for Intent-Driven Object Navigation from Implicit Human Instruction

IntentionNav: 一种基于隐式人类指令的意图驱动目标导航基准

Lin Qian, Shijie Li, Sihao Lin, Xuan Zhang, Bangya Liu, Yanran Li, Hujun Yin

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； A*STAR ； Responsible AI Research Centre, Adelaide University（阿德莱德大学负责任人工智能研究中心） ； University of Bedfordshire（贝福德郡大学） 纠错

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

AI总结 提出IntentionNav基准，通过隐式人类指令（如“我需要热一下食物”）驱动智能体推断目标物体并导航至其位置，实验表明当前模型在终端成功率和精确定位方面存在显著瓶颈。

Comments preprint

Turning Adaptation into Assets: Cross-Domain Bridging for Online Vision-Language Navigation

将适应转化为资产：面向在线视觉语言导航的跨域桥接

Zixuan Hu, Xuantuo Huang, Yancheng Li, Yichun Hu, Shengyong Xu, Ling-Yu Duan

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学系） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室） ； School of Electronics, Peking University, Beijing, China（北京大学电子学院） 纠错

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

AI总结 提出 IDEA 框架，通过 Fisher 引导的软提示优化和动态资产库构建跨域桥接，解决视觉语言导航中测试时适应的灾难性遗忘和负迁移问题。

Comments Accepted by ICML 2026

Autonomous Navigation and Station-Keeping on Near-Rectilinear Halo Orbits

近直线晕轨道上的自主导航与站位保持

Yuri Shimane, Karl Berntorp, Stefano Di Cairano, Avishai Weiss

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 本文开发了一种基于光学导航和站位保持的管道，用于高保真星历模型动力学中的近直线晕轨道，通过非迭代地平线光学导航算法、导航滤波器和站位保持控制方案实现自主导航与轨道保持。

Comments 40 pages, 17 figures

Sparse Compositional Flow Matching by geometric assembly from motion primitives

基于运动基元的几何组装的稀疏组合流匹配

Yan Tang, Yuanbo Tang, Tingyu Cao, Shaolun Huang, Yang Li

机构 * Tsinghua Shenzhen Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳研究生院，清华大学，深圳，中国） ； School of AI, Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出一种通过运动基元字典学习和几何约束的稀疏流匹配框架，直接在物理轨迹空间进行组合生成，实现状态最优精度并显著降低FDE/ADE比。

Autonomous Frontier-Based Exploration with VLM Guidance

基于自主前沿探索与VLM引导

Aarush Aitha, Avideh Zakhor

机构 * EECS Department, University of California（加州大学EECS系） 纠错

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

AI总结 提出利用视觉语言模型进行高层战略决策，替代几何启发式，通过多模态提示选择最优前沿，在模拟环境中将地图覆盖率提升高达24%。

Comments 8 pages, 10 figures, CVPR 2026: 2nd Workshop on 3D-LLM/VLA: Bridging Language, Vision and Action in 3D Environments

Droneulator: A Portable UAV Simulator for Agricultural Workflows with RotorPy and Godot 4

Droneulator: 一种基于RotorPy和Godot 4的农业工作流便携式无人机模拟器

Jacob Swindell, Michael Lowen, Marija Popovic, Riccardo Polvara

机构 * Lincoln Centre for Autonomous Systems (L-CAS), University of Lincoln, Lincoln, UK（林肯自主系统中心（L-CAS）、林肯大学、林肯，英国） ； Faculty of Aerospace Engineering, MAVLab, Delft University of Technology (TU Delft), Delft, Netherlands（航空航天工程学院、MAVLab、代尔夫特理工大学（TU Delft）、代尔夫特，荷兰） 纠错

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

AI总结 提出一种结合RotorPy动力学与Godot 4渲染的便携式无人机模拟器Droneulator，支持PX4控制、WebSocket命令和Zenoh/ROS~2管道，实现农业无人机数据采集、局部规划和强化学习实验的统一验证。

Dreaming Smoothly and Sample Efficiently with Gradient Penalized Latent Dynamics

利用梯度惩罚潜在动力学实现平滑且高效的采样

Romil V. Sonigra, P. R. Kumar

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 提出GPLD正则化器，通过行雅可比惩罚增强DreamerV3潜在转移动力学的局部平滑性，提升样本效率，尤其在复杂运动控制任务中表现显著。

Comments 17 pages and 9 figures

Steered Generation via Gradient-Based Optimization on Sparse Query Features

基于稀疏查询特征的梯度优化引导生成

Sumanta Bhattacharyya, Pedram Rooshenas

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 提出基于稀疏自编码器和梯度优化的稀疏查询特征引导方法，实现对大型语言模型逻辑规划与风格细节的统一可解释控制。

Controlled Personalization in Legacy Media Online Services: A Case Study in News Recommendation

传统媒体在线服务中的受控个性化：新闻推荐案例研究

Marlene Holzleitner, Stephan Leitner, Hanna Lind Jorgensen, Christoph Schmitz, Jacob Welander, Dietmar Jannach

机构 * University of Klagenfurt（克雷格弗尔特大学） ； University of Bergen（卑尔根大学） 纠错

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

AI总结 本文通过A/B测试评估了传统新闻媒体在在线平台上采用受控个性化策略的效果，发现适度的个性化能提高点击率、减少导航努力、增加内容多样性和目录覆盖，并降低流行度偏差，从而在满足用户需求的同时维护编辑价值。

Single-Photon Fourier Transform

单光子傅里叶变换

Zhen Yang, Zeng-Quan Yan, Li Wang, Xiao-Wei Wang, Ka-Di Zhu, Xian-Min Jin

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 提出并实验验证了一种单光子傅里叶变换方案，通过全局检索稀疏单光子流中的隐含关联，实现对每个光子的精确分类并同步提取多个超弱信号，具有高抗噪性和大损耗容忍度。

Outlier-Robust unscented Kalman filter based on generalized correntropy induced

基于广义相关熵诱导的鲁棒无迹卡尔曼滤波

Jinhui Hu, Haiquan Zhao, Yi Peng

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 针对非高斯噪声下非线性状态估计问题，提出基于广义相关熵的鲁棒迭代平方根无迹卡尔曼滤波，通过广义核结构实现核带宽不敏感，并利用非线性误差泛化模型提升强非线性下的估计精度，同时保证数值鲁棒性和理论稳定性。