机器人 / 具身智能

Playful Agentic Robot Learning

趣味性具身机器人学习

Junyi Zhang, Jiaxin Ge, Hanjun Yoo, Letian Fu, Zihan Yang, Yaowei Liu, Raj Saravanan, Shaofeng Yin, Justin Yu, Dantong Niu, Zirui Wang, Roei Herzig, Ken Goldberg, Yutong Bai, David M. Chan, Ion Stoica, Angjoo Kanazawa, Jiahui Lei, Haiwen Feng, Trevor Darrell

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Impossible Research 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出RATs框架，让机器人通过自主探索学习可复用技能，在LIBERO-PRO和MolmoSpaces上分别提升20.6和17.0个百分点。

Comments Project page: https://playful-rats.github.io/

Generating Robot Hands from Human Demonstrations

从人类演示生成机器人手

Sha Yi, Nicklas Hansen, Xueqian Bai, Carmelo Sferrazza, Michael T. Tolley, Xiaolong Wang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Amazon Frontier AI & Robotics（亚马逊前沿人工智能与机器人） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出数据驱动框架，利用人类日常操作中超过400万帧指尖运动数据，通过逆运动学匹配指尖位置，优化树状结构机器人手的设计，生成通用6自由度手和低自由度任务专用手，并训练强化学习智能体加速设计搜索。

Agentic AutoResearch forSpace Autonomy: An Auditable, LLM-Driven Research Agent for Aerospace Control Problems

面向空间自主性的智能体自动研究：用于航空航天控制问题的可审计、LLM驱动的研究代理

Amit Jain, Richard Linares

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics（航空航天学系） 纠错

专题命中 机器人学习 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出AutoResearch框架，利用大语言模型作为离线研究代理，自动迭代开发航天控制策略，并通过内置可信层审计结果，消除种子噪声影响，在交会和对接问题上验证了有效性。

Mem-World: Memory-Augmented Action-Conditioned World Models for Persistent Robot Manipulation

Mem-World：用于持久机器人操作的内存增强动作条件世界模型

Zirui Zheng, Jiaqian Yu, Xiongfeng Peng, jun shi, Mingyi Li, Chao Zhang, Weiming Li, Dong Wang, Huchuan Lu, Xu Jia

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Samsung R&D Institute China-Beijing (SRCB)（三星中国北京研究院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出Mem-World，通过4D腕部视角曲面元索引内存W-VMem，解决操作中因遮挡和运动导致的场景遗忘问题，实现持久世界建模，提升策略评估与改进效果。

ENPIRE: Agentic Robot Policy Self-Improvement in the Real World

ENPIRE: 现实世界中智能体机器人策略的自我改进

Wenli Xiao, Jia Xie, Tonghe Zhang, Haotian Lin, Letian "Max" Fu, Haoru Xue, Jalen Lu, Yi Yang, Cunxi Dai, Zi Wang, Jimmy Wu, Guanzhi Wang, S. Shankar Sastry, Ken Goldberg, Linxi "Jim" Fan, Yuke Zhu, Guanya Shi

机构 * NVIDIA（英伟达） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robot policy(title)；robotics(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 提出ENPIRE框架，通过环境重置、策略执行、结果验证和迭代优化的闭环反馈，使编码智能体自主改进机器人操作策略，在灵巧操作任务上达到99%成功率。

Frequency-Aware Flow Matching for Continuous and Consistent Robotic Action Generation

频率感知流匹配用于连续且一致的机器人动作生成

Jianing Guo, Fangzheng Chen, Zihao Mao, Wong Lik Hang Kenny, Zhenhong Wu, Yu Li, Yishuai Cai, Yuanpei Chen, Yikun Ban, Kai Chen, Qi Dou, Yaodong Yang, Xianglong Liu, Huijie Zhao, Simin Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； PKU-Psibot Lab（北大-智源机器人实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出频率感知流匹配（FAFM），通过离散余弦变换将离散动作序列转换到频域进行流匹配，并正则化一阶时间导数以生成平滑连续的动作，提升成功率、多模态表达性和运动平滑性。

Belt-Finger: An Affordable Soft Belt-Driven Gripper for Dexterous In-Hand Manipulation

Belt-Finger: 一种经济实惠的软带驱动夹爪，用于灵巧的手内操作

Boya Zhang, Andreas Zell, Georg Martius

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种双软带手指模块，为平行夹爪增加三个手内自由度（平移、俯仰、滚动），在保持低成本、易集成的同时提升灵巧操作能力，并通过MPC和遥操作验证其有效性。

Efficiently Linking Real Scenes with Synthetic Data Generation for AI-based Cognitive Robotics and Computer Vision Applications

高效连接真实场景与合成数据生成以支持基于AI的认知机器人和计算机视觉应用

Paul Koch, Vivek Chavan, André Sers, Adem Karakurt, Paul Hofmann, Mohamad Zaher Ziadeh, Jörg Krüger

机构 * Fraunhofer IPK（弗劳恩霍夫生产设备和设计技术研究所） ； TU Berlin（柏林工业大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文讨论当前AI视觉模型在认知机器人应用中的局限，并提出通过连接仿真与真实世界训练数据生成来弥合领域差距的方法。

Comments Accepted and best paper award at MHI-Kolloquium 2024

3D-DLP: Self-Supervised 3D Object-Centric Scene Representation Learning

3D-DLP：自监督3D物体中心场景表示学习

Ellina Zhang, Madhaven Iyengar, Amir Zadeh, Chuan Li, Deepak Pathak, David Held, Tal Daniel

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 提出3D-DLP模型，通过自监督学习将场景级RGB-D或体素观测分解为3D潜在粒子，每个粒子编码解耦属性，实现可解释的逐粒子分割图，并支持场景操控和下游机器人操作。

Comments ICML 2026. Project webpage: https://eubooks3003.github.io/3d-dlp

One Demo is Worth a Thousand Trajectories: Action-View Augmentation for Visuomotor Policies

一个演示胜过千条轨迹：用于视觉运动策略的动作-视角增强

Chuer Pan, Litian Liang, Dominik Bauer, Eric Cousineau, Benjamin Burchfiel, Siyuan Feng, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究所） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO；robot learning(journal_ref)

AI总结 提出一种数据增强框架，通过高斯泼溅和轨迹优化生成逼真的鱼眼图像序列和物理可行的动作轨迹，提升操作策略在场景变化和障碍物下的成功率。

Comments Project website: https://chuerpan.com/1001-demos.github.io/. Published at CoRL 2025

Journal ref Proceedings of The 9th Conference on Robot Learning, PMLR 305:3902-3914, 2025

MemoryWAM: Efficient World Action Modeling with Persistent Memory

MemoryWAM：具有持久记忆的高效世界动作建模

Sizhe Yang, Juncheng Mu, Tianming Wei, Chenhao Lu, Xiaofan Li, Linning Xu, Zhengrong Xue, Zhecheng Yuan, Dahua Lin, Jiangmiao Pang, Huazhe Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出MemoryWAM，通过混合记忆设计和定制注意力机制，在长时域机器人操作任务中实现高效记忆依赖决策，优于现有VLA和WAM基线。

EventVLA: Event-Driven Visual Evidence Memory for Long-Horizon Vision-Language-Action Policies

EventVLA: 面向长程视觉-语言-动作策略的事件驱动视觉证据记忆

Ganlin Yang, Zhangzheng Tu, Yuqiang Yang, Sitong Mao, Junyi Dong, Tianxing Chen, Jiaqi Peng, Jing Xiong, Jiafei Cao, Jifeng Dai, Wengang Zhou, Yao Mu, Tai Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对长程机器人操作中记忆瓶颈问题，提出EventVLA框架，通过动态关键帧证据记忆模块自主捕获任务关键视觉事件，在17个模拟和4个真实任务中平均成功率提升40%。

Bidirectional Tutoring for Developmental Motor Learning in Robots: Co-Developed Interaction Dynamics Support Stable Learning

机器人发展性运动学习的双向辅导：共同发展的交互动力学支持稳定学习

Rui Fukushima, Jun Tani

机构 * Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University（冲绳科学技术大学院大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出双向辅导框架，通过人类或AI导师与机器人动态适应，利用自由能原理神经网络实现稳定序列学习，在物体操作任务中验证了行为一致性和泛化能力。

Comments 16 pages, 14 figures

Investigating Human-Model Discrepancies in Speech Quality Assessment via Acoustic and Prosodic Perturbations

通过声学和韵律扰动研究语音质量评估中的人机差异

Masato Takagi, Masaya Kawamura, Reo Shimizu, Yuma Shirahata

机构 * Nagoya Institute of Technology, Japan（名古屋技术大学，日本） ； LY Corporation, Japan（LY公司，日本） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过声学退化、韵律错误和说话人特征扰动，发现MOS预测模型对声学退化敏感，但对韵律错误不敏感，且对基频有偏见，而对语速和基频变化不敏感。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

One-to-Two Acting: A Novel Framework for Single-arm Agent Action Expansion to Dual Arms

一对二执行：一种面向单臂智能体动作扩展至双臂的新框架

Youbin Yao, Nieqin Cao, Mingyan Li, Yan Ding, Fuqiang Gu, Chao Chen

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Lumos Robotics 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出ExS2D层次化动作扩展框架，利用单臂监督实现双臂操作，通过时间优先关系提取、子任务引导动作映射和碰撞避免协调规划，在仿真中减少54.4%执行步骤并保持成功率。

Comments 6 pages, 5 figures, 3 tables

Start Right, Arrive Right: Asynchronous Execution via Initial Noise Selection

开始正确，到达正确：通过初始噪声选择实现异步执行

Trong-Bao Ho, Quang-Tan Nguyen, Thien-Loc Ha, Gia-Binh Nguyen, Viet-Thanh Nguyen, Long Dinh, Minh N. Vu, Duy M. H. Nguyen, An Thai Le, Ngo Anh Vien

机构 * VinRobotics ； VinUniversity ； DFKI（德国人工智能研究中心） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； IMPRS-IS（国际马克斯·普朗克智能系统研究学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对流式策略异步执行中的动作块边界不一致问题，提出无需训练的PAINT方法，通过初始噪声选择而非轨迹引导实现前缀一致性，在12个模拟和6个真实操作任务中提升执行一致性与任务性能。

Comments First version 19 pages, project site: https://paint-action-chunking.github.io

Fail-RAG : A Retrieval Augmented Generation Informed Framework for Robot Failure Identification

Fail-RAG：一种基于检索增强生成的机器人故障识别框架

Ameya Salvi, Jie Hu

机构 * Hitachi America, Ltd.（日立美国有限公司） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出Fail-RAG框架，利用检索增强生成和视觉语言模型，通过嵌入故障图像和上下文信息并查询数据库，实现机器人操作故障的高效检测，在仓库自动化任务中平均检测准确率提升25个百分点。

High-Fidelity 4D Hand-Object Capture via Multi-View Spatiotemporal Tracking and Physics-Aware Gaussians

高保真4D手-物体捕捉：基于多视角时空追踪和物理感知高斯模型

Bo Peng, Xu Chen, Yi Gu, Hidenobu Matsuki, Mingsong Dou, Jingjing Shen, Deying Kong, Juyong Zhang, Zhengyang Shen

机构 * Google XR（谷歌XR） ； University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 机器人操作 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出无需模板和标记的多视角系统，通过跨视角几何与时间线索的Transformer初始化，结合物理感知高斯优化，实现鲁棒且无伪影的4D手-物体交互重建。

Comments Project page: https://hostpg.github.io/

Transferring Contact, Not Just Motion: Compliant Grasping Across Dexterous Hands

传递接触，而不仅仅是运动：跨灵巧手的柔顺抓取

Soofiyan Atar, Yao-Ting Huang, Michael Yip

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出跨本体力-位置接口，通过校准力矩和指尖力实现异构灵巧手间的接触感知抓取，结合流匹配视觉运动策略和混合力位控制器，实现可迁移的柔顺抓取。

Comments Website(overview): transferring-contact-not-just-motion.github.io/

A Four-Section Bracket for the 48-team World Cup

48支球队世界杯的四段式淘汰赛对阵表

Chong Qi

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 针对2026年世界杯扩军至48队带来的赛制问题，提出四段式淘汰赛规则，将12个小组分为四个段，确保小组冠军留在本段，减少对阵复杂性并提升公平性。

Comments 6 pages, 3 figures

Tunneling-induced translation of intact $π$-radical clusters on Au(111)

隧穿诱导的完整$\pi$自由基团簇在Au(111)上的平移

Jacob D. Teeter, Kateryna Averchenko, Maximilian Eliasch, Stefan Müllegger

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 利用低温扫描隧道显微镜，在Au(111)表面实现了三元持久性分子$\pi$自由基团簇的整体可控操纵，并通过拖拽构建了人工团簇组装体。

See-and-Reach: Precise Vision-Language Navigation for UAVs within the Field of View

See-and-Reach: 视场内的精确视觉语言导航用于无人机

Fanfu Xue, En Yu, Yantian Shen, Zhikun Hu, Hongjun Wang, Yang Yang, Xindi Wang, Jiande Sun

机构 * School of Information Science and Engineering, Shandong University（山东大学信息科学与工程学院） ； Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney（悉尼科技大学工程与信息技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Shandong University（山东大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Shandong University（山东大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Shandong Normal University（山东师范大学计算机科学与人工智能学院） ； Interdisciplinary Research Center of General Artificial Intelligence, Shandong Normal University（山东师范大学通用人工智能跨学科研究中心） 纠错

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

AI总结 针对无人机视觉语言导航中目标可见后精确到达能力评估不足的问题，提出UAV-VLN-FOV任务和3DG-VLN框架，通过动态3D方向线索增强细粒度视觉定位与空间对齐，在基准和真实实验中显著提升成功率。

Comments 12 pages, 7 figures

GroundControl: Anticipating Navigation Failures in Vision-Language Agents via Trajectory-Consistent Uncertainty Estimates

GroundControl: 通过轨迹一致的不确定性估计预测视觉语言智能体中的导航失败

Nastaran Darabi, Divake Kumar, Sina Tayebati, Devashri Naik, Amit Ranjan Trivedi

机构 * University of Illinois at Chicago (UIC)（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 提出轨迹一致的不确定性估计方法GroundControl，通过卡尔曼滤波建模距离变化并结合轨迹特征，有效预测导航失败，在选择性风险-覆盖评估中优于基线。

Fast Human Attention Prediction for Fixation-guided Active Perception in Autonomous Navigation

用于自主导航中注视引导主动感知的快速人类注意力预测

Fatma Youssef Mohammed, Grzegorz Malczyk, Kostas Alexis

机构 * Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科技大学） 纠错

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

AI总结 提出GazeLNN，一种基于液态神经网络和MobileNetV3的轻量级扫描路径预测模型，在MIT低分辨率数据集上达到最优性能，计算成本降低99.40%，推理速度提升6倍，并集成到强化学习训练的主动相机-机器人控制策略中，实现自主导航中的注视引导感知。

Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Dual-Agent Framework for Cross-Model Verified Translation of Natural-Language Protocols into Robotic Laboratory Platform

用于将自然语言协议翻译为机器人实验室平台的双智能体跨模型验证框架

Hyeonna Choi, Jung Yup Kim, Hyuneui Lim, Seunggyu Jeon

机构 * Department of Bionic Machinery, Research Institute of AI Robot, Korea Institute of Machinery & Materials（生物机械系、人工智能机器人研究所、韩国机械材料研究院） 纠错

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

AI总结 提出双智能体框架，通过解析器形式化协议、规则映射引擎生成控制命令、异构LLM验证器纠错，实现自然语言微孔板协议到机器人平台可执行命令的转换，并验证了端到端自主执行。

Qwen-RobotNav Technical Report: A Scalable Navigation Model Designed for an Agentic Navigation System

Qwen-RobotNav 技术报告：为智能体导航系统设计的可扩展导航模型

Jiazhao Zhang, Gengze Zhou, Hale Yin, Yiyang Huang, Zixing Lei, Qihang Peng, Haoqi Yuan, Jie Zhang, Xudong Guo, Xiaoyue Chen, An Yang, Fei Huang, Zhibo Yang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Zhuoyuan Yu, Jingyang Fan, Zhixuan Liang, Pei Lin, Ye Wang, Haoyang Li, Anzhe Chen, Kun Yan, Xiao Xu, Jiahao Li, Lulu Hu, Minying Zhang, Shurui Li, Wenhu Xiao, Shuai Bai, Xuancheng Ren, Chenxu Lv, Chenfei Wu, Xiong-Hui Chen

机构 * Qwen Team（通义实验室） 纠错

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

AI总结 提出 Qwen-RobotNav 可扩展导航模型，通过参数化接口支持多种任务模式和可调观测参数，在15.6M样本上训练，联合视觉语言数据防止行为坍缩，在多个导航基准上取得新最优结果，并展示零样本泛化能力。

Deep Learning-Based Lunar Crater Terrain Relative Navigation

基于深度学习的月球陨石坑地形相对导航

Batu Candan, Simone Servadio

机构 * NASA（美国国家航空航天局） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出一种结合深度学习陨石坑检测器和扩展卡尔曼滤波的地形相对导航算法，在初始位置偏差达5公里时仍能将导航误差降至数百米。

Slow Brain, Fast Planner: Latency-Resilient VLM-Augmented Urban Navigation

慢速大脑，快速规划器：延迟鲁棒的VLM增强城市导航

Zhenghao "Mark'' Peng, Honglin He, Quanyi Li, Yukai Ma, Bolei Zhou

机构 * Amazon FAR（亚马逊 FAR） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Independent（独立） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 针对移动机器人在人行道导航中轨迹评分差距问题，提出一种无需训练的延迟鲁棒轨迹级融合层，利用VLM选择候选轨迹并与规划器输出融合，在挑战场景下降低ADE 30%。

Route-Constrained Robust Fusion Estimation for MEMS/GNSS Integrated Navigation of Unmanned Ground Vehicles in GNSS Degraded Environments

MEMS/GNSS组合导航中无人地面车辆在GNSS退化环境下的路径约束鲁棒融合估计

Jingzhi Cui, Chao Zhang, Yuliang Mao, Shaolin Lü, Dongmei Li, Huan Che, Rong Zhang

机构 * State Key Laboratory of Precision Space-time Information Sensing Technology, Tsinghua University（清华大学精密时空信息感知技术国家重点实验室） ； Xiaomi Inc.（小米公司） 纠错

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

AI总结 针对GNSS信号严重遮挡下结构化道路环境中无人地面车辆的累积定位漂移，提出一种鲁棒的路径约束状态估计方法，利用历史航位推算轨迹与高精地图匹配生成伪位置观测，通过扩展卡尔曼滤波持续注入道路级约束，抑制位置偏差并改善方位估计。

Comments Accepted workshop paper, 1st Workshop on Robot Meets GNSS and Ranging for Seamless Autonomy, IEEE ICRA 2026

Journal ref 1st Workshop on Robot Meets GNSS and Ranging for Seamless Autonomy, IEEE ICRA 2026, Vienna, Austria, June 5, 2026

Safe Local Navigation for Ackermann-Steered Robots in Unmapped Environments

阿克曼转向机器人在未映射环境中的安全局部导航

Christian Schaible, Shahin Sirouspour

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） 纠错

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

AI总结 提出一种控制框架，通过局部障碍物检测确定最安全航向角，构建边界线并优化车辆-障碍物间距，实现阿克曼转向机器人在无全局目标环境中的安全局部导航。

Comments Presented at the 23rd Conference on Robots and Vision (CRV 2026)

Journal ref Proc. 23rd Conference on Robots and Vision (CRV), 2026