机器人 / 具身智能

SAGE-Nav: Leveraging LLM Planning and Alignment Fusion for Hierarchical Scene Graph-Guided Navigation

SAGE-Nav：利用LLM规划与对齐融合的分层场景图引导导航

Hao Su, Yuehao Huang, Yukai Ma, Yong Liu, Jiajun Lv

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出SAGE-Nav分层框架，结合大语言模型与动态场景图，通过解耦全局语义规划与高频反应控制，实现高效目标导航，在i-THOR和RoboTHOR中达到最优性能。

Comments Accepted by IROS 2026

RAVEN: Long-Horizon Reasoning & Navigation with a Visuo-Spatio-Temporal Memory

RAVEN: 基于视觉-空间-时间记忆的长期推理与导航

Yixun Hu, Zhicheng Zheng, Lihan Zha, Chunwei Xing, Rajdeep Singh, Omar Hossain, Antonio Loquercio, Dhruv Shah

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出RAVEN记忆系统，通过存储视觉嵌入与位姿时间信息，实现长期机器人问答与导航，在多个基准上超越字幕记忆系统，以10倍更低检索成本匹配前沿VLM。

Comments Project website: https://ravenmem.github.io/

Learning Robot Visual Navigation in Crowds via Intention-Aware Scene Representations

通过意图感知场景表示学习机器人在人群中的视觉导航

Han Bao, Bingyi Xia, Hanjing Ye, Yu Zhan, Hao Cheng, Baozhi Jia, Wenjun Xu, Jiankun Wang

机构 * Shenzhen Key Laboratory of Robotics Perception and Intelligence, Department of Electronic and Electrical Engineering, SUSTech（南方科技大学电子与电气工程系深圳市机器人感知与智能重点实验室） ； Jiaxing Research Institute, SUSTech（南方科技大学嘉兴研究院） ； Research Institute of MA&EI, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室机器人与人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出iCrowdNav方法，利用时空编码器和Intent-Interact Former从视觉观测中提取场景占用特征和人体姿态意图，通过深度强化学习实现高效人群导航。

GROVE: Grounded Pedestrian Simulation via Natural Language for Interactive Social Robot Navigation

GROVE: 基于自然语言的地面行人仿真用于交互式社交机器人导航

Duc Tai Nguyen, Volodymyr Shcherbyna, Anh Do Duc, Zhengcheng Shen, Teham Buiyan, Linh Kästner

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Technical University Berlin（柏林工业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出GROVE框架，通过自然语言指令生成逼真且具有社交挑战性的行人仿真场景，结合多种SotA方法模拟长时人类行为、中时行人导航和短时机器人社交交互，缩小仿真到现实的差距。

Comments Accepted at IROS 26

SurveilNav: Collaborative Object Goal Navigation with Robot and Surveillance System

SurveilNav: 机器人与监控系统协同的目标导航

Ming-Ming Yu, Qunbo Wang, Rongtao Xu, Yanghong Mei, Yirong Yang, Longteng Guo, Wenjun Wu, Jing Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ATeam ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出SurveilNav框架，通过主动摄像头调度、联合2D/3D建图、基于VLM的价值估计和协同目标验证，融合机器人动态局部感知与监控全局视图，在HM3D数据集上实现领先的探索效率和导航成功率。

Comments Accepted by ICRA 2026

Reliability-Asymmetric Spacecraft Autonomy: Co-Designing a Capable Learned GNC Stack with a Verified, Adaptation-Aware Runtime Shield

非对称可靠性航天器自主性：协同设计有能力的学得制导导航控制系统与经过验证的、适应感知的运行时防护盾

Alireza Shojaei

机构 * Myers-Lawson School of Construction, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学迈尔斯-劳森建筑学院） 纠错

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

AI总结 提出AMPLE-GNC三层制导导航控制系统，结合学得组件与运行时防护盾，实现深空任务自主性的能力与可认证性；通过边缘指挥官、故障自适应控制器和适应感知恢复证书，在仿真中验证了高自主性与安全性。

Tracking Large-scale Shared Bikes with Inertial Motion Learning in GNSS Blocked Environments

通过惯性运动学习在GNSS阻塞环境中跟踪大规模共享自行车

Feng Liu, Kejia Li, Zhiwei Yang, Chunwei Yang, Qun Li, Guobin Wu, Qiang Ni, Ruipeng Gao

机构 * School of Software Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学软件学院） ； DiDi, Beijing（滴滴（北京）） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合自行车机械约束与混合专家模型的惯性跟踪框架，通过多专家模块捕捉共享表示并改进多任务学习性能，实现不确定性感知的轨迹估计，并通过动态校准提升跟踪精度。

Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (T-ITS) on June 23, 2026. Journal article. 15 pages, 18 figures, 11 tables

FAST-LIVGO: A Degeneracy-Robust LiDAR-Inertial-Visual-GNSS Fusion Odometry

FAST-LIVGO：一种退化鲁棒的LiDAR-惯性-视觉-GNSS融合里程计

Zhiyu Chen, Chunran Zheng, Jiayu Wen, XiaoLei Zhang, Jiaming Xu, Feng Pan, Yukang Cui

机构 * College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University（深圳大学机电与控制工程学院） ； Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学机械工程系） ； College of Automation, Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 提出一种基于误差状态迭代卡尔曼滤波的紧耦合LiDAR-惯性-视觉-GNSS融合框架，通过动态时间规整的时空对齐模块、多普勒和时差载波相位观测模型以及退化感知的双模式异常值拒绝策略，在长期大尺度动态环境中实现高精度鲁棒的状态估计。

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

The Urysohn Ladder: Recursive Metric Contraction for Scalable Continual Learning

Urysohn 阶梯：用于可扩展持续学习的递归度量压缩

Xin Li

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出 Urysohn 阶梯，通过递归度量压缩将无限环境搜索转化为有界内在导航，实现可分离性、有界容量、稳定性和可扩展性，解决持续学习中的灾难性干扰。