机器人 / 具身智能

Robust Extended Kalman Filter for Land Navigation Using Massive Array of MEMS IMUs

基于大规模MEMS IMU阵列的陆地导航鲁棒扩展卡尔曼滤波

Omer Hanani, Alon Kipnis

机构 * School of Computer Science, Reichman University（里奇曼大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出一种鲁棒扩展卡尔曼滤波架构，通过动态百分位门控和实时偏置跟踪的预滤波框架，有效融合数百个低成本MEMS惯性传感器，抑制异常读数并补偿漂移，显著提升方位精度并降低漂移累积。

Comments Index Terms Dead reckoning Extended Kalman Filter GNSS IMU array Land navigation

FutureNav: Unified World-Action Modeling for Vision-and-Language Navigation

FutureNav: 面向视觉与语言导航的统一世界-动作建模

Lingfeng Zhang, Zeying Gong, Xiaoshuai Hao, Haoxiang Fu, Qiang Zhang, Mingliang Zhou, Hangjun Ye, Xiaojun Liang, Junwei Liang, Wenbo Ding

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； 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FutureNav，一种基于VLM的统一世界-动作建模框架，通过联合优化动作策略、逆/前向动力学和未来状态预测四个目标，在4B规模骨干上实现多VLN基准的最优性能。

Flying to Image-Specified Objects: 3D Quadrotor Navigation via Cross-Graph Memory and Viewpoint Planning

飞向图像指定物体：基于跨图记忆和视点规划的3D四旋翼导航

Junjie Gao, Yuqi Chen, Yongzhou Pan, Yaosheng Deng, Jiaping Xiao, Mir Feroskhan

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

AI总结 提出分层导航框架，通过视点感知动作节点和轻量语义记忆，实现四旋翼在连续3D空间中高效、安全地导航至查询图像中的目标物体。

AUSLUN: A Fixed-Hover UAV--USV System for GNSS-Denied Maritime Search and Navigation

AUSLUN: 一种用于GNSS拒止环境下海上搜索与导航的固定悬停无人机-无人艇系统

Siyuan Yang, Zikai Jia, Hailiang Kuang, Xiaoyu He, Qizhi Guo, Yihao Dong, Shaoming He

机构 * School of Aerospace Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学航空航天工程学院） ； Khalifa University Center for Autonomous Robotic Systems (KUCARS), Khalifa University（哈利法大学自主机器人系统中心（KUCARS）） 纠错

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

AI总结 提出AUSLUN系统，利用固定悬停无人机通过视觉惯性里程计和变焦吊舱扫描，结合门控递归估计器实现非合作目标定位与无人艇导航，在GNSS拒止环境下验证了搜索-导航完整流程。

Comments 10 pages, 7 figures

CORE Planner: Contextual-memory Oriented Reinforcement-learning in Unknown Environments for Robot Navigation

CORE Planner：面向未知环境中机器人导航的上下文记忆强化学习规划器

Jintao Kong, Zhihao Zhang, Weihuang Chen, Liming Chen, Zhongyu Guo, Shuaiyu Liu, Hongbin Sun

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

AI总结 提出CORE规划器，结合稀疏可见图与Transformer网络，实现未知环境下的高效导航，并通过上下文记忆机制避免局部最优，支持零样本仿真到现实迁移。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Industrial Electronics

LNN-Fly: Continuous-Time UAV Navigation for Robust Obstacle Avoidance under Timing Mismatch

LNN-Fly：时序失配下鲁棒避障的连续时间无人机导航

Yulin Huang, Shaojie Chen, Di Feng, Jiahao Wang, Ping Liu, Jianxiao Zou

机构 * Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（深圳先进研究院，电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LNN-Fly，一种面向部署的连续时间导航策略，通过动态规划启发的结构化循环更新、显式控制间隔条件和自适应遗忘门，在时序失配下实现鲁棒避障，并在仿真和实物中验证了有效性。

Comments 8 pages, 7 figures, accepted for publication at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Vision-Language Models for Deployable Social Robot Navigation: Bridging Semantic Reasoning and Low-Level Control

面向可部署社交机器人导航的视觉-语言模型：弥合语义推理与低级控制

Runji Cai, Toshihiko Yamasaki, Ling Xiao

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（弘前大学信息科学与技术研究生院） ； Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院） 纠错

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

AI总结 本文综述了将视觉-语言模型（VLM）集成到社交机器人导航中的方法，提出包含高层推理、低层控制及中间机制的统一框架，并讨论了关键挑战与未来方向。

Efficient-VLN: A Simple yet Strong Baseline for Efficient Vision-Language Navigation

Efficient-VLN: 一种高效且强大的视觉语言导航基线

Duo Zheng, Shijia Huang, Yanyang Li, Liwei Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Weitu AI 纠错

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

AI总结 Efficient-VLN通过三个简单有效机制解决视觉语言导航中的系统瓶颈，提升推理效率和训练稳定性，在R2R-CE和RxR-CE基准上取得新突破。

OLiVia-Nav: An Online Lifelong Vision Language Approach for Mobile Robot Social Navigation

OLiVia-Nav: 一种面向移动机器人社交导航的在线终身视觉语言方法

Siddarth Narasimhan, Aaron Hao Tan, Daniel Choi, Goldie Nejat

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 OLiVia-Nav通过融合视觉语言模型与在线终身学习框架，实现机器人社交导航中的社会规范适应与动态轨迹规划，优于现有方法。

An Overview of Formulae for the Higher-Order Kinematics of Lower-Pair Chains with Applications in Robotics and Mechanism Theory

低副链高阶动力学的公式概述及其在机器人和机构理论中的应用

Andreas Mueller

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

AI总结 本文综述了低副链高阶动力学的公式，提出闭式和递推关系及各向异性动力学关系的泰勒展开，用于机器人和多体系统的运动控制与动力学。

Journal ref Mechanism and Machine Theory, Vol. 142, 2019, 103594, 35 pages

From Extraction to Navigation: Progressive Retrieval with Indirectly Infinite Depth

从提取到导航：具有间接无限深度的渐进式检索

Linxiao Che, Shanshan Huang, Haitao Lu, Yijia Sun, Qiang Luo, Ruiming Tang, Han Li, Kun Gai, Guorui Zhou

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 提出IID-Nav框架，将检索建模为有状态自主图探索，通过目标感知导航策略、递归状态演化机制和轨迹对齐训练范式，解决搜索漂移问题，在工业数据集上超越基线。

Shell-Supervised Gaussian Splatting for Urban Real-to-Sim Reconstruction

壳监督高斯溅射用于城市真实到仿真重建

Yuan Yang, Peijun Lu, Fangzhou Lu, Sai Fan, Siqi Yan, Chenyuan Zhang, Haobo Liang, Yichen Wang

机构 * Hong Kong Center for Construction Robotics（香港建设机器人中心） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出壳监督高斯溅射框架，利用外部立面结构壳作为几何监督，通过掩码门控损失优化高斯重建，提升城市立面几何一致性。

Comments 10 pages main paper, 2 pages supplementary material

Empowering a Single-Frequency GNSS Receiver to Achieve High-Precision Positioning with Relative Observations

利用相对观测实现单频GNSS接收机的高精度定位

Xingpeng Wang, Ziwen Qu, Juncheng Chen, Ruitian Pang, Xiangyu Li, Tiancheng Lai, Siqi Shen, Wentao Liu, Pengfei Wang, Chao Xu, Yanjun Cao

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

AI总结 提出一种紧耦合状态估计框架，通过单频GNSS接收机与相对运动传感器融合，利用滑动窗口因子图和虚拟锚点机制实现分米级定位，无需基站。

Comments 8 pages,7 figures

A Unified Framework for Multi-Contact Path Planning in the Rolling Robot Systems

滚动机器人系统中多接触路径规划的统一框架

Qing Yu, Mikhail Svinin, Seyed Amir Tafrishi

机构 * Geometric Mechanics and Mechatronics in Robotics (gm 2 R) Lab, School of Engineering, Cardiff University（机器人几何力学与机电学实验室，工程学院，卡迪夫大学） ； Information Science and Engineering Department, Ritsumeikan University（信息科学与工程系，立命馆大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于Montana接触坐标的无滑移多球滚动路径规划框架，通过Voronoi图构建流形路径并利用log-exp平滑生成可行运动。

Comments 8 pages, accepted to IROS2026, Pittsburgh

FlatLands: Generative Floormap Completion From a Single Egocentric View

FlatLands: 从单个视角生成地板地图完成

Subhransu S. Bhattacharjee, Dylan Campbell, Rahul Shome

机构 * School of Computing, The Australian National University, Canberra, Australia（澳大利亚国立大学计算机学院，堪培拉，澳大利亚） 纠错

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FlatLands数据集和基准，用于单视角鸟瞰图地板完成。通过27万次真实室内场景观测，提供对齐的观测、可见性、有效性及真实BEV地图，支持分布内和分布外评估，比较多种模型并提出端到端的RGB到地板地图管道。

Comments In Proceedings of the European Conference of Computer Vision 2026

Generation of Uncertainty-Aware High-Level Spatial Concepts in Factorized 3D Scene Graphs via Graph Neural Networks

通过图神经网络生成因子化3D场景图中的不确定性感知高层空间概念

Jose Andres Millan-Romera, Muhammad Shaheer, Miguel Fernandez-Cortizas, Martin R. Oswald, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez

机构 * Automation and Robotics Research Group, Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（卢森堡大学自动化与机器人研究组，安全、可靠性与信任跨学科研究中心（SnT）） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于学习的方法，通过在线推断垂直平面中的空间概念，并将其作为SLAM后端可优化的因素，从而提升室内导航和映射的鲁棒性。

Comments Accepted at IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

MOAR Planner: Multi-Objective and Adaptive Risk-Aware Path Planning for Infrastructure Inspection with a UAV

MOAR规划器：用于无人机基础设施检查的多目标与自适应风险感知路径规划

Louis Petit, Alexis Lussier Desbiens

机构 * ICRA_Louis_Petit（ICRA_路易·佩蒂） 纠错

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

AI总结 提出MOAR路径规划器，通过风险感知成本函数和自适应速度规划，在接近障碍物时实时优化安全、时间和能量，实现无人机自主导航。

Comments 7 pages, accepted at the 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan

Journal ref 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 8422-8428

MoPe: Motion Permanence for Robust Monocular Gaussian Mapping in Dynamic Environments

MoPe：动态环境中鲁棒单目高斯建图的运动持久性

Qixin Xiao

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

AI总结 针对动态场景中单目高斯建图因缺乏时间记忆导致动态物体残留鬼影的问题，提出运动持久性原理，通过贝叶斯对数几率更新融合历史动态后验，实现鲁棒跟踪与建图。

Comments RSS 2026 Workshop

CRFT: Consistent-Recurrent Feature Flow Transformer for Cross-Modal Image Registration

CRFT：用于跨模态图像配准的一致-递归特征流变换器

Xuecong Liu, Mengzhu Ding, Zixuan Sun, Zhang Li, Xichao Teng

机构 * Northeastern University, China（东北大学（中国）） ； National University of Defense Technology, China（国防科技大学（中国）） 纠错

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

AI总结 CRFT提出了一种基于特征流学习的统一粗到细框架，通过特征对齐和流估计实现鲁棒的跨模态图像配准，通过多尺度特征相关性和层次特征融合提升精度和鲁棒性。

Comments Accepted to CVPR 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pp. 34784-34794

Learning Cross-view Correspondences for Geo-localization on Planetary Surfaces

学习行星表面地理定位的跨视角对应关系

Hong Minh Nguyen, Marcus Märtens, Tat-Jun Chin

机构 * AI for Space Group, Adelaide University, Australia（太空人工智能小组，阿德莱德大学，澳大利亚） 纠错

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

AI总结 针对行星表面无卫星定位且里程计漂移的问题，提出基于物理渲染的月球表面跨视角地理定位基准数据集，并验证了基于Transformer的定位方法在行星表面的有效性。

Comments 5 pages, 4 figures, to be published in SPAICE 2026

Lateral String Stability for Vehicle Platoons

车辆队列的横向串稳定性

Sixu Li, Swaroop Darbha, Yang Zhou

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶队列中路径跟踪误差传播的安全问题，提出基于弧长视角的横向串稳定性框架，证明仅靠车载传感无法保证误差衰减，而V2V通信可实现有效衰减。

STEMGym: Benchmarking Sequential Decision-Making under Dose Budgets in Autonomous Electron Microscopy

STEMGym: 自主电子显微镜中剂量预算下的序列决策基准测试

Can Polat, Erchin Serpedin, Mustafa Kurban, Hasan Kurban

机构 * Dept. of Electrical & Computer Eng.（电气与计算机工程系） ； Texas A&M Univ.（德克萨斯A&M大学） ； Dept. of Prosthetics & Orthotics（假肢与矫形学系） ； College of Science & Eng.（科学与工程学院） ； Ankara Univ.（安卡拉大学） ； Hamad Bin Khalifa Univ. and Texas A&M Univ. at Qatar（哈马德·本·卡西姆大学和德克萨斯A&M大学（卡塔尔）） 纠错

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

AI总结 通过15个物理模拟的STEM环境基准，发现感知管道（CNN分析师）是剂量效率的主要决定因素，而非导航策略，为自主电子显微镜的机器学习投入方向提供新视角。

Analyzing Uncertainty in the Spatial Representation of the Kinematic Bicycle Model

分析运动学自行车模型空间表示中的不确定性

Shafayat Abrar, M. Zaeem Baig, Shahir Ul Islam Anzal, Abdul Basit Memon

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

AI总结 针对车辆运动学模型中的不确定性，采用泰勒级数线性化三角函数，推导了协方差矩阵的闭式表达式，与蒙特卡洛模拟吻合，首次完整给出了协方差矩阵的闭式解。

Journal ref In 2025 International Conference on Emerging Technologies in Electronics, Computing, and Communication (ICETECC) (pp. 1-6). IEEE

Multi-Contact Force Estimation for Continuum Robots via Gaussian-Parameterized Factor Graphs

基于高斯参数化因子图的连续体机器人多触点力估计

Aditya Prakash, Panagiotis Tsiotras

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

AI总结 提出一种基于高斯混合力参数化和因子图的统一形状与力估计框架，融合应变、肌腱张力和位姿测量，实现单/多触点力位置和幅值的准确估计。

Keypose Exploration: Efficient Automatic Trajectory Labelling and Cross-Embodiment Policy Transfer

关键姿态探索：高效的自动轨迹标注与跨实体策略迁移

Yupu Lu, Hang Xu, Yizhou Chen, Jia Pan

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong, HKSAR（计算与数据科学学院，香港大学，香港特别行政区） 纠错

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

AI总结 提出结合视觉语言模型与经典轨迹分析的关键姿态自动标注流程，并利用关键姿态引导扩散策略实现零样本跨实体迁移。

Comments Accepted by IROS2026. Code available at: https://github.com/YupuLu/keypose_labelling

A Probabilistic Approach to Trajectory-Based Optimal Experimental Design

基于概率的方法用于轨迹优化的实验设计

Ahmed Attia

机构 * Mathematics and Computer Science Division, Argonne National Lab（阿贡国家实验室数学与计算机科学部） 纠错

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

AI总结 本文提出一种概率方法用于最优实验路径设计，通过将离散路径优化问题转化为随机优化问题，从而生成最优概率模型以估计最优路径。该方法适用于线性和非线性反问题。

Comments This version includes supplementary material. 18 Figures in the main document and 24 in the supplementary material

Learning Terrain-Specialized Policies for Adaptive Locomotion in Challenging Environments

学习适应性地形的策略以实现适应性运动在具有挑战性的环境中

Matheus P. Angarola, Francisco Affonso, Marcelo Becker

机构 * University of São Paulo (USP)（圣保罗大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotics(comments,journal_ref)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出了一种分层强化学习框架，通过地形专用策略和课程学习提升复杂环境中的敏捷性和跟踪性能，实验显示在低摩擦和不连续地形上表现更优。

Comments Accepted to the 22nd International Conference on Advanced Robotics (ICAR 2025). 7 pages

Journal ref 22nd International Conference on Advanced Robotics (ICAR), 2025

LEO-NA Walker Constellation Design with Bi-objective Optimisation Approaches

基于双目标优化方法的LEO导航增强Walker星座设计

Chun Zhang, Junhui Zhao, Zehan Liu, Xinpeng Liu, Shaoyi Xu, Xiaoming Wang

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 提出双目标优化框架平衡导航性能与部署成本，使用NSGA-II求解Pareto最优解，相比极轨和优化LFC星座，平均可见卫星数提升42.5%和24.4%，平均PDOP降低18.9%和10.5%。

Comments 6 pages, 4 figures

A Mapping Sheath with Thermally Drawn Multi-Electrode Basket for Cardiac Electrophysiological Recording and Ablation Catheter Delivery

一种具有热拉伸多电极篮的映射鞘，用于心脏电生理记录和消融导管输送

Qindong Zheng, Anil Demircali, Jinshi Zhao, Xiaotong Guo, Libaihe Tian, Oliver Jones, Jamie Kay, Shengzhe Li, Alex Ranne, Elaine Lim, Huiyi Wu, Simos Koutsoftidis, Mohamed Abdelaziz, Emmanuel Drakakis, Prapa Kanagaratnam, Nick Linton, Burak Temelkuran

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 提出一种热拉伸制造的多电极篮映射鞘，集成电生理记录与消融导管输送，在离体及活体猪心实验中验证了其导航、记录和标测能力。

Quantum Primitive for Output-Hiding Function Sharing: QKD and Joint Computation Applications

输出隐藏函数共享的量子原语：QKD与联合计算应用

Olivia R. Hartzell

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 提出一种量子原语用于输出隐藏函数共享，应用于QKD提升安全与效率，并实现无需额外密钥或经典通信的联合函数编码，适用于金融、导航等领域。