机器人 / 具身智能

Instance-Enriched Semantic Maps for Visual Language Navigation

用于视觉语言导航的实例增强语义地图

Jiho Hong, Eunae Kang, Sanghyun Kim, Young-Sik Shin

机构 * Department of Mechanical Engineering, Kyung Hee University（庆熙大学机械工程系） ； Advanced Institutes of Convergence Technology (AICT)（融合技术高级研究院） ； School of Mechanical Engineering, Kyungpook National University（庆北国立大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言导航问题，提出实例增强语义地图框架，通过实例级二维半丰富信息映射、基于大语言模型的鲁棒查询处理和存储高效的语义表示，提升导航性能，在相关实验中取得优于基线的结果。

RAVEN: Reinforcement-Adaptive Visibility-Graph Planning for Robust Humanoid Navigation with Collision-Free MPC

RAVEN：用于稳健人形机器人导航的强化自适应可见性图规划与无碰撞MPC

Ruochen Hou, Shiqi Wang, Beom Jun Kim, Hanzhang Fang, Mehak Singal, Dennis W. Hong

机构 * Robotics and Mechanisms Laboratory (RoMeLa), Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of California, Los Angeles（机器人与机构实验室（RoMeLa），机械与航天工程系，加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 研究针对人形机器人在动态环境中的导航问题，提出RAVEN框架，通过强化学习自适应调整可见性图规划器几何结构，结合无碰撞MPC层跟踪轨迹，经实验评估，该方法能减少超调、提高狭窄通道稳健性及在延迟噪声下可靠导航。

ABot-N1: Toward a General Visual Language Navigation Foundation Model

ABot-N1：迈向通用视觉语言导航基础模型

Ruiyan Gong, Yingnan Guo, Junjun Hu, Jintao Kong, Xiaoxu Leng, Tianlun Li, Weize Li, Fei Liu, Zhicheng Liu, Jia Lu, Minghua Luo, Chenlin Ming, Yanfen Shen, Jiyue Tao, Zhengbo Wang, Mingyang Yin, Minqi Gu, Zihao Guan, Wei Guo, Guoqing Liu, Huachong Pang, Menglin Yang, Zeqian Ye, Xiaoxiao Geng, Zhining Gu, Honglin Han, Di Jing, Hongyu Pan, Mingchao Sun, Kuan Yang, Jianfang Zhang, Yanghong Chen, Ye He, Wei Mei, Jiahao Shi, Xiangpo Yang, Yanqing Zhu, Yang Cai, Jingjing Ma, Shihui Su, Zixiao Tang, Linbo Zheng, Zedong Chu, Xiaolong Wu, Wenbin Tang, Mu Xu

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

AI总结 研究旨在构建通用视觉语言导航基础模型，针对当前方法问题，提出ABot-N1，通过慢-快架构解耦认知与控制，利用双视觉语言信号，实现跨场景稳健、可推广且可解释的导航，在城市规模导航等任务中表现出色并开源新基准。

Embodied Active Learning under Limited Annotation and Navigation Budget for Object Detection

在有限标注和导航预算下用于目标检测的具身主动学习

Hadrien Crassous, Mohamed Yassine Kabouri, Minahil Raza, Joni Pajarinen, Riad Akrour

机构 * LAAS-CNRS, Universite de Toulouse, CNRS（法国国家科学研究中心图卢兹分部LAAS、图卢兹大学、法国国家科学研究中心） ； Department of Electrical Engineering and Automation at Aalto University（阿尔托大学电气工程与自动化系） 纠错

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

AI总结 研究在机器人导航和标注预算有限时，如何让目标检测器适应未知环境。核心方法是利用空间一致性选择样本重训检测器，实验表明该方法能在无外部监督下选图，相同预算下适应结束时检测精度最高。

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

SkillNav: Score-Level Skill Intervention for Zero-Shot Object Goal Navigation

SkillNav：用于零样本对象目标导航的分数级技能干预

Ruijie Sang, Yiqun Duan, Pinhan Fu, Ruilin Wang, Wei Sui, Xianda Guo

机构 * D-Robotics（D-机器人公司） ； HAI Center, University of Technology Sydney（悉尼科技大学HAI中心） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉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 研究针对VLM智能体零样本对象目标导航存在的问题，提出SkillNav框架，通过分层技能设计及双表示设计，无需训练，在多个数据集上提升成功率，建立新最优成绩。

EmbodiedDiffusion: End-to-End Traversability-Guided Visual Diffusion for Heterogeneous Robot Navigation

EmbodiedDiffusion：用于异构机器人导航的端到端可通行性引导视觉扩散

Iana Zhura, Sausar Karaf, Faryal Batool, Nipun Dhananjaya Weerakkodi Mudalige, Valerii Serpiva, Ali Alridha Abdulkarim, Aleksey Fedoseev, Didar Seyidov, Hajira Amjad, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Center for Digital Engineering, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，数字工程中心，斯克尔科沃科学与技术研究所） 纠错

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

AI总结 针对自主导航中视觉可通行性估计问题，EmbodiedDiffusion框架利用无规划器合成监督等，同时预测可通行性地图与生成可行轨迹，经训练提炼语义到轻量级模型，能快速适应新平台，在多机器人室内环境中实现高效导航与轨迹生成。

Comments This work has been submitted for publication and is currently under review

A Generative Partially Specified Finite State Machine Approach to Complex Behaviour Planning

一种用于复杂行为规划的生成式部分指定有限状态机方法

Kalana Ratnayake, Michael Pritchard, David Hinwood, Maleen Jayasuriya, Damith Herath

机构 * University of Canberra（堪培拉大学） 纠错

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

AI总结 研究为自主机器人在动态环境中的行为规划，提出生成式部分指定有限状态机（GPSFSM）神经符号架构，利用Fabric等组件实现标准化语义能力描述，实验表明该方法计划生成成功率高、延迟低，还能生成复杂行为，且开源堆栈使其实用可重复。

Comments Accepted for publication in the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 9 pages, 10 figures, 1 table

MemoGuard: An Adaptive Runtime for Guarding Against Memory Traps in Communication-Limited Robot Navigation

MemoGuard：一种用于在通信受限的机器人导航中防范内存陷阱的自适应运行时

Rajat Bhattacharjya, Hyeonjong Ju, Sing-Yao Wu, Eli Bozorgzadeh, Nikil Dutt

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 针对通信受限机器人导航中的内存陷阱问题，提出MemoGuard自适应运行时，在重用情景记忆前依拓扑、资源和结果契约验证，在模拟器及特定硬件上实验，有效减少电池安全违规和备用调用，降低开销并开源。

Comments Paper accepted at IEEE/ACM ESWEEK (CODES) 2026. Authors' version posted for personal use and not for redistribution. The definitive version of the paper will appear in IEEE Embedded Systems Letters

ImprovedVBGS: Real-time Continual Variational Bayes Gaussian Splatting

改进的 VBGS：实时连续变分贝叶斯高斯点云融合

Damani Mguni-Coker

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

AI总结 针对实时重建需求，改进的 VBGS 框架通过空间截断变分推理和改进重新分配，加速连续重建。在 NeRF 合成数据集上，RTX 3070 Ti 实现平均每帧延迟大幅降低，加速 1680 倍，且保持重建质量。

Comments 5 pages, 4 figure. Technical Report. This work introduces ImprovedVBGS, accelerated continual learning for 3D Gaussian Splatting based Reconstruction. Code available at [https://github.com/damanimc/ImprovedVBGS](https://github.com/damanimc/ImprovedVBGS)

Holistic Fusion: Task- and Setup-Agnostic Robot Localization and State Estimation with Factor Graphs

整体融合：基于因子图的与任务和设置无关的机器人定位与状态估计

Julian Nubert, Turcan Tuna, Jonas Frey, Cesar Cadena, Katherine J. Kuchenbecker, Shehryar Khattak, Marco Hutter

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； NASA Jet Propulsion Laboratory（美国国家航空航天局喷气推进实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对移动机器人定位与状态估计问题，提出整体融合方法，通过因子图公式融合多类型测量，注重局部平滑性与一致性，能在典型硬件上实现低延迟、平滑在线估计及低漂移全局定位，在多场景验证了框架有效性。

Comments 21 pages, 25 figures, 9 tables, Transactions on Robotics, accepted

Journal ref Transactions on Robotics 2026

Think at 5 Hz, Act at 20 Hz: Asynchronous Fast-Slow Vision-Language-Action Inference for Closed-Loop Driving

以5Hz思考，20Hz行动：用于闭环驾驶的异步快慢视觉-语言-动作推理

Yun Li, Jiachen Gong, Simon Thompson, Ehsan Javanmardi, Qunli Zhang, Zifan Zeng, Shiming Liu, Peng Wang, Zixuan Guo, Manabu Tsukada

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； TIER IV, Inc.（TIER IV公司） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型用于闭环驾驶时推理延迟与车辆控制速率冲突的问题，提出快慢架构，慢系统用冻结主干处理历史，快专家基于缓存和当前帧回归航路点，经训练在CARLA上提升路线完成率，降低误差且可零样本转移。

Comments 13 pages, 5 figures, 4 tables

Searching Videos as Trees: Self-Correcting Agents for Grounded Long Video QA

将视频搜索为树：用于有基础的长视频问答的自校正智能体

Ce Zhang, Ziyang Wang, Yulu Pan, Oluwatumininu Oguntola, Pranav Wagh, Qiyu Wu, Hiromi Wakaki, Mohit Bansal, Gedas Bertasius

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Sony（索尼） 纠错

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

AI总结 研究有基础的长视频问答问题，提出VideoTreeSearch框架，通过构建自适应时间树及可学习的离散操作让智能体导航，经监督微调与强化学习训练，在多个基准测试中表现出色，证明自校正分层搜索是关键机制。

Toward Semantic Communication for Real-time Mobile 3D Reconstruction

迈向实时移动 3D 重建的语义通信

Fangzhou Zhao, Yao Sun, Xuesong Liu, Runze Cheng, Shang Kai, Yi Sun

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University（华北电力大学电气与电子工程学院） ； James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院） ； School of Computer Science and Technology, China University of Petroleum (East China)（中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对实时移动 3D 重建中几何估计对通信失真敏感的问题，提出语义通信框架，含语义收发器输出带置信度图的重建图像，引入置信度引导几何估计方法，仿真显示该框架能保持图像质量并提升姿态估计精度和 3D 结构一致性。

Connectivity Maintenance and Recovery for Multi-Robot Motion Planning

多机器人运动规划中的连通性维持与恢复

Yutong Wang, Lishuo Pan, Yichun Qu, Tengxiang Wang, Nora Ayanian

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于贝塞尔曲线的实时运动规划算法，用于多机器人系统中维持和恢复连通性，提升在障碍物环境中导航的成功率。

Comments 8 pages, 3 figures. To appear in the Proceedings of the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026), Pittsburgh, PA, USA

A CODECO Case Study and Initial Validation for Edge Orchestration of Autonomous Mobile Robots

自主移动机器人边缘编排的CODECO案例研究及初步验证

H. Zhu, T. Samizadeh, R. C. Sofia

机构 * fortiss - research Institute of the Free State of Bavaria associated with the Technical University of Munich (TUM)（拜恩施研究所以及慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文通过案例研究比较CODECO与Kubernetes在自主移动机器人边缘编排中的性能，发现CODECO在CPU消耗和通信稳定性方面表现更优，但伴随内存开销和生命周期延迟的增加。

ContactFusion: Stochastic Poisson Surface Maps from Visual and Contact Sensing

ContactFusion：基于视觉和接触传感的随机泊松曲面地图

Aditya Kamireddypalli, Joao Moura, Russell Buchanan, Matias Mattamala, Sethu Vijayakumar, Subramanian Ramamoorthy

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） ； Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo（机械与机电工程系，滑铁卢大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对机器人装配中场景理解噪声影响插入成功率的问题，提出ContactFusion方法，结合全局映射与局部接触信息，通过拒绝采样程序估计接触位置，将接触与视觉信息融合到SPSMap，验证了方法有效性并改善孔位估计。

Comments Version accepted to IROS2026

GNSS Jamming and Spoofing Monitoring Using Low-Cost COTS Receivers

使用低成本商用现货接收机进行GNSS干扰和欺骗监测

Argyris Kriezis, Yu-Hsuan Chen, Dennis Akos, Sherman Lo, Todd Walter

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract,comments)

AI总结 针对GNSS易受干扰和欺骗影响的问题，提出结合C/N0测量与校准接收功率指标构建二维检测空间的方法，经挪威受控测试及波兰和地中海东南部实际部署验证，为GNSS RFI监测提供有效途径。

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Intimacy as Service, Harm as Externality: Critical Perspectives on AI Companion Platform Accountability

亲密作为服务，伤害作为外部性：人工智能伴侣平台问责的批判视角

Dayeon Eom, Julianne Renner, Sedona Chinn

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文探讨人工智能伴侣作为数据化系统中亲密关系的生产、提取与治理场所，挑战将伤害归因于用户心理而非平台架构的主流观点，通过20名AI伴侣使用者的访谈揭示用户对伤害的认知、应对策略及责任分配问题。