机器人 / 具身智能

SOPD-SocialNav: Selective On-Policy Distillation for Vision-Language Social Navigation

SOPD-SocialNav：用于视觉语言社交导航的选择性在线策略蒸馏

Xinyu Zhang, Zishuo Wang, Ling Xiao

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（北海道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)；robotic(abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 针对大规模视觉语言模型难部署、轻量级模型社交推理能力不足的问题，提出SOPD-SocialNav方法，通过基于熵的令牌选择机制及温度控制的散度目标，将社交导航知识从大型教师模型转移到轻量级学生模型，实验证明该方法有效。

Comments This paper has been accepted to 2026 WRC Symposium on Advanced Robotics and Automation (WRC SARA)

Milo, a Fully Autonomous Indoor/Outdoor Robotic Guide Dog

米洛，一款完全自主的室内/室外机器人导盲犬

Florian Golemo, Joanna Wolski, Joel Ruben Antony Moniz, Christopher Pal

机构 * Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在开发机器人导盲犬平台，核心方法是构建含改装机器人、感知与导航堆栈的系统，主要贡献是实现完全自主、室内外可用的米洛平台，开源软硬件，且导航表现优于基线。

Comments Submitted to CoRL 2026. The Milo project website is available here: https://fgolemo.github.io/milo

Sem-NaVAE: Semantically-Guided Outdoor Mapless Navigation via Generative Trajectory Priors

Sem-NaVAE: 基于语义引导的室外无地图导航通过生成式轨迹先验

Gonzalo Olguín, Javier Ruiz-del-Solar

机构 * Department of Electrical Engineering & the Advanced Mining Technology Center (AMTC), Universidad de Chile（电气工程系及先进采矿技术中心（AMTC）、智利大学） 纠错

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

AI总结 提出Sem-NaVAE方法，结合条件变分自编码器生成多样化轨迹和轻量视觉语言模型进行语义选择，实现室外无地图实时导航，在未见环境中达到90%成功率。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 5 figures

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 8, pp. 9335-9342, Aug. 2026

NavVerse: Benchmarking Indoor-to-Outdoor Embodied Navigation in Continuous Robot Simulation

NavVerse：在连续机器人模拟中对室内到室外的具身导航进行基准测试

Junzhe Wu, Yue Hu, Zeyu Han, Po-Hsun Chang, Yinan Dong, Behrad Rabiei, Maani Ghaffari

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人在连续场景中从室内到室外的导航问题，引入NavVerse基准，涵盖多种场景和任务。通过可执行接口用多指标评估智能体，零样本实验显示当前智能体在跨上下文导航上差距大，适应是主要瓶颈。

Don't Fool Me Twice: Adapting to Adversity in the Wild with Experience-Driven Reasoning

不要愚弄我两次：通过经验驱动推理在野外适应逆境

Navin Sriram Ravie, Andrew Jong, Krrish Jain, John Liu, Omar Alama, Bijo Sebastian, Sebastian Scherer

机构 * Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology, Madras（印度理工学院工程设计系，马德拉斯） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种持续学习框架，使移动机器人能够在线从干扰中学习，通过语义将异常行为归因于原因，从而更好地预测和规划未来。

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

Unified Prediction and Planning via Conflict-Aware Disjoint Parameter Training

通过冲突感知不相交参数训练实现统一预测与规划

Taewon Seo, Seonae Jeon, Giwon Lee, Kuk-Jin Yoon, Daehee Park

机构 * DGIST（韩国科学技术院大邱庆北校区） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 研究社交机器人在拥挤环境中统一预测与规划问题，提出基于模型合并的不相交参数训练框架DPT，通过分布式参数学习减轻技能冲突，稀疏合并提升性能，在标准基准测试中验证其在机器人导航上通用且有效。

Comments Accepted at ECCV 2026. 38 pages, 14 figures. Project page: https://dpt2026.github.io/

Counterfactual Reasoning and Environment Design for Active Preference Learning

主动偏好学习的反事实推理与环境设计

Yi-Shiuan Tung, Bradley Hayes, Alessandro Roncone

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

AI总结 研究机器人主动偏好学习中现有方法的不足，提出CRED方法，通过联合优化环境设计和轨迹选择，利用反事实推理生成轨迹，经实验验证该方法能改善奖励学习并在不同环境有效泛化。

Comments RSS 2025 Workshop on Human-in-the-Loop Robot Learning: Teaching, Correcting, and Adapting

DINS-IO: Learned Inertial Odometry via Differentiable INS Consistency

DINS-IO：通过可微惯性导航系统一致性实现的学习惯性里程计

Hao Qiao, Yan Wang, Jian Kuang, Xiaoji Niu

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

AI总结 研究提出DINS-IO，直接从原始IMU流学习惯性里程计。利用INS速度递推约束，转化为滑动窗口最小二乘问题求解，以残差为自监督损失。设计高频网络并校准速度，在标准基准测试中，预训练自监督并微调的DINS-IO表现出色。

Interactive Medical-SAM2 GUI: A Napari-based semi-automatic annotation tool for medical images

交互式医学-SAM2 GUI：基于Napari的半自动标注工具用于医学图像

Woojae Hong, Jong Ha Hwang, Jiyong Chung, Joongyeon Choi, Hyunggun Kim, Yong Hwy Kim

机构 * Department of Biomechatronic Engineering, Sungkyunkwan University（生物机电工程系，全州大学） ； Department of Neurosurgery, Seoul National University Hospital, Seoul National University College of Medicine（神经外科，首尔国立大学医院，首尔国立大学医学院） 纠错

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

AI总结 交互式医学-SAM2 GUI 提供基于Napari的本地工作流，实现高效的3D医学图像半自动标注与导出功能。

Comments Planning to submit JOSS (Journal of Open Source Software)