机器人 / 具身智能

Self-Supervised Bio-Inspired Robotic Trajectory Planning with Obstacle Avoidance

具有避障功能的自监督生物启发式机器人轨迹规划

Miroslav Krupa, Miroslav Cibula, Kristína Malinovská

机构 * Faculty of Mathematics, Physics and Informatics, Comenius University Bratislava（布拉迪斯拉发夸美纽斯大学数学、物理与信息学院） 纠错

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

AI总结 研究机器人轨迹规划问题，提出基于自监督学习框架，利用正反模型作监督机制，在含障碍物环境下规划轨迹，实验证明方法可行，针对规划器问题提出并评估了额外训练机制和缓解策略。

Comments 12 pages, 3 figures. To be published in 2026 International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) proceedings. This research was supported by the Slovak Research and Development Agency, project APVV-21-0105

Anticipate Before Acting: Future-State-Conditioned Vision-Language Navigation

行动前预测：基于未来状态条件的视觉语言导航

Lingfeng Zhang, Zhanguang Zhang, Liheng Ma, Tongtong Cao, Yingxue Zhang

机构 * Noah’s Ark Lab, 2012 Labs, Huawei（诺亚方舟实验室，2012实验室，华为） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言导航中标准行为克隆问题，提出FSC-VLN方法，通过添加未来查询令牌并经训练后移除的目标分支将其隐藏状态与未来视觉嵌入对齐，实验表明该方法在R2R val-unseen上提升了相关指标。

Comments 9 pages, 1 figure, 4 tables

DART-VLN: Test-Time Memory Decay and Anti-Loop Regularization for Discrete Vision-Language Navigation

DART-VLN：离散视觉语言导航的测试时记忆衰减与反循环正则化

Shaoheng Zhang, Zhichen Li, Jie Mei

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

AI总结 提出无需训练的测试时控制框架DART-VLN，通过记忆衰减和反循环正则化改善离散视觉语言导航的局部回溯和历史证据过时问题，提升路径效率与导航性能。

Comments Accepted by the 2026 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2026)

Enhancing Glass Surface Reconstruction via Depth Prior for Robot Navigation

通过深度先验增强玻璃表面重建以提升机器人导航

Jiamin Zheng, Jingwen Yu, Guangcheng Chen, Hong Zhang

机构 * Shenzhen Key Laboratory of Robotics and Computer Vision（机器人与计算机视觉深圳重点实验室） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； CKS Robotics Institute（CKS机器人研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需训练的框架，利用深度基础模型作为结构先验，结合鲁棒的局部RANSAC对齐方法，融合原始传感器深度数据，从而避免错误的玻璃测量污染，恢复准确的度量尺度，并引入新的RGB-D数据集用于玻璃区域的几何真实值。

Comments 9 pages, 8 figures, Accepted by IROS 2026

ZONDA: Zero-shot Object Navigation with Dynamic Avoidance in Multi-floor Environments

ZONDA：多楼层环境中具有动态避障功能的零样本目标导航

Shaomin Liang, Xuanhong Liao, Shiyao Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Guangdong Direct Drive Technology Limited（广东直驱技术有限公司） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Great Bay University（大湾区大学） 纠错

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

AI总结 研究针对目标导航任务中现有方法局限，提出ZONDA框架，集成启发式多楼层规划、多视图目标验证、动态行人避障三个核心组件，通过真实机器人及模拟测试取得显著改进结果，在动态基准测试中表现优于现有基线。

SciExplore: Evaluating Autonomous Agents from Scientific Navigation to Information Integration

SciExplore：评估从科学导航到信息整合的自主智能体

Yinhao Tang, Youqing Fang, Yanan Sun, Wenran Liu, Weiming Zhang, Bin Liu, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Kai Chen

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） 纠错

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

AI总结 介绍用于评估大语言模型和智能体科学信息检索与推理能力的基准SciExplore，包含四类任务，在其上评估多个先进模型和智能体，发现随着任务复杂度增加性能差距大，凸显当前模型在实际科学信息检索场景中的局限。

Comments 25 pages, 13 figures. Submitted to ACL 2026

Socially Consistent Multi-Robot Navigation Using Decoupled Planning and Trajectory Coordination

使用解耦规划和轨迹协调的社会一致多机器人导航

Matthew M. Sato, Kincho H. Law

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

AI总结 研究多机器人在人类环境中的导航，通过解耦规划与轨迹协调，改进A*规划器嵌入社会规范构建社会图，转化轨迹协调为凸规划，实现可预测、符合社会规范的路径规划，简化多机器人协调。

Comments Submitted to Civil Engineering Sciences

SAGE: A Socially-Aware Generative Engine for Heterogeneous Multi-Agent Navigation

SAGE：用于异构多智能体导航的社会感知生成引擎

Lan Hu, Minghui Liwang, Wenbo Zhu, Xinlei Yi, Yiguang Hong, Xianbin Wang, Zhenzhen Jiao, Seyyedali Hosseinalipour

机构 * Guohao School, Tongji University（同济大学国豪书院） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems（上海智能无人系统科学中心） ； Tongji University（同济大学） ； Western University（西安大略大学） ； Aeromind Technology Co., Ltd.（深圳智元科技有限公司） ； University at Buffalo-SUNY（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

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

AI总结 针对开放人机环境中异构多智能体导航问题，提出SAGE，通过有向异构图和异构图变换器编码交互，扩散生成模块建模轨迹，无训练安全-社会能量引导机制优化轨迹，实验验证其有效性及可扩展性。

Comments 16 pages, 5 figures, and 14 tables. Includes supplementary experimental details

Q-SpiRL: Quantum Spiking Reinforcement Learning for Adaptive Robot Navigation

Q-SpiRL：量子脉冲强化学习用于自适应机器人导航

Mohamed Khair Altrabulsi, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Muhammad Kashif, Muhammad Shafique

机构 * eBRAIN Lab, Division of Engineering, New York University Abu Dhabi (NYUAD)（eBRAIN实验室，工程系，纽约大学阿布扎比分校） ； Center for Quantum and Topological Systems (CQTS), NYUAD Research Institute（量子与拓扑系统中心（CQTS），NYUAD研究机构） 纠错

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

AI总结 本文提出Q-SpiRL框架，结合量子增强的脉冲神经网络，实现了在动态环境中高效稳定的机器人导航，通过实验验证了其在任务完成、轨迹效率和运动平滑度之间的最佳平衡。

Comments Accepted at the IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 2026

i2Nav-Robot: A Large-Scale Indoor-Outdoor Robot Dataset for Multi-Sensor Fusion Navigation

i2Nav-Robot：用于多传感器融合导航的大规模室内外机器人数据集

Hailiang Tang, Tisheng Zhang, Liqiang Wang, Xin Ding, Man Yuan, Zhiyu Xiang, Jujin Chen, Yuhan Bian, Shuangyan Liu, Yuqing Wang, Guan Wang, Xiaoji Niu

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

AI总结 针对无人地面车辆导航数据集不足，提出i2Nav-Robot数据集，集成多模态传感器，经在线硬件同步和离线校准获取精确时间戳，含十个大规模序列，经评估数据质量高，对推进车辆导航研究实用。

Comments 13 pages, 15 figures

Search-on-Graph: Iterative Informed Navigation for Large Language Model Reasoning on Knowledge Graphs

图上搜索：面向知识图谱的大语言模型推理的迭代式知情导航

Jia Ao Sun, Hao Yu, Fabrizio Gotti, Fengran Mo, Yihong Wu, Yuchen Hui, Zhan Su, Lingfeng Xiao, Jian-Yun Nie

机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Digital Media, CBC（数字媒体，CBC） ； Halmstad University College（哈姆斯塔德大学学院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 提出Search-on-Graph方法，通过让大语言模型自身基于知识图谱结构和完整推理历史选择关系路径，遵循观察-思考-导航范式，在六个KGQA基准上超越现有方法，无需任务特定微调。

Comments Accepted to KDD '26 (32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)

Learning to Navigate Efficiently with Only 0.58M Trainable Parameters

仅用58万个可训练参数学习高效导航

Edward Beng Wai Tan, Siew-Kei Lam

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 研究视觉导航中单个任务族所需规模及替代结构，提出分解式导航模型，仅用少量可训练参数，在导航任务中接近最先进模型性能，还能用于无目标探索，故障模式可解析纠正。

Comments 6 pages, 4 figures. Under review

O3N: Omnidirectional Open-Vocabulary Occupancy Prediction for Urban Autonomous Agents

O3N: 全向开放词汇占用预测

Mengfei Duan, Hao Shi, Fei Teng, Guoqiang Zhao, Yuheng Zhang, Zhiyong Li, Kailun Yang

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 O3N通过全向感知和开放词汇方法，实现三维空间的连续表示和长距离上下文建模，提升具身智能在开放世界中的感知与建模能力。

Comments The source code will be made publicly available at https://github.com/MengfeiD/O3N

DAPM: UAV Monocular Depth Estimation from Any Height, Pitch, Roll and FOV

DAPM：从任意高度、俯仰、横滚和视场角进行无人机单目深度估计

Tong Ling, Wenhui Diao, Yingchao Feng, Hanbo Bi, Zhongyan Hou, Xian Sun

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对无人机单目深度估计在多样视角和大尺度深度分布下的难题，提出DAPM模型，通过建立视角定量表示，引入IGD和PQB模块，在UAPD数据集上实验，该模型在深度和相机姿态估计方面达最优性能。

A Real-Time Generalized Nash Equilibrium Framework for Interaction-Aware Autonomous Driving in Mixed Traffic

用于混合交通中交互感知自动驾驶的实时广义纳什均衡框架

Nouhed Naidja, Mohamed-Cherif Rahal, Steve Pechberti, Stéphane Font, Guillaume Sandou, Marc Revilloud

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

AI总结 针对自动驾驶在混合交通环境中的挑战，提出将驾驶交互建模为广义纳什均衡问题的决策框架，基于粒子群优化提出实时求解器，经实验验证能处理关键场景，求解器操作可行且收敛快。

Journal ref The 12th 2026 International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT 2026), Jul 2026, Bari (Italy), Italy

WebCoach: Self-Evolving Web Agents with Cross-Session Memory Guidance

WebCoach：具有跨会话记忆引导的自我进化网络代理

Genglin Liu, Shijie Geng, Sha Li, Hejie Cui, Sarah Zhang, Xin Liu, Tianyi Liu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究针对网页代理跨会话学习不足问题，提出WebCoach框架，通过三个关键组件赋予代理跨会话记忆，可长期规划与自我进化，在WebVoyager基准测试中提升了不同LLM backbone的代理性能。

Comments 18 pages

pacSTL: PAC-Bounded Signal Temporal Logic from Data-Driven Reachability Analysis

pacSTL: 基于数据驱动可达性分析的PAC有界信号时序逻辑

Hanna Krasowski, Elizabeth Dietrich, Emir Cem Gezer, Roger Skjetne, Asgeir Johan Sørensen, Murat Arcak

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

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

AI总结 提出pacSTL框架，结合PAC有界可达集预测与区间STL，通过优化问题计算原子鲁棒性上下界并传播，实现规范级别的PAC有界鲁棒性评估，用于不确定动态系统的验证与监控。

news-crawler-LM: A Small Long-Context Model For High-Quality News Crawling

新闻爬虫语言模型：一种用于高质量新闻爬虫的小型长上下文模型

Pascal Stolzenburg, Jonas Golde, Max Dallabetta, Alan Akbik

机构 * Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 研究旨在解决新闻页面结构化内容提取难题，提出基于眼底新闻爬虫库微调的小型长上下文语言模型news-crawler-LM，能将HTML转换为文本和JSON，在HTML到Markdown和JSON提取任务中性能出色，且向研究社区发布了所有模型和工件。

Comments KONVENS 2026

Geometry-Consistent Bayesian Filtering under Structural Model Uncertainty: A Geometric Projection Particle Filter

模型不确定性下的几何投影粒子滤波

Surya Ratna Prakash D, Soumyendu Raha

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 研究针对自主GNC系统中模型不确定性下的非线性状态估计问题，提出几何投影粒子滤波器，通过将动力学投影到测量一致子空间减少不匹配，在月球下降导航场景中评估，有效减少粒子退化，提高估计精度和鲁棒性。