机器人 / 具身智能

Modulation of Neuronal Firing Modes by Electric Fields in a Thermosensitive FitzHugh-Nagumo Model

热敏 FitzHugh-Nagumo 模型中电场对神经元放电模式的调控

Ediline L. F. Nguessap, Antonio C. Roque, Fernando F. Ferreira

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 该研究扩展了热敏 FitzHugh-Nagumo 神经元模型，通过分岔分析等方法揭示电场可调控神经元放电模式，为神经调控疗法等提供了机制见解。

Comments 27 pages, 14 figures

Journal ref Nonlinear Dynamics, Volume 114, article number 27 (2026)

DF$^3$: World Modeling via Decoder-Free Feature Forecasting in Autonomous Navigation

DF³：自主导航中基于无解码器特征预测的世界建模

Jiaming Chen, Guoan Xu, Aoshen Huang, Haozhuo Zhang, Yang Li, Wei Pan

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Shandong University（山东大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出DF³框架，通过冻结视觉基础模型、MACF机制及专用任务查询，在潜在空间直接预测特征并生成任务输出，在性能与效率上实现平衡，适用于自主导航的世界建模。

Embodied Agents Take Control: Minimal-Interface Zero-Shot Agents Rival Industrial-Scale Policies in Vision-and-Language Navigation

具身智能体自主掌控：最小接口零样本智能体在视觉语言导航中可媲美工业级策略

Jian Zhou, Xunyi Zhao, Gengze Zhou, Zerui Li, Sihao Lin, Jiajun Liu, Qi Wu

机构 * Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Responsible AI Research Centre（负责任人工智能研究中心） ； CSIRO Data61（联邦科学与工业研究组织数据61中心） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出智能具身控制，以零样本导航为测试平台，评估三种智能体框架，发现最小接口下部分框架可媲美工业级策略，同时揭示模型、框架与接口对具身智能体的互补作用。

EndoWAM: A Grounded World-Action Model for Generalizable Endoscopic Navigation

EndoWAM：用于通用内窥镜导航的基于接地的世界-动作模型

Jinsong Lin, Zikang Pan, Wanhao Liu, Chi Kit Ng, Liangjing Shao, Zihang Yu, Ziyu Wang, Yin Wang, Jiaxi Wang, Jeremy Yuen-Chun Teoh, Zhiyong Xiong, Huxin Gao, Hongliang Ren

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

AI总结 EndoWAM是首个用于通用机器人内窥镜导航的世界-动作模型，通过未来接地机制结合轻量型扩散Transformer与离散动作专家，在EndoMotion数据集上优于基线，具强零样本泛化能力。

Structured Observation Language for Efficient and Generalizable Vision-Language Navigation

结构化观察语言用于高效且通用的视觉-语言导航

Daojie Peng, Fulong Ma, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 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 本文提出SOL-Nav框架，通过将视觉观察转化为结构化语言描述，提升视觉-语言导航的效率和泛化能力，实验表明其在减少模型规模和训练数据依赖方面表现优异。

CoNav-UAV: Cooperative Dual-Altitude Aerial Navigation via Stackelberg Learning

CoNav-UAV：基于Stackelberg学习的协同双高度无人机导航

Junru Song, Wenhao Zhang, Yang Yang, Xuekai Qiu, Feifei Wang, Weien Zhou, Tingsong Jiang, Ying Wen, Yang Li, Wen Yao

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

AI总结 针对双高度无人机协同导航的合作问题，本文提出CoNav-UAV，通过迭代Stackelberg学习优化高空领导者与低空跟随者，在AerialVLN基准上显著提升导航成功率且适配数据需求更少。

SSTG-Nav: Metric-Grounded Spatial-Semantic Topological Graphs for Reusable Object Navigation

SSTG-Nav：用于可重复物体导航的度量空间语义拓扑图

Daojie Peng, Bingtao Wang, Jun Ma

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

AI总结 该研究提出SSTG-Nav，将一次性勘测转化为可执行物体目标，在HM3D-v2数据集实验中显著提升语义导航的成功率与SPL，验证了预探索在可靠重复语义导航中的实用性。

FlowPilot: Real-Time World-Action Modeling for Agile UAV Navigation

FlowPilot：面向敏捷无人机导航的实时世界-动作建模

Runqing Wang, Ding Yu, Pengyuan Min, Xinhong Zhang, Wei Xiao, Yu Hu, Jie Chen, Fu Zhang, Gang Wang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 FlowPilot是一种基于流匹配的紧凑世界-动作模型，采用双流混合Transformer，在三级深度金字塔数据上训练，可实现敏捷无人机实时导航，性能优于基线，能在杂乱环境中以5.5m/s速度运行。

Comments 8 pages, 9 figures, 2 tables, submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

TANGO-VIO: Triangulation-Aware Navigation with Guaranteed Feature-Observability for Visual-Inertial Odometry

TANGO-VIO：面向视觉惯性里程计的、具备特征可观测性保证的三角化感知导航

Abdülbaki Şanlan, Ege C. Altunkaya, Hasan T. Bağci, Emre Koyuncu, İbrahim Özkol

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学） ； Aviation Institute, Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学航空学院） ； Aerospace Research Center, Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学航空航天研究中心） 纠错

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

AI总结 针对视觉惯性里程计中特征可观测性主动维护不足的问题，提出TANGO-VIO框架，通过控制障碍函数保证特征几何可观测性，经仿真和真实实验验证了其有效性。

FreqNav: Stage-Wise Frequency Routing for Object-Oriented Aerial Vision-Language Navigation

FreqNav：面向面向对象空中视觉语言导航的分阶段频率路由

Yin Tang, Jiawei Ma, Jiahao Li, Hao Zhang, Zhemin Sun, Jianqiao Sun, Deyu Zhang

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

AI总结 针对现有空中VLN方法的感知干扰问题，提出FreqNav框架，通过动态分配视觉令牌实现分阶段频率路由，提升性能并加快推理速度，验证了其实际应用潜力。

Safe and robust tube-based path-following for robot navigation

面向机器人导航的安全鲁棒管型路径跟踪方法

Arthur H. D. Nunes, Vinicius M. Gonçalves, Guilherme V. Raffo, Leonardo A. B. Torres, Luciano C. A. Pimenta

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 该研究针对未知杂乱环境中的机器人路径跟踪任务，提出含标称制导控制、平滑避障、统一控制目标与自适应组件的管型控制导航框架，经仿真验证可保障安全鲁棒性。

Deep Research Pretraining via Predictive Navigation

基于预测导航的深度研究预训练

Jiang Zhou, Zhiyuan Fan, Xing Wu, Tinghao Yu, Feng Zhang, Lilin Wang

机构 * Tencent（腾讯） ； Hunyuan Team（混元团队） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 提出Deep Research Pretraining（DRP）离线框架，在学术引用图和维基百科超链接上预训练Qwen3-14B-Base模型，可提升智能体在多个基准任务上的表现，是轨迹智能体训练的补充方法。

Comments working in progress; correspondence to {ucaswu,maxwellyu}@tencent.com or wuxing@iie.ac.cn

Compact Convolutional Segmentation for Visual Landmark Extraction in GNSS-Denied UAV Navigation

一种深度卷积网络用于UAV导航的实时地标提取

Sude Ertan, Osman Tokluoglu, Mustafa Ozturk

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 本文提出一种深度卷积网络，用于在GNSS受限环境下通过无人机摄像头图像实时提取地标，以实现无人机导航。

Comments The paper has been accepted for presentation and publication at IEEE ASYU 2026

Robostral Navigate

稳健导航

Abdelaziz Bounhar, Abhijeet Somani, Aditi Kabra, Adrian Valente, Adrien Petralia, Adrien Sade, Alan Jeffares, Albert Jiang, Aleksandr Timashov, Alexandre Cahill, Alexandre Gavaudan, Alexandre Laval, Alexandre Sablayrolles, Amelie Heliou, Amos You, Andre Jonasson, Andrew Bai, Andrew Ehrenberg, Andrew Zhao, Angele Lenglemetz, Anmol Agarwal, Antonia Calvi, Arata Suzuki, Arjun Majumdar, Arthur Fournier, Artjom Joosen, Avinash Sooriyarachchi, Aylin Guliz Akkus, Aysenur Karaduman, Baptiste Bout, Baptiste Roziere, Baudouin De Monicault, Benjamin Holzschuh, Benjamin Lefaudeux, Benjamin Tibi, Bernhard Stadlbauer, Blazej Osinski, Camille Le Scao, Chaoran Yu, Charlotte Cronjager, Chen-Yo Sun, Chris Bamford, Christian Wallenwein, Christophe Renaudin, Clemence Lanfranchi, Corentin Barreau, Corentin Sautier, Cristiana-Diana Diaconu, Cyprien Courtot, Daniel Marczak, Darius Dabert, Diego de Las Casas, Dominik Nuss, Dylan Rubini, Dzmitry Soupel, Elizaveta Demyanenko, Elliot Chane-Sane, Emilien Fugier, Emmanuel Gottlob, Erik Aas, Etienne Goffinet, Etienne Millon, Eujeong Choi, Fabian Paischer, Fabian Schlager, Faruk Ahmed, Federico Baldassarre, Filip Szatkowski, Florian Wiesner, Gabrielle Berrada, Gaetan Ecrepont, Gaetan Lepage, Gaspard Blanchet, Gaspard Donada-Vidal, Gauthier Delerce, Gauthier Guinet, Genevieve Hayes, Georgii Novikov, Giada Pistilli, Gianluca Galletti, Guillaume Breton, Guillaume Kunsch, Guillaume Lample, Guillaume Martin, Guillaume Raille, Gunjan Dhanuka, Gunshi Gupta, Han Zhou, Harshil Shah, Hasan Furkan Vural, Hedi Hadiji, Hope McGovern, Hugo Cisneros, Hugo Thimonier, Indraneel Mukherjee, Ivan Cuevas Salazar, Jacques Sun, Jan Ludziejewski, Jason Rute, Jean Quentin, Jean-Hadrien Chabran, Jean-Malo Delignon, Jie Zhang, Joachim Studnia, Joep Barmentlo, Johannes Brandstetter, John Harvill, Jonas Amar, Jonas Schweizer, Josephine Delas, Josselin Somerville, Julien Denize, Julien Tauran, Kartik Khandelwal, Khyathi Raghavi Chandu, Kilian Tep, Kush Jain, Larissa Laich, Laura Calem, Laurence Aitchison, Laurent Callot, Laurent Fainsin, Leo Cotteleer, Leonard Blier, Lingxiao Zhao, Louis Martin, Louis Serrano, Lucile Saulnier, Ludovic Ho Fuh, Luis Montero, Maarten Buyl, Manon Chossegros, Marcin Mozejko, Margaret Jennings, Markus Hennerbichler, Martin Alexandre, Mathieu Poiree, Mathieu Schmitt, Mathilde Guillaumin, Matthieu Andre, Matthieu Dinot, Matthieu Futeral, Maurits Bleeker, Mauro Comi, Max Mynter, Maxim Berman, Maxime Darrin, Maxime Louis, Maximilian Augustin, Maximilian Muller, Melina Jingting Laimon, Mert Unsal, Mia Chiquier, Michael Pilcer, Michal Pietruszka, Michal Zajac, Mikhail Biriuchinskii, Minh-Quang Pham, Minwoo Kang, Morgane Riviere, Namit Katariya, Nathan Grinsztajn, Nathan Simpson, Neeraj Aggarwal, Neha Gupta, Ola Mysiak, Oliver Leicht, Olivier Bousquet, Olivier Duchenne, Parag Jain, Patricia Wang, Patrick Blies, Patrick von Platen, Paul Jacob, Paul Wambergue, Paula Kurylowicz, Pavan Kumar Reddy, Pavel Kuksa, Philippe Pinel, Philomene Chagniot, Pierre Stock, Pierre-Andre Savalle, Piotr Milos, Prateek Gupta, Pravesh Agrawal, Quentin Desreumaux, Quentin Torroba, Quercus Hernandez, Ram Ramrakhya, Randall Isenhour, Ranjit Parva, Raul Perez Pelaez, Reinhard Sonnleitner, Remi Delacourt, Richard Kurle, Rishi Shah, Rob Romijnders, Rohin Arora, Romain Sauvestre, Roman Soletskyi, Rosalie Millner, Rupert Menneer, Sagar Vaze, Samuel Barry, Samuel Belkadi, Samuel Humeau, Sanchit Gandhi, Sandeep Subramanian, Sarthak Mittal, Saskia Adaime, Sean Cha, Sebastian Kaltenbach, Shashwat Dalal, Shashwat Verma, Sherif Waly, Shrimai Prabhumoye, Siddhant Waghjale, Siddharth Gandhi, Simon Lepage, Simon Sorg, Soham Ghosh, Sophie Marbach, Srijan Mishra, Stanislas Lange, Steve Hong, Sumukh Aithal, Szymon Antoniak, Tarun Kumar Vangani, Teven Le Scao, Theo Cachet, Thibaut Lavril, Thomas Chabal, Thomas Coste, Thomas Defard, Thomas Foubert, Thomas Robert, Thomas Wang, Tianyu Zhang, Tim Lawson, Timothee Lacroix, Tobias Kronlachner, Tom Bewley, Tom Edwards, Tomas Hodan, Tuhin Das, Tyler Wang, Ulrick BLE, Umar Jamil, Umberto Tomasini, Valentin Mace, Van Phung, Vedant Nanda, Victor Jouault, Victor Letzelter, Victor Paltz, Victor Poucheret, Vincent Maladiere, Vincent Pfister, Virgile Richard, Vladislav Bataev, Wassim Bouaziz, Wen Ding Li, William Havard, William Marshall, Xinghui Li, Xingran Guo, Xinyu Yang, Yann Dreze, Yassine El Ouahidi, Yassir Bendou, Yihan Wang, Yimu Pan, Yves Martin des Taillades, Zaccharie Ramzi, Zhenlin Xu, Zsofia Csakany

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

AI总结 研究旨在解决大规模导航系统部署问题，提出Robostral Navigate模型，仅用单目RGB图像流预测路点，具鲁棒性。通过模拟场景减少对真实数据依赖，用前缀缓存训练等方法，在基准测试中达新最优，提升导航系统性能。

Koopman Dreamer: Spectrally Constrained Latent Dynamics for Stable World-Model Imagination

库普曼梦想家：用于稳定世界模型想象的频谱约束潜在动力学

Jiaqi Li, Xinglong Zhang, Haibin Xie, Yixing Lan, Wei Pan, Xin Xu

机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学与技术学院） ； School of Engineering, Newcastle University（纽卡斯尔大学工程学院） 纠错

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

AI总结 研究针对潜在世界模型长期展开中模态持久性和误差积累控制有限的问题，提出库普曼梦想家模型，通过频谱约束潜在动力学核心及多种目标结合优化，推导误差界，实验证明其提高了长期潜在展开稳定性及闭环控制性能。

Comments 20 pages, 13 figures, 11 tables. Revised manuscript with a more concise and precise abstract and improved clarity and presentation throughout the main text. The main technical content, experimental results, and conclusions remain unchanged

Disentangled Control of Multi-Agent Systems

多智能体系统的解耦控制

Ruoyu Lin, Gennaro Notomista, Magnus Egerstedt

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Irvine（加州大学 Irvine 分校 电气工程与计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学 电气与计算机工程系） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种通用多智能体控制合成框架，适用于具有收敛保证的广泛问题，包括具有时间变化目标函数的问题。该框架实现去中心化而不引入智能体间的动态耦合，自然支持多目标机器人和实时实现。

TravKAN: Fast and Interpretable Nonlinear Traversability Analysis with Kolmogorov-Arnold Networks

TravKAN：基于Kolmogorov-Arnold网络的快速可解释非线性可通行性分析

Daniel Fusaro, Simone Mosco, Wanmeng Li, Alberto Pretto

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

AI总结 本文提出基于Kolmogorov-Arnold网络的TravKAN框架，结合LiDAR反射率手工特征，在公开数据集上性能优于传统深度模型，兼具可解释性与高效性，适用于安全关键的机器人可通行性分析。

Comments This paper has been accepted for publication at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

DataClaw0: Agentic Tailoring Multimodal Data from Raw Streams

DataClaw0: 从原始流中智能定制多模态数据

Cong Wan, Zeyu Guo, Zijian Cai, Jiangyang Li, SongLin Dong, Lin Peng, Xiangyang Luo, Zhiheng Ma, Yihong Gong

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出DataClaw0模型，通过两阶段流水线将生成语义合成锚定于确定性事实锚点，结合SFT与GRPO实现复杂数据精炼意图的对齐，首个数据精炼基准验证其高效性。

Comments add base model: Qwen3.5-27B

InEKFormer: A Hybrid State Estimator for Humanoid Robots

InEKFormer：一种用于双足机器人的混合状态估计器

Lasse Hohmeyer, Mihaela Popescu, Ivan Bergonzani, Dennis Mronga, Frank Kirchner

机构 * University of Bremen（不莱梅大学） ； Robotics Innovation Center（机器人创新中心） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI GmbH)（德国人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 InEKFormer结合不变扩展卡尔曼滤波器和Transformer网络，提出了一种新颖的双足机器人状态估计方法，通过实验验证了Transformer在高维问题中的潜力及自回归训练的重要性。

Comments Accepted at The 22nd International Conference on Advanced Robotics (ICAR 2025)

Secrets Everywhere: Auditing Memorization in Mobility Prediction Models

无处不在的秘密：移动性预测模型中的记忆审计

Anne Josiane Kouam, Hristo Boyadzhiev, Konrad Rieck

机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； TU Berlin（柏林工业大学） ； BIFOLD（数据科学与人工智能柏林研究所） 纠错

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

AI总结 本文首次系统审计移动性预测模型的记忆风险，提出框架量化不同粒度的移动性记忆，发现普遍记忆模式关联用户规律性并提升数据提取风险，呼吁开展强制性隐私审计。

Comments Full version of the paper accepted for publication at the ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS 2026). Includes supplementary appendices omitted from the proceedings version

A Forward-Inverse Dynamic Game Framework for Enhanced Multi-Agent Trajectory Planning

用于增强多智能体轨迹规划的前向-逆向动态博弈框架

Tianle Liu, Youcheng Niu, Jing Zeng, Shuo Li, Jinming Xu

机构 * College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对多智能体轨迹规划的动态博弈方法局限，本文提出带状态依赖权重的KL正则化动态博弈及上下文感知逆向博弈模块，经模拟与多机器人实验验证了其有效性。

VertiAKD: Adaptive Off-Road Kinodynamics on Vertically Challenging Terrain

VertiAKD：适用于垂直挑战性地形的自适应越野运动动力学

Tong Xu, Chenhui Pan, Francesco Cancelliere, Xuesu Xiao

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； University of Catania（卡塔尼亚大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出VertiAKD框架，可在几何与语义复杂地形上跨不同车辆迁移适配越野运动动力学知识，仅需一分钟新数据即可显著降低长 horizon 预测误差，实现鲁棒闭环轨迹跟踪。

StochSIPP: Safe Interval Path Planning in Stochastic Dynamic Environments

StochSIPP：随机动态环境下的安全区间路径规划

Ajith Kemisetti, Shahaf S. Shperberg, Yoonchang Sung

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

AI总结 StochSIPP是针对带不确定边/顶点状态的时间路网的精确条件规划器，通过SIPP与有界AND/OR搜索实现安全导航，可缩短到达时间并解决保守规划器无法处理的门控场景。

Comments 16 pages, 4 figures

Identifying and Exploiting Structure in Robot Co-Design

识别机器人协同设计的归纳偏置

Apoorv Vaish, Oliver Brock

机构 * Robotics and Biology Laboratory, Technische Universität Berlin（柏林工业大学机器人与生物学实验室） ； Science of Intelligence (SCIoI), Cluster of Excellence, Berlin, Germany（德国柏林卓越集群“智能科学”（SCIoI）） 纠错

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

AI总结 本文通过分析软运动和操作任务的协同设计景观，识别出三种跨区域一致的模式，提出高效的协同设计算法，比基准算法提升36%，并在样本效率上提升两序量级。

From Vessel Trajectories to Safety-Critical Encounter Scenarios: A Generative AI Framework for Autonomous Ship Digital Testing

从船舶轨迹到安全关键性遭遇场景：一种生成式AI框架用于自主船舶数字测试

Sijin Sun, Liangbin Zhao, Xiuju Fu

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

AI总结 本文提出一种数据驱动框架，将大规模AIS轨迹转化为结构化安全关键性遭遇场景，结合生成轨迹建模与自动化遭遇配对，提升场景生成的可扩展性与真实性。

Comments 19 pages

3D-CovDiffusion: 3D-Aware Diffusion Policy for Coverage Path Planning

3D-CovDiffusion：面向覆盖路径规划的三维感知扩散策略

Chenyuan Chen, Haoran Ding, Ran Ding, Tianyu Liu, Zewen He, Anqing Duan, Yoshihiko Nakamura

机构 * IEEE 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出 3D-CovDiffusion，将覆盖路径规划转化为条件序列生成问题，采用几何条件扩散框架从三维点云合成轨迹，相比基线方法在轨迹平滑度、覆盖率等指标上实现显著提升。

Good Weights: Proactive, Adaptive Dead Reckoning Fusion for Continuous and Robust Visual SLAM

Good Weights：用于连续鲁棒视觉SLAM的主动自适应航位推算融合算法

Yanwei Du, Jing-Chen Peng, Patricio A. Vela

机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； Institute of Robotics and Intelligent Machines（机器人与智能机械研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Good Weights算法，通过自适应融合航位推算与被动视觉SLAM，解决纹理缺失等环境下视觉SLAM位姿估计差、跟踪丢失的问题，提升了视觉SLAM的性能与鲁棒性。

Comments 8 pages, 9 figures, 1 table. Accepted to ICRA 2026

NeuroInspector: A Local-First Environment for Inspecting and Annotating Hierarchical Neuroscience Datasets

NeuroInspector：用于检查和注释分层神经科学数据集的本地优先环境

Zihan Yang

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 NeuroInspector是一款基于浏览器的轻量客户端工具，可检查HDF5和NWB格式的神经科学数据集，通过生成带指纹的项目包保留检查决策，为正式分析前的数据集检查提供专用可追溯环境。

Resilient Consensus-Based Target Tracking under False Data Injection Attacks in Multi-Agent Networks

多智能体网络中针对虚假数据注入攻击的弹性共识型目标跟踪

Amir Ahmad Ghods, Mohammadreza Doostmohammadian

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本研究针对多智能体网络的虚假数据注入攻击，提出整合近常速度模型与饱和滤波的共识估计算法，搭配动态检测隔离机制，提升了分布式目标跟踪的精度与弹性。

Rigidity-Based Multi-UAV Trajectory Optimization for Rapid Cooperative Emergency Target Localization

基于刚性的多无人机轨迹优化用于快速协同应急目标定位

Halim Lee, Jiwon Seo

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 研究针对应急目标定位中现有方法在早期任务阶段表现不佳的问题，提出基于刚性的多无人机轨迹优化方法，通过最大化刚性矩阵最小非零奇异值改善定位，引入剪枝策略实现高效实时，仿真显示该方法有诸多优势。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Vehicular Technology