机器人 / 具身智能

LOCUS-DT: Localization via Observation-Conditioned Uncertainty Scoring with Digital Twins

LOCUS-DT：基于数字孪生的观测条件不确定性评分定位方法

Haozhe Lei, Roberto Bomfin, Marwa Chafii, Sundeep Rangan

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

AI总结 本文提出LOCUS-DT框架，利用数字孪生和学习评分函数处理室内多径定位，泛化性好，在Sionna测试中比高斯类基准更精准捕捉多模态后验结构。

Can Vision-Language Models Assess Proxemic Risk from Egocentric Robot Images?

视觉-语言模型能否从机器人的第一人称视角图像评估人际距离风险？

Vladyslava Rudas, Dmytro Kuzmenko

机构 * National University of Kyiv-Mohyla Academy（基辅莫希拉国立大学） ； University of Turin（都灵大学） 纠错

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

AI总结 该研究评估了InternVL、Qwen-VL、SmolVLM三种VLM在机器人第一人称视角图像人际距离危险分类中的表现，发现Qwen-VL经特定优化后高危险召回率更高，当前VLM在相关推理定位上仍有局限。

Comments Accepted at the EMR 2026 workshop at ECCV 2026 (non-archival)

AMR-Pose: An Active LED Marker-Based Relative Pose Estimation Framework With Probabilistic Switching PnP for Cooperative AUVs

AMR-Pose：一种用于协作自主水下航行器（AUV）的基于主动LED标记的相对位姿估计框架，结合概率切换PnP算法

Zeyu Sha, Xiaorui Wang, Mingyang Yang, Feitian Zhang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AMR-Pose框架，采用含红、蓝LED的标记模块，结合PSwPnP算法实现协作AUV的鲁棒相对位姿估计，经水池及闭环实验验证其准确性与实时性。

AirForesight: Current-to-Future Spatial Map Imagination with Cross-Space Planning Consistency for UAV-VLN

AirForesight：面向无人机视觉语言导航（UAV-VLN）的跨空间规划一致性当前-未来空间地图想象

Yutong Liu, Xiaojie Li, Mingzhu Xu, Jianlong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 针对现有UAV-VLN方法空间推理不足的问题，提出AirForesight框架，通过联合监督学习当前地图表示并引入跨空间规划一致性损失，在公开数据集上取得良好性能。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

Track-Consistency-Based GNSS RFI Monitoring Using Crowdsourced ADS-B Sensor Networks

基于轨迹一致性的GNSS射频干扰监测：利用众包式自动相关监视广播（ADS-B）传感器网络

Sanghyeon Park, Halim Lee, Pyo-Woong Son

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 针对GNSS射频干扰监测问题，提出基于轨迹一致性的三阶段框架，利用众包式ADS-B网络筛选位置跳跃候选者、验证轨迹一致性并分组异常事件，通过东北亚地区数据验证，该框架能有效识别事件集群，为监测提供补充标准。

AIS-Based Maritime GNSS RFI Monitoring With Multi-Vessel Coherence and Communication-Integrity Artifact Mitigation

基于AIS衍生时空完整性的广域GNSS欺骗与干扰检测

Sanghyeon Park, DeukJae Cho, Pyo-Woong Son

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出基于AIS的三阶段框架，通过预过滤和时空分析实现广域GNSS欺骗与干扰检测，有效降低误报率。

The SWaP plot: Visualising the performance of portable atomic clocks as a function of their size, weight and power

SWaP图：可视化便携式原子钟的性能随其尺寸、重量和功率的变化

Benjamin White, Rachel Offer, Ashby Hilton, Andre Luiten

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本研究开发了一个网络资源及交互式SWaP图，用于跟踪从研究转向应用的新一代光原子钟的性能，为精密计时领域提供持续更新的参考。

Comments 5 pages, 2 figures. For more information see https://a1120960.github.io/PAC-SWaP/

ContactGuard: Pre-Contact Execution Monitoring with Action-Conditioned Latent World Models

ContactGuard：基于动作条件潜世界模型的接触前执行监控器

Gehan Zheng, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi

机构 * College of Connected Computing, Vanderbilt University（范德堡大学连接计算学院） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机学院） ； Australian Centre for Robotics, The University of Sydney（悉尼大学澳大利亚机器人中心） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 ContactGuard是基于动作条件潜世界模型的接触前执行监控器，通过预测接触前动作的潜态后果判断是否失败，能准确预测接触型操纵任务失败，可迁移至真实机器人且无需修改底层策略。

Comments 14 pages, 5 figures, 8 tables

A Unifying Perspective on Causal World Models: From Observations to Representations to Structure

因果世界模型的统一视角：从观测到表征再到结构

Avinash Kori, Fabrizio Russo

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文从因果视角研究不同抽象层级的世界模型，提出因果世界模型的形式定义，关联相关领域工作并阐明其组件可从数据恢复的条件，为世界模型奠定支持因果推理与决策的基础。

Intervention-Aware Clinical World Model for Post-Op Outcome Forecasting in Cardiology

面向心脏病术后结局预测的干预感知临床世界模型

Yunsung Chung, Yingshuo Liu, Abboud F. Hassan, Han Feng, Mary M. Maleckar, Nassir Marrouche, Jihun Hamm

机构 * Tulane University（杜兰大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本研究针对心脏病术后结局预测的不规则轨迹问题，提出干预感知临床世界模型，在DECAAF-II数据集上实现心房颤动消融后复发预测及疤痕范围估计的良好性能。

Comments Medical World Models (MWM) Workshop at MICCAI 2026

The Objective Is the Bottleneck: Latent World Models Encode What Their Planners Cannot Use

目标是瓶颈：潜在世界模型编码了其规划器无法使用的内容

Joyjeet Singh

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究发现潜在世界模型的规划瓶颈在于规划器目标而非预测器，通过替换目标无需额外训练即可大幅提升长视野规划性能，揭示模型编码了规划器未利用的可达性信息。

Comments Follow-up to arXiv:2608.10145. All experiments run on a laptop CPU; no model was trained or fine-tuned. Code, checkpoints and every measurement: github.com/joyjeet-singh/tinylab

PlayWorld: Benchmarking World Models with Agent Players over Long-Horizon Objectives

PlayWorld：基于智能体玩家的长程目标世界模型基准测试

Kaixin Ding, Xi Chen, Minghong Cai, Zhiyuan Xu, Yiyang Wang, Yuxiang Lu, Junyi Li, Shuyang Chen, Yuan Gao, Xin Tao, Pengfei Wan, Hengshuang Zhao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对现有世界模型跨模型公平比较的难题，推出含171个场景的PlayWorld基准，通过多模态智能体玩家从多维度评估9种先进世界模型，发现其长程交互式目标表现仍不可靠。

Comments project page: https://kxding.github.io/project/PlayWorld/

Diagnosing JEPA World Models with Action-Conditioned Predictive Consistency

用动作条件预测一致性诊断JEPA世界模型

Guo An, Zijing Wu, Honghua Dong, Yuhao Yan, Zixuan Gui, Haochong Chen, Shanzhao Ruan, Xiang Wang, Yurong Ling, Qi Tian

机构 * Huawei（华为） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究针对JEPAs世界模型易受视觉扰动影响的问题，提出动作条件预测一致性（ACPC）诊断方法，定义IR与SR指标，经四视觉控制任务实验验证其可预测扰动带来的预测及代价变化。

Scaling Automatic Research Agents via World Models

通过世界模型扩展自动研究智能体

Xiyuan Yang, Sheikh Sarwar, Jingru Cheng, Zhan Shi, Duanshun Li, Huiyuan Chen, Haiyang Zhang, Chenlei Guo, Jingrui He, Zhenyu Liao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对自动研究智能体扩展时的训练瓶颈，提出WMRL方法，结合两种缓解措施提升收敛性，训练加速3-4倍且性能优于更大规模智能体，还可迁移至多类任务。

Model Discovery Agent: LLM-assisted Bayesian experiment design for data-efficient discovery of mechanistic world models

模型发现智能体：用于数据高效发现机制世界模型的大语言模型辅助贝叶斯实验设计

Kevin Murphy

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出模型发现智能体（MDA），结合LLM与贝叶斯机制，在少量干预下发现机制世界模型，在三类基准上实现数据高效模型学习与可靠干预预测的SOTA性能。

Comments v3: further improve app A (algorithm pseudocode), add new app G (further related work) - (main text unchanged)

AlayaWorld: Interactive Long-Horizon World Modeling - Full Technical Report (v1.1)

AlayaWorld：交互式长时世界建模——完整技术报告（v1.1）

AlayaWorld Team, Kaipeng Zhang, Chuanhao Li, Yifan Zhan, Yongtao Ge, Yuanyang Yin, Jiaming Tan, Kang He, Liaoyuan Fan, Mingliang Zhai, Ruicong Liu, Xiaojie Xu, Xuangeng Chu, Zhen Li, Zhengyuan Lin, Zhixiang Wang, Zian Meng, Zihui Gao

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title)；分类 cs.AI

AI总结 本报告改进AlayaWorld，通过调整条件信号设计等六项修改优化交互式长时世界建模，保留原有架构等核心部分。

Comments Authors are listed alphabetically by the first name and their role. See the contribution section for details

Semantic Radiance Fields as Simulators for Spatial Reasoning in Real-World Scenes

语义辐射场作为真实场景空间推理的模拟器

Nico Heider, Michał Jan Włodarczyk, Katarzyna Wasielewska-Michniewska, Przemysław Hołda, Martin Schieck, Marcin Paprzycki, Maria Ganzha, Bogdan Franczyk

机构 * Leipzig University（莱比锡大学） ； Systems Research Institute Polish Academy of Sciences（波兰科学院系统研究所） ； Wrocław University of Economics（弗罗茨瓦夫经济大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出用语义辐射场（SRF）构建兼具几何真实性与语义可查询性的真实场景模拟器，用于训练评估具身智能体的空间推理能力，还将其应用于果园苹果采摘任务。

Comments Accepted at the IJCAI 2026 Workshop on Spatio-Temporal Reasoning and Learning (STRL), oral presentation

FUSE: Active Functional Affordance Grounding through Adaptive Semantic-Geometric Evidence Acquisition

FUSE：通过自适应语义-几何证据获取实现主动功能可供性接地

Zhou Chen, Sathyanarayanan N. Aakur

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

AI总结 该研究提出主动功能可供性接地任务，构建FUSE框架结合不确定性驱动探索与摊销规划器，基于Habitat基准验证其在非神示接地中性能最优且计算量降低1.33倍。

Comments Under review. 15 Pages. 9 tables, 3 Figures

Alaya-EVOKE: From Linear-Scaling Supervision to Endless World

Alaya-EVOKE：从线性缩放监督到无尽世界

Yuanyang Yin, Gongxuan Wang, Yifan Zhan, Chuanhao Li, Kaipeng Zhang, Feng Zhao

机构 * MoE Key Lab of BIPC（BIPC教育部重点实验室） ； USTC（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Alaya Lab（Alaya实验室） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Alaya-EVOKE将持久世界状态外部化并重新设计教师模型，解决交互式世界模型的冲突需求，在WBench等基准上实现最优性能，支持开放式长时序生成。

UniTexture: Cross-Task Universal Adversarial Textures for Vision-Language-Action Models

UniTexture：面向视觉-语言-动作模型的跨任务通用对抗纹理

Yukun Dai, Mingzhe Dai, Tianshi Wang, Fengling Li, Jingjing Li, Lei Zhu

专题命中 机器人基础模型 ：embodied agent(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 该研究提出UniTexture跨任务通用对抗纹理攻击，通过单个带纹理3D物体诱导VLA动作预测偏差，在OpenVLA等模型上可显著降低任务成功率，且具备跨套件与跨模型迁移性。

Early Warning Signals for OpenVLA Failure under Visual Distribution Shift

视觉分布偏移下OpenVLA故障的早期预警信号

Dipesh Tharu Mahato, Rachel Ren

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 研究在视觉分布偏移下，OpenVLA内部激活是否包含可线性解码的近期任务失败信息，通过LIBERO操作实验发现第16层逻辑探针在遮挡条件下预测失败AUROC达0.972。

Comments 16 pages, 2 figures, 8 tables

Decoding Task Progress from VLA Representations

从视觉-语言-动作模型（VLA）表征中解码任务进度

Atiksh Bhardwaj, Edward Weiyi Duan, Prithwish Dan, Wei-Chiu Ma, Preston Culbertson

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究利用机制可解释性探究VLA的π₀.₅残差流，发现任务进度可从激活值线性读取，基于此构建的探测器可作为无标签OOD检测器，性能接近最先进方法，为监控部署的视觉运动策略提供轻量可解释路径。

Towards Socially Compliant Navigation in Deep Reinforcement Learning via Proxemics-Based Reward Modeling

基于近体学奖励建模的深度强化学习中符合社会规范的导航研究

Takieddine Soualhi, Jacques Saraydaryan, Laetitia Matignon

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 该研究针对DRL社会导航中社会合规目标不足的问题，提出基于近体学的奖励建模方法，经模拟验证可提升社会指标且保持导航性能。

Spatial Memory Agent: Experience-Grounded Procedure Memory for Spatial Intelligence

空间记忆智能体：用于空间智能的基于经验的过程记忆

Haokai Zhang, Yuhang Ding, Yunshu Zhou, Xinze Du, Shengtao Zhang, Zhiyue Zhao, Yuling Xi, Hao Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：embodied agent(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出SMA框架，让冻结VLM智能体无需外部空间工具，通过无参数更新自进化提升空间推理，在多基准和模型上表现最优，提供了空间自进化的实用路径。

Comments Under Review

Trajectory First: A Curriculum for Discovering Diverse Policies

轨迹优先：发现多样化策略的课程

Cornelius V. Braun, Sayantan Auddy, Marc Toussaint

机构 * TU Berlin（柏林技术大学） ； Robotics Institute（机器人研究所） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出一种两阶段课程，通过轨迹先验生成多样化高奖励行为，再蒸馏为反应式策略，提升任务性能与行为多样性。

Comments Best paper at the Inductive Biases in Reinforcement Learning Workshop at RLC 2025

Journal ref Reinforcement Learning Journal 2026

OGR-MARL: Option-Guided Residual Multi-Agent Reinforcement Learning for Heterogeneous USV Cooperative Pursuit in Constrained Port Waterways

OGR-MARL：面向受限港口水道中异构无人水面艇协同追踪的选项引导式残差多智能体强化学习

Mao Jiayang, Wang Lanfeng, Peng Zhao-Han

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出OGR-MARL框架，将其实例化为多款连续控制MARL算法，经厦门港水道实验验证，OGR-MASAC捕获率达75.0%，规则依从性与异构协同表现最优，且具备良好泛化潜力。

Comments 6 pages,5 figures, accepted by ICUS 2026

iARCS: Iterative Agentic RL for Controllable 3D Scene Generation

iARCS：用于可控3D场景生成的迭代智能体强化学习

Saugat Adhikari, Ashok Prasad Neupane, Pramish Paudel, Ajad Chhatkuli, Danda Pani Paudel

机构 * Tribhuvan University（特里布文大学） ； Pulchowk Campus, IOE, Tribhuvan University（特里布文大学工程学院普尔乔克校区） ； NAAMII（尼泊尔先进数学与信息学研究所） ； INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索菲亚大学圣克莱门特奥赫里德斯基分校INSAIT） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现有3D场景生成器无法满足任务约束的问题，提出iARCS迭代智能体强化学习框架，通过两阶段策略优化约束保真度，生成的数据可改进基础生成器，具实用价值。

Comments 15 pages, 9 figures, 4 tables. Includes appendix

SEAR: Sample Efficient Action Chunking Reinforcement Learning

SEAR：样本高效的动作分块强化学习

C. F. Maximilian Nagy, Onur Celik, Emiliyan Gospodinov, Florian Seligmann, Weiran Liao, Aryan Kaushik, Gerhard Neumann

机构 * Autonomous Learning Robots, Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院自主学习机器人实验室） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SEAR 是一种样本高效的在线强化学习算法，通过利用动作分块的时间结构和滚动时间 horizon，有效结合小和大分块大小的优势，在 Metaworld 上优于现有方法。

Predictive Relative-Velocity Steering for Safe Robotic Manipulator Teleoperation in Dynamic Environments

动态环境下安全机器人操纵器遥操作的预测相对速度转向方法

Changhao Hu, Zeyi Liu, Songqiao Hu, Shuang Liu, Zihan Meng, Xiao He

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics, Tsinghua University（清华大学具身智能与机器人研究所） ； TetraBOT 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对动态环境下机器人遥操作的安全问题，提出轻量级模块化预测相对速度转向框架，可提升末端执行器避障率并缓解死锁，仿真与物理实验验证了其有效性。

Comments 8 pages, 8 figures

Manufacturing Complex Airtight Soft Pneumatic Actuators for Soft Robotics: Process Evaluation and Optimization

面向软机器人的复杂气密性软气动执行器制造：工艺评估与优化

Mohammed Abboodi

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究评估多种复杂软气动执行器制造工艺，发现熔融沉积建模（FDM）适应性最强，确立了以执行器架构与制造约束兼容性为核心的面向制造设计方法，为相关执行器开发提供实用指导。