机器人 / 具身智能

OpenRC: An Open-Source Robotic Colonoscopy Framework for Multimodal Data Acquisition and Autonomy Research

OpenRC：一种用于多模态数据采集和自主性研究的开源机器人结肠镜框架

Siddhartha Kapuria, Mohammad Rafiee Javazm, Naruhiko Ikoma, Joga Ivatury, Mohammad Ali Nasseri, Nassir Navab, Farshid Alambeigi

机构 * Walker Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校沃克机械工程系） ； Department of Surgical Oncology, Division of Surgery, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心外科肿瘤学系） ； School of Medicine and Health, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学医学与健康学院） 纠错

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

AI总结 OpenRC框架通过整合开源硬件和多模态数据集，为机器人结肠镜和手术自主性研究提供了可重复的基础，支持同时记录视频、操作指令、执行状态和末端位置，并验证了运动一致性和跨模态延迟。

Comments Abstract: Added repository and contribution statement

NavTrust: Benchmarking Trustworthiness for Embodied Navigation

NavTrust：体感导航的可信度基准测试

Huaide Jiang, Yash Chaudhary, Yuping Wang, Zehao Wang, Raghav Sharma, Manan Mehta, Yang Zhou, Lichao Sun, Zhiwen Fan, Zhengzhong Tu, Jiachen Li

机构 * Trustworthy Autonomous Systems Laboratory at the University of California, Riverside（加州大学河滨分校可信自主系统实验室） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Workday ； University of Southern California（南加州大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Lehigh University（莱斯大学） 纠错

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

AI总结 NavTrust通过系统性地对输入模态进行腐蚀，评估体感导航性能的鲁棒性，揭示了现有方法在真实环境中的性能缺陷，并提出改进策略。

Comments IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026); Project Website: https://navtrust.github.io

Semantic Evidence Regulation via Relational Bias for Zero-Shot Object Navigation

通过关系归纳偏差重新思考具身导航

Weitao An, Chenghao Xu, Xu Yang, Cheng Deng

机构 * School of Electronic Engineering, Xidian University（西安电子科技大学电子工程学院） ； School of Information Science and Engineering, Hohai University（河海大学信息科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出DB-Nav框架，利用激活偏置和抑制偏置双关系偏置重塑搜索空间，通过关系激活-抑制探索图调节前沿探索，显著提升目标导航成功率和路径效率。

AdvNav: Behavior-Guided Black-Box Adversarial Attacks on Vision-Language Navigation

AdvNav：视觉语言导航中基于行为引导的黑盒对抗攻击

Chenyang Li, Kaige Li, Zeyu Jiang, Changhao Chen

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 AI(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究视觉语言导航系统对抗攻击，提出AdvNav框架，利用双粒度行为反馈构建替代目标，采用混合优化策略。在R2R数据集上评估，对两种模型取得较高攻击成功率，证明其有效性与通用性，揭示感知漏洞并为VLN模型设计提供见解。

Comments ACM International Conference on Multimedia 2026

CSAR: Containerized System Architecture for Robotics

CSAR：面向机器人的容器化系统架构

Gregorio Ambrosio-Cestero, Cipriano Galindo, Javier Gonzalez-Jimenez, Jose-Raul Ruiz-Sarmiento

机构 * Machine Perception and Intelligent Robotics group (MAPIR), Dept. of System Engineering and Automation, Málaga Institute for Mechatronics Engineering and Cyber-Physical Systems (IMECH.UMA), University of Málaga（机器感知与智能机器人组（MAPIR），系统工程与自动化系，马拉加机电一体化工程与信息物理系统研究所（IMECH.UMA），马拉加大学） 纠错

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

AI总结 提出CSAR架构，结合LXC/LXD容器化、ROS 2/DDS通信和三层边缘基础设施，解决机器人团队在依赖隔离、兼容性、可复现性和异构部署中的挑战，并通过3D SLAM和GPU加速语义映射用例验证其有效性。

Comments 14 pages, 8 figures

UniLM-Nav: A Unified Framework for Zero-Shot Last-Mile Navigation

UniLM-Nav：零样本最后一英里导航的统一框架

Zhuofan Zhang, Tianxu Wang, Guoxi Zhang, Yixiong Lin, Xilin Wang, Hongming Xu, Qing Li, Song-Chun Zhu, Lifeng Fan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，字节跳动公司人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究移动操作中最后一英里导航问题，提出UniLM-Nav统一框架，通过多模态大语言模型后端分解任务为视图选择、功能接地和姿态推理，在OVMM基准上优于现有方法，还验证了在实际机器人上的适用性。

Comments Project page: https://unilm-nav.github.io

Learning Category-level Last-meter Navigation from RGB Demonstrations of a Single-instance

从单实例RGB演示中学习类别级最后米导航

Tzu-Hsien Lee, Fidan Mahmudova, Karthik Desingh

机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学 Twin Cities 分校） 纠错

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

AI总结 提出面向对象的模仿学习框架，利用RGB观测实现四足移动机械臂在最后米阶段的精确导航，无需深度或地图先验，在类别级泛化中达到高成功率。

History-Conditioned Spatio-Temporal Visual Token Pruning for Efficient Vision-Language Navigation

基于历史条件的时空视觉令牌剪枝用于高效视觉-语言导航

Qitong Wang, Yijun Liang, Ming Li, Tianyi Zhou, Christopher Rasmussen

机构 * Department of Computer and Information Sciences at the University of Delaware（德克萨斯大学达勒姆分校计算机与信息科学系） ； University of Maryland’s Department of Computer Science（马里兰大学计算机科学系） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的时空视觉令牌剪枝框架，通过空间令牌选择和时空压缩减少冗余计算，在保持导航精度的同时显著提升推理效率，并在真实机器人上验证了低延迟指令跟随导航。

Comments International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

HumanHalo -- Safe and Efficient 3D Navigation Among Humans via Minimally Conservative MPC

HumanHalo -- 通过最小保守MPC实现安全高效的三维人群导航

Simon Schaefer, Helen Oleynikova, Sandra Hirche, Stefan Leutenegger

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出HumanHalo框架，结合可达性安全保证与数据驱动人体运动预测，通过仅约束初始控制输入实现安全高效的3D MAV人群导航，在仿真和真实实验中验证了其有效性。

SenseExpo: Spatial Exploration and Navigation via Scene Estimation from Expeditious Predictive Operators

SenseExpo: 通过快速预测算子的场景估计进行空间探索与导航

Haojia Gao, Haohua Que, Mingkai Liu, Jiayue Xie, Hoiian Au, Yusen Qin, Qian Zhang, Jiajun Sun, Weihao Shan, Tianle Zhu, Handong Yao, Fei Qiao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Peking University（北京大学） ； D-Robotics（D-机器人） ； Infinity Robotics（Infinity机器人） 纠错

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

AI总结 提出轻量级单机器人探索框架SenseExpo，结合紧凑地图预测网络与前沿策略，以709K参数实现优于U-Net和LaMa的预测性能，并在探索实验中显著加速目标覆盖。

Cross-Stage Sensorimotor Perception Scheduling and Sparse Map Encoding for Efficient Edge Embodied Navigation

跨阶段感知运动调度与稀疏地图编码用于高效边缘具身导航

Yaotian Liu, Sri Sai Rakesh Nakkilla, Xiangyu Zhou, Yu Cao, Jeff Zhang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 针对边缘设备上具身导航的延迟和内存瓶颈，提出SKIP调度器（基于安全跳过准则）和SCOUT稀疏编码器，实现1.7倍加速、50.5%内存降低和7.1% SPL提升。

Comments 9 pages, 6 figures

PathPainter: Transferring the Generalization Ability of Image Generation Models to Embodied Navigation

PathPainter：将图像生成模型的泛化能力迁移至具身导航

Yijin Wang, Yuru Tian, Xijie Huang, Weiqi Gai, Mo Zhu, Xin Zhou, Yuze Wu, Fei Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出利用鸟瞰图作为全局先验的导航系统，通过图像生成模型理解自然语言意图并生成可通行掩码，结合跨视图定位消除里程计漂移，在无人机平台上完成160米室外长距离导航。

Comments Work in the progress. 16 pages, 13 figures

Seeing Through Uncertainty: Free-Energy-Inspired Real-Time Adaptation for Robust Visual Navigation

在不确定性中看见：一种基于自由能原理的实时感知适应鲁棒视觉导航方法

Maytus Piriyajitakonkij, Rishabh Dev Yadav, Mingfei Sun, Mengmi Zhang, Wei Pan

机构 * Department of Computer Science, The University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Institute for Infocomm Research (I2R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（信息与通信研究院（I2R）、科技研究局（A*STAR）） ； 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(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV；robotics(comments)

AI总结 FEP-Nav通过结合自由能原理与实时感知适应，提升机器人在复杂视觉环境中的导航鲁棒性。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

MAESTRO: Adapting GUIs and Guiding Navigation with User Preferences in Conversational Agents with GUIs

MAESTRO：在具有GUI的对话代理中通过用户偏好适应GUI并引导导航

Sangwook Lee, Adnan Abbas, Sang Won Lee, Young-Ho Kim, Yan Chen

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 MAESTRO通过提取用户偏好并指导工作流导航，提升对话代理中GUI的适应性和导航效率，通过实验验证其有效性。

Comments 19 pages, 6 figures, 2 tables. Published at UIST '26. This is the camera-ready version, posted under CC BY 4.0

Journal ref Proceedings of the 39th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '26), November 2-5, 2026, Detroit, MI, USA

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。

REST: Receding Horizon Explorative Steiner Tree for Zero-Shot Object-Goal Navigation

REST：基于零样本目标导航的视界探索Steiner树

Shuqi Xiao, Maani Ghaffari, Chengzhong Xu, Hui Kong

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（智能城市物联网国家重点实验室，澳门大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 REST通过构建开放词汇3D地图、生成以代理为中心的路径树以及利用LLM推理选择最佳路径，在多个基准测试中实现了高成功率和高效路径效率。

Comments Accepted to IROS'26

MapDream: Task-Driven Map Learning for Vision-Language Navigation

MapDream: 面向视觉-语言导航的任务驱动地图学习

Guoxin Lian, Shuo Wang, Yucheng Wang, Yongcai Wang, Maiyue Chen, Kaihui Wang, Bo Zhang, Zhizhong Su, Deying Li, Zhaoxin Fan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出MapDream框架，通过自回归鸟瞰图生成联合学习地图与动作预测，在R2R-CE和RxR-CE上达到单目最优性能。

Learning-Guided Sparsification of Dynamic Graphs in Robotic Exploration

基于学习的动态图稀疏化在机器人探索算法中的应用

Adithya V. Sastry, Bibek Poudel, Weizi Li

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学，基洛尼尔） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Transformer的框架，利用PPO算法在机器人探索中稀疏化动态图，减少冗余信息，提升性能，实验表明该方法能有效降低图规模并提高探索一致性。

SUM-AgriVLN: Spatial Understanding Memory for Agricultural Vision-and-Language Navigation

SUM-AgriVLN：面向农业视觉语言导航的空间理解记忆

Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xin Chen, Xiang Li

机构 * China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

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

AI总结 针对现有农业视觉语言导航方法忽视重复指令的空间记忆潜力的局限，提出SUM模块并集成至AgriVLN构建SUM-AgriVLN，在A2A基准上将SR从0.47提至0.54，NE仅微增，达领域顶尖性能。

EA-Nav: Learning Safe Visual Navigation Policies with Embodiment Awareness

EA-Nav：通过具身感知学习安全的视觉导航策略

Jialu Zhang, Yong Du, Xianda Guo, Shunwang Sun, Xinqi Liu, Yue Sun, Guodong Lu, Wei Sui, Jituo Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Hunan University（湖南大学） ； D-Robotics（D机器人公司） 纠错

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

AI总结 针对跨具身导航挑战，提出基于模仿学习的具身感知导航框架，通过模块化多阶段设计，预训练构建数据集并引入具身几何，微调设计多模态信息注入机制，有效提高不同具身设置下的导航性能。

GemNav: Discrete-Token Visual Robot Navigation using a Multimodal Large Language Model

GemNav：使用多模态大语言模型的离散令牌视觉机器人导航

Peter Bohm, Saimunur Rahman, Abdelwahed Khamis, Sagun Man Singh Shrestha, Chris McCool, Peyman Moghadam

机构 * CSIRO Technology（联邦科学与工业研究组织） 纠错

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

AI总结 研究探索基于大型预训练模型的视觉机器人导航策略新方法，提出GemNav，仅对语言塔用LoRA适配冻结的多模态大语言模型用于中短程航点导航，无辅助视觉编码器等，在小语料库上零样本转移到未见环境，提供了数据高效、可部署的导航替代方案。

HiMemVLN: Enhancing Reliability of Open-Source Zero-Shot Vision-and-Language Navigation with Hierarchical Memory System

HiMemVLN：通过分层记忆系统增强开源零样本视觉-语言导航的可靠性

Kailin Lyu, Kangyi Wu, Pengna Li, Xiuyu Hu, Qingyi Si, Cui Miao, Ning Yang, Zihang Wang, Long Xiao, Lianyu Hu, Jingyuan Sun, Ce Hao

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

AI总结 本文提出HiMemVLN，通过分层记忆系统提升开源零样本视觉-语言导航的可靠性，解决导航遗忘问题，实现实验环境下的性能提升。

Comments 9 pages, 7 figures

UAV-ON: A Benchmark for Open-World Object Goal Navigation with Aerial Agents

UAV-ON：用于空中智能体的开放世界目标导航基准测试

Jianqiang Xiao, Yuexuan Sun, Yixin Shao, Boxi Gan, Rongqiang Liu, Yanjin Wu, Weili Guan, Xiang Deng

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 介绍用于空中智能体开放世界目标导航的UAV-ON基准测试，含14个环境及1270个目标对象，通过实例级指令编码。实现多种基线方法评估，结果凸显空中导航和语义目标基础的复合挑战，推动复杂环境下无人机可扩展自主性研究。

Comments Accepted to ACM MM 2025

VTM-Nav: Harnessing Cross-Episode Experience for Object-Goal Navigation with Hierarchical Visual-Topological Memory

VTM-Nav：用于跨情节对象目标导航的分层视觉拓扑记忆

Xiaoran Xu, Yupeng Wu, Tianyu Xue, Yifan Xu, Xuanran Dong, Xiaoshan Yang, Changsheng Xu

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学交叉科学学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 研究跨情节对象目标导航问题，提出无训练的VLM导航框架\method，其带有分层视觉拓扑记忆，通过粗到细匹配检索经验，在三个基准测试中性能最佳，证明跨数据集结构化视觉拓扑经验复用有效且鲁棒。

OpenNavMap: Multi-Session Appearance-Based Topometric Mapping for Scalable Visual Navigation

OpenNavMap: 无需结构的拓扑制图通过大规模协作定位

Jianhao Jiao, Changkun Liu, Jingwen Yu, Boyi Liu, Qianyi Zhang, Yue Wang, Dimitrios Kanoulas

机构 * Robot Perception and Learning Lab, Intelligent Robotics, Department of Computer Science, University College London（机器人感知与学习实验室，智能机器人，计算机科学系，伦敦大学学院） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Department of Electronic and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学） ； Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University（机器人与自动信息系统研究所，南开大学） ； College of control science and engineering, Zhejiang University（控制科学与工程学院，浙江大学） ； AI Centre, Department of Computer Science, University College London（人工智能中心，计算机科学系，伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 OpenNavMap通过大规模协作定位实现无需结构的拓扑制图，利用3D几何模型进行按需重建，实现高精度的子图对齐和全局一致性。

Comments 21 pages, 20 figures, https://rpl-cs-ucl.github.io/OpenNavMap_page/

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

Fly0: Persistent Metric Anchoring for Zero-Shot Aerial Vision-Language Navigation

Fly0: 解耦语义定位与几何规划以实现零样本空中导航

Zhenxing Xu, Yihong Lu, Weidong Bao, Zhengqiu Zhu, Jingxuan Zhou, Zhichuang Wang, Ji Wang, Lihua Liu, Wei He

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision（大数据与决策国家重点实验室） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation（数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； Information Support Force Engineering University（信息支援力量工程大学） 纠错

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

AI总结 Fly0通过解耦语义推理与几何规划，实现零样本空中导航，提升导航成功率和减少导航误差。

RASR: Range-Aware Scale Recovery for Metric UAV Navigation

RASR：用于度量无人机导航的距离感知尺度恢复

Hongtao Liang, Xinyu Shao, Chenxu Wang, Yiyao Wan, Jiahuan Ji, Fangwei Ye, Fuhui Zhou, Qihui Wu

机构 * College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学电子信息工程学院） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Noah Ark Lab, Huawei（华为诺亚方舟实验室） ； College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学自动化工程学院） ； College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） 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GNSS信号阻断时无人机精确最后一米导航问题，提出RASR方法，将尺度恢复核心与校准模块分离，核心压缩几何成描述符并全局校准，校准模块进行残差校正和对齐，在PairUAV评估中取得较好结果。

Comments 5 pages, 4 figures. Technical report for the UAVM 2026 PairUAV Challenge