机器人 / 具身智能

Learning, Reasoning, Refinement: A Framework for Kahneman's Dual-System Intelligence in GUI Agents

学习、推理、优化：GUI 智能体中卡尼曼双系统智能的框架

Jinjie Wei, Jiyao Liu, Lihao Liu, Ming Hu, Junzhi Ning, Mingcheng Li, Weijie Yin, Junjun He, Xiao Liang, Chao Feng, Dingkang Yang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学脑启发式智能科学技术研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Amazon（亚马逊） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance Douyin Content Group（字节跳动抖音内容部） 纠错

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

AI总结 针对 GUI 智能体存在依赖试错决策、评估指标简单等问题，提出 CogniGUI 框架，结合全解析器引擎和 GRPO 基础智能体，实现自适应学习，经实验验证其在新基准测试中优于现有方法。

Comments Withdrawn due to ongoing technical improvements. The work requires further refinement and additional experiments to meet our quality standards. A revised version will be submitted in the future

A Behavioral State Vocabulary in Sony ERS-111 R-CODE

索尼 ERS-111 R-CODE 中的行为状态词汇表

Christopher A. Tucker

机构 * Sony（索尼） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究索尼 ERS-111 AIBO 的 R-CODE 样本行为图，通过语料库级分析比较命名状态，识别反复出现的控制词汇，发现其构建例程的语法，还指出这种基于状态的抽象对构建新行为例程及在受限机器人系统中的作用。

A Vendor-Agnostic LiDAR Data Conversion System with Multi-Signal Detection and Multi-Format Output

一种支持多信号检测和多格式输出的厂商无关LiDAR数据转换系统

Param Patel, Jay Dave, Pratyush Chakraborty

机构 * BITS Pilani, Hyderabad Campus（比拉理工学院海德拉巴校区） ； Department of Electrical and Electronics Engineering, BITS Pilani, Hyderabad Campus（比拉理工学院海德拉巴校区电气与电子工程系） ； Department of Computer Science and Information Systems, BITS Pilani, Hyderabad Campus（比拉理工学院海德拉巴校区计算机科学与信息系统系） 纠错

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

AI总结 提出一种厂商无关的LiDAR数据转换系统，通过加权多信号方法自动识别传感器厂商，并输出五种标准格式，解决了多厂商SDK不兼容问题。

Comments Manuscript submitted at Software: Practice and Experience

Connectivity Maintenance and Recovery for Multi-Robot Motion Planning

多机器人运动规划中的连通性维持与恢复

Yutong Wang, Lishuo Pan, Yichun Qu, Tengxiang Wang, Nora Ayanian

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于贝塞尔曲线的实时运动规划算法，用于多机器人系统中维持和恢复连通性，提升在障碍物环境中导航的成功率。

Comments 8 pages, 3 figures. To appear in the Proceedings of the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026), Pittsburgh, PA, USA

ContactFusion: Stochastic Poisson Surface Maps from Visual and Contact Sensing

ContactFusion：基于视觉和接触传感的随机泊松曲面地图

Aditya Kamireddypalli, Joao Moura, Russell Buchanan, Matias Mattamala, Sethu Vijayakumar, Subramanian Ramamoorthy

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） ； Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo（机械与机电工程系，滑铁卢大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对机器人装配中场景理解噪声影响插入成功率的问题，提出ContactFusion方法，结合全局映射与局部接触信息，通过拒绝采样程序估计接触位置，将接触与视觉信息融合到SPSMap，验证了方法有效性并改善孔位估计。

Comments Version accepted to IROS2026

Technical Report: Asynchronous Distributed Trajectory Estimation of Multi-Robot Systems

技术报告：多机器人系统的异步分布式轨迹估计

Adam Pooley, Matthew Hale

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

AI总结 针对多机器人系统中通信和计算异步的问题，提出异步块坐标下降算法，通过近似最大后验估计减少96.9%通信，证明指数收敛，误差比现有算法低64%。

Comments 13 pages, 3 figures

OGM-CBF: Occupancy Grid Map-based Control Barrier Function for Safe Mobile Robot Control with Memory of out of View Obstacles

OGM-CBF：基于占用网格地图的控制屏障函数用于具有视 out of View 障碍物记忆的移动机器人安全控制

Golnaz Raja, Miloš Prágr, Topi Reino Johannes Kärki, Teemu Mökkönen, Reza Ghabcheloo

机构 * Faculty of Engineering and Natural Sciences, Tampere University（坦佩雷大学工程与自然科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出OGM-CBF方法，结合占用网格地图与控制屏障函数，解决移动机器人在未知环境中对已离开视野的障碍物记忆问题，提升安全性。

Comments Submitted to IROS 2026

Human-In-The-Loop Machine Learning for Safe and Ethical Autonomous Vehicles: Principles, Challenges, and Opportunities

用于安全且符合道德的自动驾驶车辆的人在回路机器学习：原理、挑战与机遇

Yousef Emami, Mohammadhossein Homaei, Miguel Gutiérrez Gaitán, Luis Almeida, Kai Li, Hui Huang, Zhu Han

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 本文针对自动驾驶车辆面临的挑战，对人在回路机器学习进行教程式综述，涵盖课程学习、人在回路强化学习、人在回路大语言模型、主动学习等方法及道德原则，以推动安全且符合道德的自动驾驶发展。

Comments 19 pages, 4 figures

ExtraGS: Enhancing Endoscopic View Extrapolation via Diffusion-Guided 3D Gaussian Splatting

ExtraGS：通过扩散引导的3D高斯点渲染增强内窥镜视图外推

Cheng-Tai Hsieh, Jiwei Shan, Han Fang, Jianshu Hu, Tao Ni, Lijun Han, Yutong Ban, Shing Shin Cheng, Hesheng Wang

机构 * The School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, and the Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location-Based Services（上海交通大学自动化与智能感知学院以及上海市导航与位置服务重点实验室） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学密西根学院） ； Shanghai Ninth People’s Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属第九人民医院） 纠错

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

AI总结 研究针对传统内窥镜视野局限及神经渲染外推有伪影问题，提出ExtraGS框架，通过不确定性引导虚拟相机采样、扩散模型细化视图及置信加权微调策略，增强内窥镜视图外推，在新视图合成中达先进性能。

Understanding Fire Through Thermal Radiation Fields for Mobile Robots

通过热辐射场理解火灾以实现移动机器人安全导航

Anton R. Wagner, Madhan Balaji Rao, Xuesu Xiao, Sören Pirk

机构 * Department of Computer Science, Kiel University（计算机科学系，基尔大学） ； Department of Computer Science, George Mason University（计算机科学系，乔治·马歇尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过实时热辐射场帮助移动机器人安全导航，利用斯特凡-玻尔兹曼定律识别火灾并生成热安全路径。

STITCHER: Constrained Trajectory Planning in Complex Environments with Real-Time Motion Primitive Search

STITCHER：通过实时运动原语搜索在复杂环境中进行约束轨迹规划

Helene J. Levy, Brett T. Lopez

机构 * VECTR Laboratory, University of California, Los Angeles（VECTR实验室，加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 研究针对自主高速穿越复杂环境的轨迹规划问题，提出无优化规划框架STITCHER，通过拼接短轨迹段和图搜索实时计算轨迹，经模拟与硬件测试验证其性能优越，能满足多种约束并高速实时规划。

Scene Graph Thinking: Reinforcing Structured Visual Reasoning for Multimodal Large Language Models

场景图思维：增强多模态大语言模型的结构化视觉推理

Zhiwei Yang, Yuanchen Wu, Nan Zhang, Yucong Meng, Ke Yan, Shouhong Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型忽视结构化关系的问题，提出场景图思维（SaGe）范式，通过自动数据引擎转换数据、构建训练数据，采用两阶段图对齐训练范式，在多模态基准测试中取得显著改进，提升细粒度感知和推理能力。

Comments ICML 2026

Reliability-Aware CT-MRI Registration: A Quality Engineering Framework with Stability Analysis and Risk Classification

可靠性感知的CT-MRI配准：一个具有稳定性分析和风险分类的质量工程框架

Nisreen Albzour

机构 * School of Systems Science and Industrial Engineering, Binghamton University（宾夕法尼亚大学系统科学与工业工程学院） 纠错

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

AI总结 提出可靠性感知框架，通过数据学习阈值将配准质量转化为风险类别，用多种指标评估可靠性，经训练阈值用于测试患者，表明仿射配准更优，可靠性过滤配准可改善对齐，还做了多方面分析。

Rethinking Gaussian Trajectory Predictors: Calibrated Uncertainty for Safe Planning

重新思考高斯轨迹预测器：为安全规划校准不确定性

Fatemeh Cheraghi Pouria, Mahsa Golchoubian, Katherine Driggs-Campbell

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电子与计算机工程系） ； Department of Mathematical and Computational Sciences, University of Toronto（多伦多大学数学与计算科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新的损失函数，通过核密度估计校准高斯轨迹预测器的不确定性，以提高安全规划性能。

IndoorR2X: Indoor Robot-to-Everything Coordination with LLM-Driven Planning

IndoorR2X: 基于大语言模型的室内机器人与万物协调

Fan Yang, Soumya Teotia, Shaunak A. Mehta, Prajit KrisshnaKumar, Quanting Xie, Jun Liu, Yueqi Song, Wenkai Li, Atsunori Moteki, Kanji Uchino, Yonatan Bisk

机构 * Fujitsu Research（富士通研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 IndoorR2X通过整合移动机器人和静态物联网设备的观测数据，构建全局语义状态，实现可扩展的场景理解、减少冗余探索并利用大语言模型进行高层协调，提升多机器人系统的效率和可靠性。

CubifyGS: Object-Centric 3D Gaussian Splatting for Lifelong Dynamic Scene Maintenance

CubifyGS: 面向对象的3D高斯泼溅用于终身动态场景维护

Bohan Ren, Dianyi Yang, Shiyang Liu, Yu Gao, Jiadong Tang, Zhilin Lai, Yi Yang, Mengyin Fu

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China（北京理工大学自动化学院，北京，中国） ； Guangzhou Saite Intelligent Technology Co., Ltd.（广州赛泰智能科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出CubifyGS，一种面向对象的映射框架，通过将可移动实例建模为可重用高斯资产，并采用事件触发自适应优化，实现刚性物体重排下的高效动态场景维护。

Comments Accepted to IROS 2026. 8 pages, 5 figures, 4 tables

Self-Supervised Learning from Structural Invariance

从结构不变性进行自监督学习

Yipeng Zhang, Hafez Ghaemi, Jungyoon Lee, Shahab Bakhtiari, Eilif B. Muller, Laurent Charlin

机构 * Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； CHU Sainte-Justine（圣约斯特医院） ； HEC Montréal（蒙特利尔高等商学院） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能 chair） 纠错

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

AI总结 研究自监督学习中一对多映射问题，引入潜变量处理条件不确定性，推导变分下界，得出正则项，所提AdaSSL方法适用于多种自监督目标，在多领域有应用。

Comments ICLR 2026

BrainNormalizer: Anatomy-Informed Pseudo-Healthy Brain Reconstruction from Tumor MRI via Edge-Guided ControlNet

BrainNormalizer：通过边缘引导控制网络从肿瘤MRI进行解剖学信息伪健康脑重建

Min Gu Kwak, Yeonju Lee, Hairong Wang, Kristin R. Swanson, Jing Li

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Cedars-Sinai Medical Center（西德萨斯医疗中心） ； Mayo Clinic Arizona（梅奥诊所亚利桑那分部） 纠错

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

AI总结 针对脑肿瘤致结构变形难区分肿瘤与解剖变异问题，提出BrainNormalizer框架，用两阶段训练学习解剖先验等，通过特定策略实现伪健康脑重建，实验表明其有优势。

Nonlocal Mean Field Schrödinger Bridge with Learned Interactions

具有学习相互作用的非局部平均场薛定谔桥

Daisuke Inoue, Dante Kalise, Mathieu Laurière

机构 * Department of Mathematics, Imperial College London（伦敦帝国学院数学系） ； Shanghai Frontiers Science Center of Artificial Intelligence and Deep Learning（上海前沿人工智能与深度学习科学中心） ； NYU-ECNU Institute of Mathematical Sciences, NYU Shanghai（纽约大学上海数学科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种使用神经网络代理近似非局部相互作用的平均场薛定谔桥方法，将推理时的每步计算成本从二次降低到线性，并推导了代理误差传播的稳定性界限。

Comments 32 pages, 15 figures

EcoGEO: Trajectory-Aware Evidence Ecosystems for Web-Enabled LLM Search Agents

EcoGEO：基于轨迹的证据生态系统用于网络增强的大语言模型搜索代理

Hengwei Ye, Jiasheng Mao, Zhenhan Guan, Zheng Tian

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EcoGEO，一种基于轨迹的证据生态系统，用于研究网络增强的大语言模型搜索代理在多步骤浏览中的证据获取过程，通过协调导航页面与支持页面提升产品推荐性能。

Selective Expert Guidance for Effective and Diverse Exploration in Reinforcement Learning of LLMs

选择性专家引导实现强化学习中有效且多样的探索

Zishang Jiang, Jinyi Han, Tingyun Li, Xinyi Wang, Sihang Jiang, Jiaqing Liang, Zhaoqian Dai, Shuguang Ma, Fei Yu, Yanghua Xiao

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（华东师范大学上海智能教育研究院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出MENTOR框架，仅在关键决策点提供专家引导，平衡探索的有效性与多样性，提升LLM在可验证奖励强化学习中的推理能力。

Comments Accepted by ICLR 2026

VertiAdaptor: Online Kinodynamics Adaptation for Vertically Challenging Terrain

VertiAdaptor: 针对垂直挑战地形的在线运动学动力学自适应

Tong Xu, Chenhui Pan, Aniket Datar, Xuesu Xiao

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） 纠错

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

AI总结 提出VertiAdaptor在线自适应框架，通过函数编码器融合高程与语义嵌入，实现地形感知的运动学动力学建模与规划，在仿真和实物平台上预测精度提升23.9%，自适应速度提高5倍。

Deductive Logic in Language Models: Horizontal vs Vertical Reasoning

语言模型中的演绎推理：横向与纵向推理

Davide Maltoni, Matteo Ferrara

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Bologna（博洛尼亚大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 研究小型Transformer语言模型在演绎任务中的推理机制，区分横向推理（自回归生成中间步骤）和纵向推理（跨层隐式推理），发现思维链监督有助于学习基于规则的推理，并通过机械可解释性揭示其实现方式。

The Journal of Prompt-Engineered (Moral) Philosophy Or: Why AI-Assisted Ethics Research Requires Process Transparency

提示工程（道德）哲学杂志或：为何AI辅助伦理研究需要过程透明

Michele Loi

机构 * University of Milan（米兰大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了AI辅助伦理研究中过程透明的必要性，提出透明义务应基于主体完整性，通过五个透明元素构建文档充分性框架，以实现未来规范性判断的可能。

Comments 21 pages Transparency material documenting LLM usage available at: https://github.com/MicheleLoi/JPEP.git

AIDEN: Design and Pilot Study of an AI Assistant for the Visually Impaired

AIDEN：面向视障人士的AI助手设计与初步研究

Luis Marquez-Carpintero, Francisco Gomez-Donoso, Zuria Bauer, Bessie Dominguez-Dager, Alvaro Belmonte-Baeza, Mónica Pina-Navarro, Francisco Morillas-Espejo, Felix Escalona, Miguel Cazorla

机构 * Institute for Computer Research, University of Alicante（计算机研究所，阿利坎特大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出AIDEN系统，结合YOLO实时目标检测、LLaVA场景描述与OCR，以及基于盖革计数器隐喻的连续触觉引导，避免听觉过载并保护隐私，实验表明用户满意度高。

Journal ref IEEE Access 14 (2026) 80406-80420

EndoUFM: Utilizing Foundation Models for Monocular depth estimation of endoscopic images

EndoUFM：利用基础模型进行内窥镜图像的单目深度估计

Xinning Yao, Bo Liu, Bojian Li, Jingjing Wang, Jinghua Yue, Fugen Zhou

机构 * Image Processing Center, Beihang University（北京航空航天大学图像处理中心） ； State Key Laboratory of High-Efficiency Reusable Aerospace Transportation Technology（高效可重复航天运输技术国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出EndoUFM框架，通过双基础模型和自适应微调策略（RVLoRA和Res-DSC）提升内窥镜图像单目深度估计性能，在多个数据集上达到最优。

Comments 12 pages

The Urysohn Ladder: Recursive Metric Contraction for Scalable Continual Learning

Urysohn 阶梯：用于可扩展持续学习的递归度量压缩

Xin Li

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出 Urysohn 阶梯，通过递归度量压缩将无限环境搜索转化为有界内在导航，实现可分离性、有界容量、稳定性和可扩展性，解决持续学习中的灾难性干扰。

PRISM-SLAM: Probabilistic Ray-Grounded Inference for Scale-aware Metric SLAM

PRISM-SLAM: 面向尺度感知度量SLAM的概率射线基础推理

Eunsoo Im, Gyeonggwan Lee, Seunghwan Hong, Junghun Suh

机构 * KakaoMobility, South Korea（韩国 KakaoMobility） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出PRISM-SLAM框架，通过将视觉基础模型先验集成到贝叶斯因子图中，利用Plücker射线距离因子和动态场景不确定性门控机制，实现无尺度漂移的实时单目度量SLAM。

Iterative Convex Optimization with Control Barrier Functions for Obstacle Avoidance among Polytopes

基于控制障碍函数的迭代凸优化在多面体障碍物规避中的应用

Shuo Liu, Zhe Huang, Calin A. Belta

机构 * Boston University（波士顿大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 针对多面体机器人与障碍物的避碰问题，提出一种迭代凸MPC-DCBF框架，通过精确最近点计算导出支撑超平面构建线性DCBF约束，实现快速在线安全控制。

Comments 8 pages, 4 figures

Safe-SAGE: Social-Semantic Adaptive Guidance for Safe Engagement through Laplace-Modulated Poisson Safety Functions

Safe-SAGE: 通过拉普拉斯调制泊松安全函数实现安全交互的社会-语义自适应引导

Lizhi Yang, Ryan M. Bena, Meg Wilkinson, Gilbert Bahati, Andy Navarro Brenes, Ryan K. Cosner, Aaron D. Ames

机构 * Caltech MCE（Caltech机械工程系） ； Tufts ME（Tufts大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 提出Safe-SAGE框架，结合泊松安全函数与拉普拉斯引导场，融合多传感器点云与视觉语义分割，通过多层安全滤波器实现腿式机器人在语义丰富动态环境中的安全导航。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). Copyright transferred to IEEE