机器人 / 具身智能

Latent World Models with Monotone Planning Costs for Image-Goal Navigation

带有单调规划代价的潜在世界模型用于图像目标导航

Amirhosein Chahe, Siwei Cai, Lifeng Zhou

机构 * Drexel University（卓克索大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于冻结DINO编码器的潜在世界模型，通过自回归回退损失与单调代价排序损失优化，在GNM数据集上实现图像目标导航最优性能，方向误差较基线降低2.7倍，还可零样本部署于物理机器人。

NavWM: A Unified Navigation World Model for Foresight-Driven Planning

NavWM：一种用于前瞻性规划的统一导航世界模型

Yanghong Mei, Longteng Guo, Ming-Ming Yu, Guiyu Zhao, Xingjian He, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出NavWM统一导航世界模型，通过潜在世界令牌提取几何与语义先验，结合锚点多模态轨迹预测框架生成多样化动作空间，利用视觉前瞻评估最优路径，在多种机器人数据集上显著提升未来状态生成与零样本导航成功率。

Comments 13 pages, 5 figures, accepted to ECCV 2026

360CityArena: A Realistic Virtual Urban Navigation Benchmark for Embodied Agents

360CityArena：面向具身智能体的真实虚拟城市导航基准

Kenta Watanabe, Atsuyuki Miyai, Mizuki Takenawa, Kiyoharu Aizawa, Toshihiko Yamasaki

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 研究人员提出基于东京秋叶原重建的360CityArena城市导航基准，评估具身智能体城市探索能力，发现最强模型Gemini 2.5 Flash表现远低于人类，为相关研究提供了挑战性测试平台。

Comments ECCV2026. Project Page: https://360mm-team.github.io/360CityArena/

Enabling 24-hour Agricultural Robotics: Unsupervised Day-to-Night Cross-Modal Image Translation for Nighttime Visual Navigation

实现24小时农业机器人技术：用于夜间视觉导航的无监督日夜跨模态图像翻译

Robel Mamo, Rajitha de Silva, Grzegorz Cielniak, Taeyeong Choi

机构 * LaSER Lab, Kennesaw State University（激光实验室，肯尼索州立大学） ； Lincoln Institute for Agri-Food Technology, University of Lincoln（林肯农业食品技术研究所，林肯大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对农业机器人夜间视觉导航中大规模标注图像数据集难获取的问题，提出无监督图像翻译框架，整合CLIP模型并引入可见性掩码，复用白天语义标签训练模型，经实验验证提升了图像质量和下游语义分割性能。

Comments Accepted to IROS2026

SC$^{2}$-WM: A Self-Correcting World Model with Closed-Loop Feedback for Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments

SC²-WM：用于连续环境下视觉语言导航的带闭环反馈的自校正世界模型

Xuan Yao, Yuze Zhu, Junyu Gao, Zongmeng Wang, Changsheng Xu

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

AI总结 针对连续环境视觉语言导航中开环执行的状态漂移问题，提出带闭环反馈的自校正世界模型SC²-WM，通过状态级计划优化与测试时模型自适应提升导航鲁棒性和泛化性。

Comments Accepted by ICML 2026

Uncertainty-Aware World Model for Aerial Image-Goal Navigation

面向航拍图像目标导航的不确定性感知世界模型

Deyi Zhu, Haoyu Fan, Yinan Zhu, Weichen Zhang, Shilin Ma, Xinlei Chen, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 针对航拍图像目标导航中现有世界模型的未来状态预测不足问题，提出UA-NWM模型，将轨迹评分建模为条件分布外检测，仅用不可解释残差评分，实验验证其性能与实用性。

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。

Manual, Joystick, or Haptic Control? An In Vitro Comparison of Navigation Strategies for Robotic Interventional Neuroradiology Procedures

手动、操纵杆还是触觉控制？机器人介入神经放射学程序导航策略的体外比较

Benjamin Jackson, Nikola Fischer, Harry Robershaw, Xingyu Chen, S. H. Hadi Sadati, Yang Li, Jeremy Lynch, Nasr Abdelsalam, Jonathon Buwanabala, Matthew Benger, Sara Sciacca, Naga Kandasamy, Marco Mancuso-Marcello, Parthiban Balasundaram, Sahan Guruge, Neelan Das, Alejandro Granados, Kawal Rhode, Thomas C Booth

机构 * School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences, King’s College London, UK（伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院） ； School of Engineering and Materials Science, Queen Mary University of London, UK（伦敦女王学院工程与材料科学学院） ； Department of Neuroradiology, King’s College Hospital NHS Foundation Trust, London, UK（伦敦国王学院医院国家健康服务信托基金会神经放射科） ； The Walton Centre NHS Foundation Trust, Liverpool, UK（利物浦沃尔顿中心国家健康服务信托基金会） ； University College London Hospitals NHS Foundation Trust, London, UK（伦敦大学学院医院国家健康服务信托基金会） ； East Kent Hospitals University NHS Foundation Trust, Kent, UK（肯特郡东肯特医院大学国家健康服务信托基金会） 纠错

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

AI总结 该研究比较了机器人介入神经放射学程序中手动、操纵杆和触觉控制三种导航策略，开发相关设备和模型，让10名医生用四种方式模拟导航，评估多项指标。结果显示手动导航最快，各方式均安全，操纵杆脱垂事件多，专家表现更好，触觉反馈有潜力。

Comments 11 pages, 13 figures

Vision-Language Procedural Reasoning for Context-Aware Reward Modeling of Robotic Endovascular Guidewire Navigation

面向机器人血管内导丝导航的视觉-语言程序化推理与上下文感知奖励建模

Wentong Tian, Jiyuan Zhao, Tianliang Yao, Yuxiang Fan, Zhengyu Shi, Dong Liu, Peng Qi

机构 * Department of Control Science and Engineering, College of Electronic and Information Engineering, and Shanghai Institute of Intelligent Science and Technology, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院控制科学与工程系，以及上海智能科学与技术研究院） ； Department of Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学工程学院电子工程系） ； Shanghai Operation Robot Co., Ltd.（上海微创医疗机器人（集团）股份有限公司） 纠错

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

AI总结 提出视觉-语言程序化推理框架，利用多模态大模型实时理解视觉上下文，动态调整奖励权重，实现单策略适应复杂血管导航任务，提升可靠性与效率。

Comments This paper has been accepted by IEEE/RSJ IROS 2026. 7 pages, 4 figures, 2 tables

IR-SIM: A Lightweight Skill-Native Simulator for Navigation, Learning, and Benchmarking

IR-SIM：一种用于导航、学习和基准测试的轻量级技能原生模拟器

Ruihua Han, Shuai Wang, Chengyang Li, Rui Gao, Xinyi Wang, Zhe Liu, Guoliang Li, Yupu Lu, Qi Hao, Jia Pan, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；robotics(abstract)；robot learning(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 提出轻量级技能原生导航模拟器IR-SIM，通过YAML配置完全定义场景，支持文本提示生成与修改，用于导航算法基准测试和训练数据自动生成，并桥接高保真模拟器和真实部署。

Comments 12 pages, 6 figures, project website: https://github.com/hanruihua/ir-sim

HyperDCM: Dynamic Cluster Memory Replay in Hyperbolic Space for Continual Robotic Navigation Across Scenes

HyperDCM：用于跨场景连续机器人导航的双曲空间动态集群记忆回放

Zhengfei Lu, Jian Yang, Muyu Wang, Shaowen Chen, Jinpeng Mi, Ke Li, Xiong You, Qi Wu, Xuan Tang, Xian Wei

机构 * Software Engineering Institute, East China Normal University（华东师范大学软件工程学院） ； School of Geospatial Information, Information Engineering University（信息工程大学地理空间信息学院） ； University of Shanghai for Science and Technology（上海理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉导航持续学习难题，提出HyperDCM，通过场景图建模和记忆回放增强导航。利用视觉语言模型提取三元组，经R-GCN编码投影到双曲空间，采用动态聚类等策略。实验证明其在保留导航能力和泛化性上优于基线。

Flow-aware Optimal Navigation in Unsteady Flows through Reinforcement Learning

通过强化学习在非定常流中进行流量感知最优导航

Andrea Maria Braghin, Nicolò Botteghi, Matteo Tomasetto, Andrea Manzoni, Gabriele Cazzulani

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； MOX（数学优化与工程计算实验室） 纠错

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

AI总结 研究在非定常流中自主机器人导航问题，用TD3算法训练智能体在双涡旋流中到达目标。评估五种生物启发观测策略及全局流参数影响，发现速度感知与涡度传感器效用有权衡，明确参数会降性能，为机器人导航从模拟到现实提供见解。

SAIN: Structure-Aware Interactive Navigation with Active Dialogue Grounding for Mobile Robot

SAIN：面向移动机器人的、结合主动对话 grounding 的结构感知交互式导航

Yuhao Cao, Xiao Liu, Yang Xie, Lu Liu, Haoyao Chen

机构 * School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）机械工程与自动化学院） ； Department of Mechanical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出SAIN零样本框架，将主动对话转化为持久导航状态，在VL-LN IIGN基准上提升了导航成功率与加权成功率，无需特定任务策略训练，验证了对话转状态机制的有效性。

Comments 8 pages, 4 figures, and 4 tables

UniNav: A Unified World-Action Diffusion Model for Visual Navigation

UniNav：用于视觉导航的统一世界-动作扩散模型

Changqing Zhou, Yueru Luo, Zeyu Jiang, Changhao Chen

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

AI总结 UniNav是统一世界-动作扩散模型，通过单扩散过程生成未来视觉观测与航路点轨迹，其变体UniNav-Fast延迟0.1秒且精度无明显下降，在导航基准上ATE优于最强基线。

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。

When Robots Exchange Meaning: A Demo of Goal-Oriented Semantic Communications for Collaborative Robotics

当机器人交换意义：面向协作机器人的目标导向语义通信演示

Peizheng Li, Xinyi Lin, Sajida Gufran, Adnan Aijaz

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

AI总结 本文提出一种机器人-边缘端语义通信测试平台，通过VQ-VAE等技术实现视觉压缩与语义建图，为协作机器人及相关6G网络研究提供了实用演示平台。

Comments 3 pages, 3 figures. This paper has been accepted for presentation as a demo paper at IEEE CSCN 2026

SAGE-Nav: Leveraging LLM Planning and Alignment Fusion for Hierarchical Scene Graph-Guided Navigation

SAGE-Nav：利用LLM规划与对齐融合的分层场景图引导导航

Hao Su, Yuehao Huang, Yukai Ma, Yong Liu, Jiajun Lv

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出SAGE-Nav分层框架，结合大语言模型与动态场景图，通过解耦全局语义规划与高频反应控制，实现高效目标导航，在i-THOR和RoboTHOR中达到最优性能。

Comments Accepted by IROS 2026

A Modular Vision-Language-Action Robotics Framework for Indoor Environments

面向室内环境的模块化视觉-语言-动作机器人框架

Anindya Jana, Snehasis Banerjee, Arup Sadhu, Ranjan Dasgupta

机构 * TCS Research, Tata Consultancy Services（塔塔咨询服务公司TCS研究部） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出模块化架构，集成环境建图、问题处理和导航，通过双流并行处理（语义体素建图与语言分类）实现自然语言指令驱动的自主任务执行。

Comments IEEE IROS 2025 Workshop on Generative AI for Robotics and Smart Manufacturing

Bayesian Optimization for Learning Nonlinear MPC in Autonomous Agent Navigation

自主智能体导航中学习非线性模型预测控制的贝叶斯优化

Lorenzo Ortolani, Gabriel Voss, Gabriele Beltrami, Francesco Dorati, Tommaso Felice Banfi

机构 * Talos Robotics AI 纠错

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

AI总结 提出一种无地图框架，结合滚动时域规划与非线性MPC，利用贝叶斯优化自动调参，在仿真和实物四足机器人上实现高效导航。

Comments Published at the IEEE ICRA 2026 Xplore Workshop (Oral), Cross-Disciplinary aspects of Exploration in Robotics, Reinforcement Learning, and Search

PRISM: Multimodal Terrain Mapping for Rover Navigation in Unstructured Environments

PRISM：非结构化环境中用于漫游车导航的多模态地形映射

Raul Castilla-Arquillo, Carlos Perez-del-Pulgar, Levin Gerdes, Alfonso Garcia-Cerezo, Miguel A. Olivares-Mendez

机构 * SnT, University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性和信任跨学科中心） ； Department of Automation and Systems Engineering, Universidad de Málaga, Andalucía Tech（马拉加大学自动化与系统工程系，安达卢西亚技术大学） 纠错

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

AI总结 研究针对非结构化环境中漫游车导航问题，提出PRISM多模态感知系统，利用定制传感器套件和OmniUnet网络，经新数据集验证及现场实验，可在资源受限设备上高效生成可通行性地图，实现漫游车自主导航。

From Language to Navigation Goals: A Vision-Language Approach for Semantic Navigation of Mobile Robots Using RGB-D Perception

从语言到导航目标：一种使用RGB-D感知的移动机器人语义导航的视觉-语言方法

Jose Martínez-Fajardo, Pablo Pueyo, Fernando Caballero, Luis Merino

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

AI总结 研究如何让移动机器人根据自然语言请求进行语义导航，提出基于ROS 2组件的语言驱动导航框架，能识别目标、估计位置并生成导航目标，经仿真和实际场景评估，证明该框架可实现直观人机交互。

Comments 8 pages, 7 figures, 3 tables

Just-In-Time Scene Graph Growth: Combating Perceptual Saturation in Long-Horizon Robotics

即时场景图增长：应对长期机器人感知饱和

Yue Chang, Rufeng Chen, Yifan Tian, Dazhi Huang, Zhaofan Zhang, Yi Chen, Wenze Zhang, Li Chen, Hui Xiong, Sihong Xie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 研究针对长期机器人任务中传统3D场景图构建方式导致感知饱和的问题，提出JITOMA闭环框架，利用任务热图过滤观察、大语言模型解析意图动态唤醒锚点，经JITOMA-Bench评估，该框架有效减小图大小和延迟，保持处理时间稳定。

Hierarchical 3D Scene Graph Construction and Belief-based Planning for Semantic Navigation

层次化3D场景图构建与基于信念的语义导航规划

Bing Wu, Zuyao Chen, Changwen Chen

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 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 提出零样本语义导航框架，通过在线维护层次化3D场景图（HSG）实现多粒度语义拓扑，并基于信念规划进行有限视野推演，在长距离导航中显著提升成功率与路径效率。

Comments Camera-ready version accepted at ECCV 2026

RAVEN: Long-Horizon Reasoning & Navigation with a Visuo-Spatio-Temporal Memory

RAVEN: 基于视觉-空间-时间记忆的长期推理与导航

Yixun Hu, Zhicheng Zheng, Lihan Zha, Chunwei Xing, Rajdeep Singh, Omar Hossain, Antonio Loquercio, Dhruv Shah

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出RAVEN记忆系统，通过存储视觉嵌入与位姿时间信息，实现长期机器人问答与导航，在多个基准上超越字幕记忆系统，以10倍更低检索成本匹配前沿VLM。

Comments Project website: https://ravenmem.github.io/

See-and-Reach: Precise Vision-Language Navigation for UAVs within the Field of View

See-and-Reach: 视场内的精确视觉语言导航用于无人机

Fanfu Xue, En Yu, Yantian Shen, Zhikun Hu, Hongjun Wang, Yang Yang, Xindi Wang, Jiande Sun

机构 * School of Information Science and Engineering, Shandong University（山东大学信息科学与工程学院） ； Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney（悉尼科技大学工程与信息技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Shandong University（山东大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Shandong University（山东大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Shandong Normal University（山东师范大学计算机科学与人工智能学院） ； Interdisciplinary Research Center of General Artificial Intelligence, Shandong Normal University（山东师范大学通用人工智能跨学科研究中心） 纠错

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

AI总结 针对无人机视觉语言导航中目标可见后精确到达能力评估不足的问题，提出UAV-VLN-FOV任务和3DG-VLN框架，通过动态3D方向线索增强细粒度视觉定位与空间对齐，在基准和真实实验中显著提升成功率。

Comments 12 pages, 7 figures

NavWAM: A Navigation World Action Model for Goal-Conditioned Visual Navigation

NavWAM：用于目标条件视觉导航的导航世界动作模型

Daichi Azuma, Taiki Miyanishi, Koya Sakamoto, Shuhei Kurita, Yaonan Zhu, Petr Khrapchenkov, Motoaki Kawanabe, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国立信息学研究所） ； AIRoA ； ATR 纠错

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

AI总结 提出NavWAM，一种扩散变换器策略，通过联合学习未来观测、目标进度值和动作块，将导航世界模型预测直接转化为可执行动作，在离线基准和真实机器人部署中优于基于规划的世界模型基线。

Comments Project page: https://dachii-azm.github.io/navwam/

From Imitation to Alignment: Human-Preference Flow Policies for Long-Horizon Sidewalk Navigation

从模仿到对齐：面向长距离人行道导航的人类偏好流策略

Honglin He, Zhizheng Liu, Yukai Ma, Bolei Zhou

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

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

AI总结 提出FlowPilot，一种仅使用单目RGB相机的无地图导航策略，通过锚定流匹配进行预训练，并引入人类偏好学习实现对齐，在长距离人行道导航中提升鲁棒性和社会合规性。

SOPD-SocialNav: Selective On-Policy Distillation for Vision-Language Social Navigation

SOPD-SocialNav：用于视觉语言社交导航的选择性在线策略蒸馏

Xinyu Zhang, Zishuo Wang, Ling Xiao

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（北海道大学信息科学与技术研究生院） 纠错

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

AI总结 针对大规模视觉语言模型难部署、轻量级模型社交推理能力不足的问题，提出SOPD-SocialNav方法，通过基于熵的令牌选择机制及温度控制的散度目标，将社交导航知识从大型教师模型转移到轻量级学生模型，实验证明该方法有效。

Comments This paper has been accepted to 2026 WRC Symposium on Advanced Robotics and Automation (WRC SARA)

D3D-GEN: Robot-Aware Domain-Grounded Interactive 3D World Generation for Social Robotics

D3D-GEN：面向社交机器人的机器人感知、领域锚定的交互式3D世界生成

Anh Duc Do, Volodymyr Scherbyna, Tai Duc Nguyen, Spaarsh Thakkar, Zhengcheng Shen, Teham Buiyan, Archan Misra, Linh Kästner

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Technical University Berlin（柏林工业大学） ； Max Planck Institute（马克斯·普朗克研究所） ； Technical University Braunschweig（布伦瑞克工业大学） 纠错

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

AI总结 D3D-GEN是一种新型3D世界生成系统，结合领域智能体与RAG流水线，可快速生成领域锚定的交互式3D世界，已构建多领域数据库并生成数十种仿真环境，适配Isaac Sim等仿真器。

Comments 8 pages, 5 figures, and 5 tables. Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Goal-oriented Navigation Instruction Generation with Tour Video Priors

基于旅游视频先验的面向目标的导航指令生成

Fangdi Li, Juncheng Liao, Changxu Cheng, Jiazhi Wang, Senda Chen, Tao Wang, Wuyue Zhao

机构 * Uni-Ubi AI（优必爱人工智能） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出面向目标的视频 grounding 导航指令生成任务VideoNIG，设计两阶段课程学习框架解决该任务，实验表明其可提升指令质量，集成VLN智能体后可实现端到端导航。