视觉大模型 / VLM

VISTA-Bench: Do Vision-Language Models Really Understand Visualized Text as Well as Pure Text?

VISTA-Bench: 视觉-语言模型是否真的能像纯文本一样理解可视化文本？

Qing'an Liu, Juntong Feng, Yuhao Wang, Xinzhe Han, Yujie Cheng, Yue Zhu, Haiwen Diao, Yunzhi Zhuge, Huchuan Lu

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VISTA-Bench通过对比纯文本和可视化文本问题，揭示了视觉-语言模型在处理可视化文本时的模态差距，发现模型在语义相同的情况下表现显著下降。

Comments 32 pages, 16 figures

BabyVision: Visual Reasoning Beyond Language

BabyVision：超越语言的视觉推理

Liang Chen, Weichu Xie, Yiyan Liang, Hongfeng He, Hans Zhao, Zhibo Yang, Zhiqi Huang, Haoning Wu, Haoyu Lu, Y. charles, Yiping Bao, Yuantao Fan, Guopeng Li, Haiyang Shen, Xuanzhong Chen, Wendong Xu, Shuzheng Si, Zefan Cai, Wenhao Chai, Ziqi Huang, Fangfu Liu, Tianyu Liu, Baobao Chang, Ming Wu, Xiaobo Hu, Kaiyuan Chen, Yixin Ren, Yang Liu, Yuan Gong, Kuan Li

机构 * UniPat AI ； xbench ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； MoonShot AI ； StepFun ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； G Labs Equal Core Contributors（0G Labs 等核心贡献者） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究发现当代多模态语言模型依赖语言先验，在基本视觉任务上表现差。为此引入BabyVision基准评估其核心视觉能力，涵盖多任务。结果显示模型缺乏基本视觉原语，BabyVision的进展迈向人类水平视觉能力，还探索了用生成模型解决视觉推理的方法。

Comments 26 pages, Homepage at https://unipat.ai/blog/BabyVision

Towards Spatial Trace with Reasoning in Vision-Language Models for Robotics

面向机器人视觉-语言模型的具有推理能力的空间轨迹

Enshen Zhou, Yibo Li, Jingkun An, Jiayuan Zhang, Shanyu Rong, Mengzhen Liu, Yi Han, Yuheng Ji, Huajie Tan, Jiawei He, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Cheng Chi, Lu Sheng, Shanghang Zhang

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出RoboTracer，一种3D感知的视觉语言模型，通过空间编码器和回归监督解码器提升空间推理能力，并结合强化学习训练实现多步度量推理，最终在复杂场景中实现高效空间轨迹生成。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://zhoues.github.io/RoboTracer

On Test-Time Scaling for Vision-Language Models

关于视觉-语言模型的测试时扩展

Fawaz Sammani, Tzoulio Chamiti, Nikos Deligiannis

机构 * ETRO Department, Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学ETRO部门） ； imec 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文系统研究了视觉-语言模型（LVLM）的测试时扩展方法，发现小型高性能模型受益最大，性能提升可达30%，并揭示了视觉信息在推理链早期编码后图像令牌贡献显著下降。

Comments ECCV 2026

Global-Local Monte Carlo Tree Search in Vision-Language Models for Text-to-3D Indoor Scene Generation

面向文本到3D室内场景生成的视觉-语言模型中的全局-局部蒙特卡洛树搜索

Mengshi Qi, Wei Deng, Xianlin Zhang, Huadong Ma

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种全局-局部蒙特卡洛树搜索方法，通过分层场景表示和PRM引导的MCTS解决文本到3D室内场景生成中的错误传播问题，并构建新基准数据集3DTindo-bench。

OmniSch: A Multimodal PCB Schematic Benchmark For Structured Diagram Visual Reasoning

OmniSch：面向结构化图表视觉推理的多模态PCB原理图基准

Taiting Lu, Kaiyuan Lin, Yuxin Tian, Mingjia Wang, Yubo Wang, Muchuan Wang, Sharique Khatri, Akshit Kartik, Yixi Wang, Amey Santosh Rane, Yida Wang, Sung-Liang Chen, Yifan Yang, Yi-Chao Chen, Yincheng Jin, Mahanth Gowda

机构 * Pennsylvania State University, USA（宾夕法尼亚州立大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Binghamton University, USA（布ingham顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出首个多模态PCB原理图理解基准OmniSch，包含四项任务评估大模型在视觉定位、图推理和几何推理上的能力，揭示现有模型在工程图表理解上的显著差距。

Advancing Multimodal Judge Models through a Capability-Oriented Benchmark and MCTS-Driven Data Generation

通过能力导向的基准和MCTS驱动的数据生成推进多模态评判模型

Zeyu Chen, Huanjin Yao, Ziwang Zhao, Min Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出M-JudgeBench和Judge-MCTS框架，通过能力导向的基准和MCTS驱动的数据生成提升多模态评判模型的评估能力。

VisReason: A Large-Scale Dataset for Visual Chain-of-Thought Reasoning

VisReason: 面向视觉思维链推理的大规模数据集

Lingxiao Li, Yifan Wang, Xinyan Gao, Chen Tang, Xiangyu Yue, Chenyu You

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Boston University（波士顿大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(abstract)；grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 为解决多模态大模型缺乏大规模视觉思维链数据的问题，构建包含48.9万样本的VisReason数据集及专家级子集VisReason-Pro，通过微调Qwen2.5-VL模型显著提升逐步视觉推理准确性与泛化能力。

Comments ECCV Camera Ready, project page: https://y-research-sbu.github.io/VisReason/

Dual-Uncertainty Guided Policy Learning for Multimodal Reasoning

双不确定性引导的多模态推理策略学习

Rui Liu, Dian Yu, Tong Zheng, Runpeng Dai, Zongxia Li, Wenhao Yu, Zhenwen Liang, Linfeng Song, Haitao Mi, Pratap Tokekar, Dong Yu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文汇） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of North Carolina（北卡罗来纳大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出DUPL方法，通过量化感知不确定性和输出不确定性来引导策略更新，在多个多模态推理基准上显著提升模型准确率，优于现有方法。

ICLR: In-Context Imitation Learning with Visual Reasoning

ICLR: 基于视觉推理的上下文模仿学习

Toan Nguyen, Weiduo Yuan, Songlin Wei, Hui Li, Daniel Seita, Yue Wang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Autodesk Research（Autodesk研究） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)

AI总结 ICLR通过结合视觉推理与上下文模仿学习，提升机器人在复杂任务中的适应性和泛化能力。

Comments Accepted to IROS 2026. Project website: https://toannguyen1904.github.io/ICLR

Probing Multimodal Large Language Models on Cognitive Biases in Chinese Short-Video Misinformation

探究多模态大语言模型在中国短视频虚假信息中的认知偏差

Jen-tse Huang, Chang Chen, Shiyang Lai, Wenxuan Wang, Michelle R. Kaufman, Mark Dredze

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(title,abstract)

AI总结 本文通过200个短视频数据集评估8种多模态大语言模型在健康领域虚假信息中的表现，发现Gemini-2.5-Pro表现最佳（信念分数71.5/100），而模型易受权威频道ID等社会线索影响。

Comments Accepted to ACL 2026 (Findings)

Vision-Reasoning-Guided Occlusion Removal from Light Fields

视觉推理引导的光场遮挡去除

Mohamed Youssef, Oliver Bimber

机构 * Johannes Kepler University（约翰·开普勒大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出结合光场积分与视觉语言模型的框架，通过多视图融合和语义先验恢复被遮挡场景，在合成和真实数据上取得最优性能。

SmartMage: Dynamic Modality Orchestration for 3D Scene Understanding

SmartMage：面向3D场景理解的动态模态编排

Yue Zhang, Yingzhao Jian, Yunqiu Xu, Xiaoxiao Sun, Hehe Fan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文针对现有MLLMs采用固定模态组合的缺陷，提出SmartMage模型，通过SMART和MAGE模块动态编排模态，在5个3D场景理解基准上取得最优性能，在RGB视频理解基准上表现具竞争力。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Let Geometry GUIDE: Layer-wise Unrolling of Geometric Priors in Multimodal LLMs

让几何引导：在多模态大语言模型中逐层展开几何先验

Chongyu Wang, Ting Huang, Chunyu Sun, Xinyu Ning, Di Wang, Hao Tang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； InspireOmni 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GUIDE框架，通过多级采样和逐步融合几何先验，提升多模态大语言模型在空间推理任务中的性能。

Comments Revised manuscript with updated experiments, figures, and presentation

RemoteZero: Geospatial Reasoning with Zero Labels

RemoteZero：零样本地理空间推理

Liang Yao, Fan Liu, Shengxiang Xu, Chuanyi Zhang, Rui Min, Shimin Di, Yuhui Zheng

专题命中 视觉推理 ：MLLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出无标签强化学习框架RemoteZero，利用MLLM的评估能力和航拍图像优势，以语义一致性为内在奖励实现地理空间推理，性能优于监督基线且可自演化，适配多类地球观测任务。

Evaluation-Verification Reward for Consistent Multi-Reference Image Editing

用于一致多参考图像编辑的评估-验证奖励

Yingmao Miao, Pengfei Zhang, Xiaochen Lv, Meng Yu, Lei Sun, Xiangxiang Chu, Chao Shen, Chenhao Lin

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Amap, Alibaba（高德，阿里巴巴） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多参考图像编辑的视觉一致性与奖励模型缺失问题，提出多维度评估-验证奖励EVR，实现无需架构改动的现成编辑器RL微调，性能优于Qwen-Image-Edit并达到或超NanoBanana。

Deferred Exposure of Future Trajectories for Verifiable Reasoning in Autonomous Driving VLMs

用于自动驾驶视觉语言模型可验证推理的未来轨迹延迟暴露

Zixuan Huang, Yang Zhou, Kaixuan Wang, Guli Zhang, Hongyan Xie, Yakun Zhu, Hao Geng, Xiaozhi Chen, Yikun Ban, Deqing Wang

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对自动驾驶VLA模型的轨迹锚定偏差问题，提出AD-MCQ规划框架与DEFT-RLVR方法，将未来轨迹转化为决策后验证目标，提升了自动驾驶推理能力并保留了通用视觉能力。

Cognitive Dual-Process Planning for Autonomous Driving with Structured Scene Knowledge and Verifiable Reasoning-Action Consistency

基于结构化场景知识和可验证推理-行动一致性的自动驾驶认知双过程规划

Zhongyao Yang, Haoyu Li, Yu Yan, Zhuangxuan Yu, Jiangfeng Nan, Jinrui Nan

机构 * School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械工程学院） ； National Engineering Research Center of Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology（北京理工大学电动车辆国家工程研究中心） ； School of Mechanical Engineering, Southeast University（东南大学机械工程学院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究自动驾驶高级规划问题，提出认知双过程规划框架，用S-CoT模式表示场景知识，通过自动数据引擎、视觉仲裁器及验证器实现自适应推理和规则验证，提升规划准确性、逻辑一致性并降低延迟，明确性能下降条件。

AutoVSR: Automatic Visual-to-Symbolic Reasoning for Symbolic Expression Generation from Circuit Schematic

AutoVSR：用于从电路原理图生成符号表达式的自动视觉到符号推理

Zhe Xiao, Longfei Li, Xu He, Haoying Wu, Zixing Zhang, Mingyu Liu

机构 * Hunan University, Changsha, China（湖南大学） ； Wuhan University of Technology, Wuhan, China（武汉理工大学） ； Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在解决从电路原理图生成符号表达式的难题，提出AutoVSR框架，利用视觉语言模型，通过重建电路图为可执行中间表示并借助符号求解器推理，引入两项创新提升准确率，在任务中表现优于其他方法，还降低了推理成本和提高了计算效率。

Don't Fool Me Twice: Adapting to Adversity in the Wild with Experience-Driven Reasoning

不要愚弄我两次：通过经验驱动推理在野外适应逆境

Navin Sriram Ravie, Andrew Jong, Krrish Jain, John Liu, Omar Alama, Bijo Sebastian, Sebastian Scherer

机构 * Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology, Madras（印度理工学院工程设计系，马德拉斯） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种持续学习框架，使移动机器人能够在线从干扰中学习，通过语义将异常行为归因于原因，从而更好地预测和规划未来。

Comments Accepted at 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Breaking Déjà Vu: Independent Auditing of Visual Place Recognition through Vision-Language Reasoning

打破似曾相识：通过视觉语言推理对视觉场所识别进行独立审计

Sania Waheed, Michael Milford, Sarvapali D. Ramchurn, Shoaib Ehsan

机构 * School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） ； School of Electrical Engineering and Computer Science, Queensland University of Technology（昆士兰科技大学电气工程与计算机科学学院） ； School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对视觉场所识别中图像匹配阈值在环境变化下不可靠的问题，引入视觉场所识别审计框架，利用视觉语言模型通过联合推理评估检索匹配，经实验验证该方法有效提升召回率并降低误接受率。

Towards Temporal Compositional Reasoning in Long-Form Sports Videos

长期体育视频中的时间组成推理方法

Siyu Cao, Lu Zhang, Ruizhe Zeng, Zhi-yong Liu

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

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SportsTime基准和CoTR方法，通过时间接地证据组成提升体育视频长期推理能力，优于现有多模态大语言模型。

Zoom-IQA: Image Quality Assessment with Reliable Region-Aware Reasoning

Zoom-IQA：基于可靠区域感知推理的图像质量评估

Guoqiang Liang, Jianyi Wang, Zhonghua Wu, Shangchen Zhou, Chen Change Loy

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University, Singapore（S实验室，南洋理工大学，新加坡） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究图像质量评估问题，提出基于视觉语言模型的Zoom-IQA，通过两阶段训练管道，包括监督微调与强化学习，有效减轻标注偏差，提升了模型在鲁棒性、可解释性和泛化性方面的表现，在下游任务中也展现出有效性。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://ethanliang99.github.io/ZOOMIQA-Projectpage

SpecEyes: Accelerating Agentic Multimodal LLMs via Speculative Perception and Planning

SpecEyes: 通过推测感知和规划加速代理多模态大语言模型

Haoyu Huang, Jinfa Huang, Zhongwei Wan, Xiawu Zheng, Rongrong Ji, Jiebo Luo

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SpecEyes通过推测规划框架减少代理多模态大语言模型的序列开销，提升并发性能，实验显示在保持准确性的同时实现1.1-3.35倍的加速。

Comments ECCV 2026, Code: https://github.com/MAC-AutoML/SpecEyes

Rational Inverse Reasoning: Few-Shot Imitation by Inferring Intent through Planning

理性逆推理：通过规划推断意图进行少样本模仿

Ben Zandonati, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人类能从少量示范学习新操作任务，而现代机器人模仿学习需大量示范且适应性差的差距。提出理性逆推理，将少样本模仿视为对潜在解释程序的推理，通过视觉语言模型和分层规划器迭代优化候选集，在少样本设置中表现优于基线。

PhyGDPO: Physics-Aware Groupwise Direct Preference Optimization for Physically Consistent Text-to-Video Generation

PhyGDPO: 物理感知的分组直接偏好优化以实现物理一致的文本到视频生成

Yuanhao Cai, Kunpeng Li, Menglin Jia, Jialiang Wang, Junzhe Sun, Feng Liang, Weifeng Chen, Felix Juefei-Xu, Chu Wang, Ali Thabet, Xiaoliang Dai, Xuan Ju, Alan Yuille, Ji Hou

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Meta BizAI（Meta商业人工智能） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PhyAugPipe构建大规模物理增强数据集PhyVidGen-135K，并设计PhyGDPO框架，利用分组Plackett-Luce模型和物理引导奖励机制，实现物理一致的文本到视频生成。

Comments ECCV 2026

Digital Twin Driven Textile Classification and Foreign Object Recognition in Automated Sorting Systems

数字孪生驱动的自动化分拣系统中的纺织品分类与异物识别

Serkan Ergun, Tobias Mitterer, Hubert Zangl

机构 * Institute of Smart Systems Technologies（智能系统技术研究所） ； University of Klagenfurt（克雷格弗特大学） ； AAU SAL USE Laboratory（AAU SAL USE实验室） ； Silicon Austria Labs（硅 Austria 实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；visual language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种数字孪生驱动的机器人分拣系统，结合抓取预测、多模态感知和视觉语言模型，实现纺织品分类与异物检测，Qwen模型准确率达87.9%。

Comments 10 pages,single column, 5 figures, preprint for Photomet Edumet 2026 (Klagenfurt, Austria)

When Prompts Ignore Structure: Graph-Based Attribute Reasoning for Calibrated VLMs

当提示忽略结构时：基于图的属性推理用于校准视觉语言模型

Tanay Sodha, Aditya Sharma, Ramya Hebbalaguppe, Vinti Agarwal, Pranav Murthy Yeluripaty

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani（贝拉科技与科学学院皮拉尼分校） ； TCS Research（塔塔咨询服务公司研究院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型测试时自适应中可靠置信度估计问题，提出ARGTCA方法，将（类，属性）对表示为符号属性图节点，用对比目标训练图注意力网络，引入两种属性选择策略，实验证明该方法能有效降低校准误差。

Artificial Intelligence for Mathematical Reasoning: An Integrated Survey of Language Models, Neuro-symbolic Systems, and Verified Discovery

人工智能数学推理：语言模型、神经符号系统与验证发现的综合综述

Syed Rifat Raiyan, Mohsinul Kabir, Hasan Mahmud, Md Kamrul Hasan, Sophia Ananiadou

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文综述了数学推理领域从早期规则系统到当代推理模型、多智能体系统及验证发现工作流的演变，沿非正式推理、形式推理、数学发现及推理技术四轴组织，并评估了基准测试、失败模式及未来方向。

Comments Under review, 47 pages, 14 figures, 22 tables

Multi-Robot Motion Planning from Vision and Language using Heat-Inspired Diffusion

基于热启发的扩散模型实现从视觉和语言的多机器人运动规划

Jebeom Chae, Junwoo Chang, Seungho Yeom, Yujin Kim, Jongeun Choi

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（燕山大学人工智能学院） ； School of Mechanical Engineering, Yonsei University（燕山大学机械工程学院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)

AI总结 提出LHD框架，结合CLIP语义先验与碰撞避免扩散核，实现语言条件化的多机器人无碰撞轨迹规划，在成功率上优于先前方法并降低延迟。

Comments 8 pages, 6 figures, accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7118-7125, June 2026