机器人 / 具身智能

YOPO-Nav: Visual Navigation using 3DGS Graphs from One-Pass Videos

YOPO-Nav: 基于单次视频的3DGS图进行视觉导航

Ryan Meegan, Adam D'Souza, Bryan Bo Cao, Shubham Jain, Kristin Dana

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 YOPO-Nav通过单次视频生成3DGS图实现高效视觉导航，结合粗略定位与局部模型优化，适用于真实环境的机器人导航任务。

LISN: Language-Instructed Social Navigation with VLM-based Controller Modulating

LISN: 基于VLM控制器的指令引导社交导航

Junting Chen, Yunchuan Li, Panfeng Jiang, Jiacheng Du, Zixuan Chen, Chenrui Tie, Jiajun Deng, Lin Shao

机构 * RoboScience Co.（RoboScience公司） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Nanjing University（南京大学） ； 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 LISN通过VLM控制器实现指令引导的社交导航，提出首个标准化基准并提升动态避障能力。

Comments 8 pages

REASAN: Learning Reactive Safe Navigation for Legged Robots

REASAN：为四足机器人学习反应式安全导航

Qihao Yuan, Ziyu Cao, Ming Cao, Kailai Li

机构 * Bernoulli Institute for Mathematics, Computer Science and Artificial Intelligence, University of Groningen, The Netherlands（格罗宁根大学伯努利数学、计算机科学与人工智能研究所） ； Department of Electrical Engineering, Linköping University, Sweden（利厄普大学电气工程系） ； Engineering and Technology Institute Groningen, University of Groningen, The Netherlands（格罗宁根大学格罗宁根工程与技术研究所） 纠错

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

AI总结 REASAN通过模块化强化学习和变压器估计器实现四足机器人在复杂环境中的反应式安全导航。

Comments 8 pages

PUL-SLAM: Path-Uncertainty Co-Optimization with Lightweight Stagnation Detection for Efficient Robotic Exploration

PUL-SLAM：路径不确定性联合优化与轻量停滞检测用于高效机器人探索

Yizhen Yin, Dapeng Feng, Hongbo Chen, Yuhua Qi

机构 * School of Systems Science and Engineering（系统科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 PUL-SLAM通过路径不确定性联合优化和轻量停滞检测提升机器人探索效率，缩短探索时间并减少路径距离。

Visual Heading Prediction for Autonomous Aerial Vehicles

自主航空器的视觉航向预测

Reza Ahmari, Ahmad Mohammadi, Vahid Hemmati, Mohammed Mynuddin, Parham Kebria, Mahmoud Nabil Mahmoud, Xiaohong Yuan, Abdollah Homaifar

机构 * Department of Computer Science at North Carolina A&T State University（北卡罗来纳A&T州立大学计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering at North Carolina A&T State University（北卡罗来纳A&T州立大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于视觉的数据驱动框架，实现无人机与无人地面车辆的实时整合，通过YOLOv5检测UGV并利用轻量级ANN预测航向角，实现高精度的导航与协调。

Adaptive Thresholding for Visual Place Recognition using Negative Gaussian Mixture Statistics

基于负高斯混合统计的视觉地点识别自适应阈值设定

Nick Trinh, Damian Lyons

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

AI总结 本文提出利用负高斯混合统计自适应选择视觉地点识别的阈值，以提高不同场景下的识别性能。

Comments Accepted and presented at IEEE RoboticCC 2025. 4 pages short paper

High-Resolution Water Sampling via a Solar-Powered Autonomous Surface Vehicle

通过太阳能供电的自主水面车辆实现高分辨率水样采集

Misael Mamani, Mariel Fernandez, Grace Luna, Steffani Limachi, Leonel Apaza, Carolina Montes-Dávalos, Marcelo Herrera, Edwin Salcedo

机构 * School of Electronic Engineering and Computer Science Queen Mary University of London, UK（电子工程与计算机科学学院，伦敦女王玛丽大学，英国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种太阳能供电的自主水面车辆，通过模块化采样系统实现高分辨率水样采集，适用于远程环境的水体监测。

A Hierarchical, Model-Based System for High-Performance Humanoid Soccer

一种面向高性能人形足球的分层模型系统

Quanyou Wang, Mingzhang Zhu, Ruochen Hou, Kay Gillespie, Alvin Zhu, Shiqi Wang, Yicheng Wang, Gaberiel I. Fernandez, Yeting Liu, Colin Togashi, Hyunwoo Nam, Aditya Navghare, Alex Xu, Taoyuanmin Zhu, Min Sung Ahn, Arturo Flores Alvarez, Justin Quan, Ethan Hong, Dennis W. Hong

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, UCLA（加州大学洛杉矶分校机械与航空航天工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种分层模型系统，通过硬件和软件创新实现了高性能人形足球机器人在RoboCup 2024比赛中的胜利。

Multimodal motion and behavior switching of multistable ciliary walkers

多模态运动与行为切换的多稳态纤毛行者

Sumit Mohanty, Paul Baconnier, Harmannus A. H. Schomaker, Alberto Comoretto, Martin van Hecke, Johannes T. B. Overvelde

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)

AI总结 本研究通过多稳态纤毛设计实现机器人多模态运动与行为切换，展示了自主导航和环境交互的复杂行为。

Comments 10 pages, 6 figures, and supporting information

Effects of a Prompt Engineering Intervention on Undergraduate Students' AI Self-Efficacy, AI Knowledge and Prompt Engineering Ability: A Mixed Methods Study

提示工程干预对本科生人工智能自我效能、人工智能知识和提示工程能力的影响：一项混合方法研究

David James Woo, Deliang Wang, Tim Yung, Kai Guo

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本研究通过混合方法探讨提示工程干预对本科生人工智能自我效能、知识及能力的影响，发现干预显著提升学生在AI相关领域的技能和理解。

Comments 34 pages, 6 figures