机器人 / 具身智能

ETP-R1: Evolving Topological Planning with Reinforcement Fine-tuning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments

连续环境中的视觉-语言导航（VLN-CE）需要一个具身体验的智能体在连续环境中导航至目标，遵循自然语言指令。虽然当前基于图的方法通过将环境抽象为拓扑地图并简化动作空间到路径选择，提供了一种高效、结构化的方法，但它们在利用大规模数据和先进训练范式方面落后于基于大视觉-语言模型（LVLMs）的方法。在本文中，我们通过引入ETP-R1框架，将数据扩展和强化微调（RFT）范式应用于基于图的VLN-CE模型，以弥合这一差距。

Shuhao Ye, Sitong Mao, Yuxiang Cui, Xuan Yu, Shichao Zhai, Wen Chen, Shunbo Zhou, Rong Xiong, Yue Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Zhejiang Humanoid Robot Innovation Center（浙江人形机器人创新中心） 纠错

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

AI总结 ETP-R1通过数据扩展和强化微调范式，提升基于图的连续环境视觉-语言导航性能，实现新状态最先进的表现。

Comments 8 pages, 6 figures

Towards Autonomous Navigation in Endovascular Interventions

向内窥血管介入领域自主导航迈进

Tudor Jianu

机构 * University of Liverpool（利兹大学） ； Caranx Medical, Research and Development（Caranx医疗研发） 纠错

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

AI总结 本研究提出AI驱动框架，通过高保真模拟和多模态传感融合提升内窥血管导航的自主性和精度，推动微创手术的发展。

CoDrone: Autonomous Drone Navigation Assisted by Edge and Cloud Foundation Models

CoDrone：由边缘和云基础模型辅助的自主无人机导航

Pengyu Chen, Tao Ouyang, Ke Luo, Weijie Hong, Xu Chen

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

AI总结 CoDrone通过整合云-边-端协作计算框架和基础模型，提升无人机自主导航性能，实现更高效和精确的环境感知与动态适应。

Comments This paper is accepted by the IEEE Internet of Things Journal (IoT-J) for publication in the Special Issue on "Augmented Edge Sensing Intelligence for Low-Altitude IoT Systems"

Imperative Learning: A Self-supervised Neuro-Symbolic Learning Framework for Robot Autonomy

命令式学习：一种用于机器人自主性的自监督神经符号学习框架

Chen Wang, Kaiyi Ji, Junyi Geng, Zhongqiang Ren, Taimeng Fu, Fan Yang, Yifan Guo, Haonan He, Xiangyu Chen, Zitong Zhan, Qiwei Du, Shaoshu Su, Bowen Li, Yuheng Qiu, Yi Du, Qihang Li, Yifan Yang, Xiao Lin, Zhipeng Zhao

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 命令式学习通过自监督神经符号框架提升机器人自主性，结合神经网络与符号推理，解决数据依赖与泛化能力不足的问题。

Journal ref The International Journal of Robotics Research (IJRR), 2025

Safe Navigation with Zonotopic Tubes: An Elastic Tube-based MPC Framework

基于Zonotopic管的安全导航：一种基于弹性管的MPC框架

Niyousha Ghiasi, Bahare Kiumarsi, Hamidreza Modares

专题命中 具身导航 ：navigation(title)

AI总结 本文提出了一种基于弹性管的MPC框架，通过自适应设计确保鲁棒正不变性，提高系统鲁棒性和安全性。

XGrid-Mapping: Explicit Implicit Hybrid Grid Submaps for Efficient Incremental Neural LiDAR Mapping

XGrid-Mapping: 显式隐式混合网格子图用于高效的增量神经LiDAR映射

Zeqing Song, Zhongmiao Yan, Junyuan Deng, Songpengcheng Xia, Xiang Mu, Jingyi Xu, Qi Wu, Ling Pei

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

AI总结 XGrid-Mapping通过结合显式和隐式表示，实现高效增量神经LiDAR映射，提升大规模环境建模的效率和鲁棒性。

Fixed-time control with prescribed performance for path following of underwater gliders

具有预设性能的固定时间控制用于水下滑翔机路径跟踪

Hanzhi Yang, Nina Mahmoudian

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种固定时间预设性能控制方案，用于水下滑翔机路径跟踪，通过整合有限时间性能函数和滑模扰动观测器，提高跟踪精度和鲁棒性。

Comments 22 pages, 13 figures, 2 tables, Submitted to Ocean Engineering

Physical Embodiment Enables Information Processing Beyond Explicit Sensing in Active Matter

物理具身使主动物质的信息处理超越显式感知

Diptabrata Paul, Nikola Milosevic, Nico Scherf, Frank Cichos

机构 * Molecular Nanophotonics Group, Peter Debye Institute for Soft Matter Physics, Leipzig University（分子纳米光子学小组，彼得·德拜软物质物理研究所，莱比锡大学） ； Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences（人类认知与脑科学马克斯·普朗克研究所） ； Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI)（可扩展数据解析与人工智能中心（ScaDS.AI）） 纠错

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

AI总结 研究通过物理具身使合成主动物质能超越显式感知实现信息处理，展示了自热力学粒子通过强化学习导航未观测流场的能力。

Social learning moderates the tradeoffs between efficiency, stability, and equity in group foraging

社会学习调节群体觅食中效率、稳定性和公平性的权衡

Zexu Li, M. Amin Rahimian, Lei Fang

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)

AI总结 研究通过建立集体觅食模型，揭示社会学习范围如何调节效率、稳定性和公平性之间的权衡，为生物和工程系统提供设计指导。

Comments Code and data: https://github.com/LoneStar97/social-learning-search ; additional videos of agents' movement: https://www.youtube.com/playlist?list=PLgRFM9nAjJRwoZvCGBAdCIE-BYNgPmSuV

Stochastic Control Problems Motivated by Sailboat Trajectory Optimization

由帆船轨迹优化启发的随机控制问题

Carlo Ciccarella, Robert C. Dalang, Laura Vinckenbosch

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出两个随机控制问题，旨在快速到达圆形迎风目标，通过分析帆船在随机风场中的运动模型，探讨了冲击控制与奇异控制的数学特性及解的存在性。

Comments 28 pages, 9 figures