机器人 / 具身智能

GS-GVINS: A Tightly-integrated GNSS-Visual-Inertial Navigation System Augmented by 3D Gaussian Splatting

GS-GVINS: 一种集成GNSS-视觉-惯性导航系统的系统，结合3D高斯点分布

Zelin Zhou, Saurav Uprety, Shichuang Nie, Hongzhou Yang

机构 * Department of Geomatics Engineering, Shulich School of Engineering, University of Calgary（测绘工程系、谢里尔工程学院、卡尔加里大学） 纠错

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

AI总结 GS-GVINS是一种结合3D高斯点分布的GNSS-视觉-惯性导航系统，通过提升导航精度实现大规模户外导航。

The Bulldozer Technique: Efficient Elimination of Local Minima Traps for APF-Based Robot Navigation

推土机技术：用于基于人工势场的机器人导航的高效局部极小值陷阱消除方法

Mohammed Baziyad, Manal Al Shohna, Tamer Rabie

机构 * Smart Automation and Communication Technologies (SACT), Research Institute of Sciences and Engineering, University of Sharjah, UAE（智能自动化与通信技术（SACT）、科学与工程研究院、沙迦大学，阿联酋） ； Computer Engineering Department, University of Sharjah, UAE（计算机工程系、沙迦大学，阿联酋） 纠错

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

AI总结 本文提出推土机技术，通过回填机制和斜坡增强方法解决基于人工势场的机器人导航中的局部极小值问题，提高执行速度和路径质量。

Sampling with Shielded Langevin Monte Carlo Using Navigation Potentials

使用导航势的屏蔽Langevin蒙特卡洛采样

Nicolas Zilberstein, Santiago Segarra, Luiz Chamon

机构 * Rice University, USA 4cm \' E cole polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, FR 纠错

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

AI总结 本文提出屏蔽Langevin蒙特卡洛方法，通过结合空间自适应温度和排斥漂移，实现对非凸空间中约束分布的有效采样，并在高斯混合和MIMO检测中验证了其有效性。

Sistema de navegación de cobertura para vehículos no holonómicos en ambientes de exterior

非holonomic车辆在外环境中的覆盖导航系统

Michelle Valenzuela, Francisco Leiva, Javier Ruiz-del-Solar

机构 * Advanced Mining Technology Center, Universidad de Chile（先进采矿技术中心，智利大学） ； Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile（电气工程系，智利大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种非holonomic车辆的覆盖导航系统，用于在真实和模拟户外环境中实现高效地形覆盖，通过动态障碍物处理和恢复行为提升自动化水平。

Comments 13 pages, in Spanish language, 12 figures, accepted at Tercer Congreso Iberoamericano de Minería Subterranea y a Cielo Abierto, UMining 2024

Gaussian Process Implicit Surfaces as Control Barrier Functions for Safe Robot Navigation

高斯过程隐式曲面作为安全控制器屏障函数用于安全机器人导航

Mouhyemen Khan, Tatsuya Ibuki, Abhijit Chatterjee

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（电子与计算机工程学院，佐治亚理工学院） ； Department of Electronics and Bioinformatics, School of Science and Technology, Meiji University（电子与生物信息学系，明治大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出利用高斯过程隐式曲面作为控制器屏障函数，通过安全样本条件高斯过程来生成安全边界，实现安全机器人导航。

Comments 8 pages, 7 figures, under review

Robust Deep Learning Control with Guaranteed Performance for Safe and Reliable Robotization in Heavy-Duty Machinery

具有保证性能的鲁棒深度学习控制：用于重载机械中安全可靠机器人化的关键技术

Mehdi Heydari Shahna

机构 * Business Finland Partnership Project（Business Finland合作伙伴项目） ； Tampere（塔尔帕） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种鲁棒深度学习控制框架，旨在提升重型机械在电气化和自主性转型中的安全性和可靠性，通过模块化设计和分层策略实现性能保障。

Comments Doctoral Dissertation, Tampere University

SCAFusion: A Multimodal 3D Detection Framework for Small Object Detection in Lunar Surface Exploration

SCAFusion: 一种针对月球表面探索的小目标多模态3D检测框架

Xin Chen, Kang Luo, Yangyi Xiao, Hesheng Wang

机构 * Department of Automation, Key Laboratory of System Control and Information Processing of Ministry of Education, Key Laboratory of Marine Intelligent Equipment and System of Ministry of Education, Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Control and Management, Shanghai Jiao Tong University（自动化系、教育部系统控制与信息处理重点实验室、教育部海洋智能装备与系统重点实验室、上海智能控制与管理工程研究中心、上海交通大学） 纠错

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

AI总结 SCAFusion提出了一种针对月球表面探索的小目标多模态3D检测框架，通过改进的特征对齐和坐标注意机制提升小目标检测性能。

PCR-ORB: Enhanced ORB-SLAM3 with Point Cloud Refinement Using Deep Learning-Based Dynamic Object Filtering

PCR-ORB: 基于深度学习的动态物体过滤改进的ORB-SLAM3

Sheng-Kai Chen, Jie-Yu Chao, Jr-Yu Chang, Po-Lien Wu, Po-Chiang Lin

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

AI总结 PCR-ORB通过深度学习优化点云细化，提升动态环境中ORB-SLAM3的定位与建图精度。

Comments 17 pages, 2 figures, 1 table

ReCollab: Retrieval-Augmented LLMs for Cooperative Ad-hoc Teammate Modeling

ReCollab：基于检索增强的LLM用于协作即兴队友建模

Conor Wallace, Umer Siddique, Yongcan Cao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas at San Antonio（电子与计算机工程系，德克萨斯大学圣安东尼奥分校） 纠错

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

AI总结 ReCollab通过检索增强生成技术提升即兴团队合作中队友行为建模的适应性与准确性。

RiemanLine: Riemannian Manifold Representation of 3D Lines for Factor Graph Optimization

RiemanLine: 3D线条的黎曼流形表示用于因子图优化

Yan Li, Ze Yang, Keisuke Tateno, Federico Tombari, Liang Zhao, Gim Hee Lee

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

AI总结 RiemanLine通过基于黎曼流形的统一表示方法，实现3D线条的紧凑编码与优化，提升相机定位和结构制图的精度与稳定性。

Nonlinearity and Uncertainty Informed Moment-Matching Gaussian Mixture Splitting

非线性与不确定性引导的矩匹配高斯混合分割

Jackson Kulik, Keith A. LeGrand

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Utah State University（机械与航空航天工程系，犹他州立大学） ； School of Aeronautics and Astronautics, Purdue University（航空航天工程学院，普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于非线性与不确定性引导的矩匹配高斯混合分割方法，通过优化分割方向选择提升高斯混合模型在非线性系统不确定性传播中的精度与效率。

Journal ref IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2025

Unscented and Higher-Order Linear Covariance Fidelity Checks and Measures of Non-Gaussianity

无偏和高阶线性协方差保真检查与非高斯性度量

Jackson Kulik, Braden Hastings, Keith A. LeGrand

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出基于高阶统计量、约束优化和无偏变换的线性协方差保真度度量方法，用于评估和改进航天器导航中非高斯性度量的准确性。

Periodical embeddings uncover hidden interdisciplinary patterns in the subject classification scheme of science

周期性嵌入揭示了科学学科分类方案中的隐藏跨学科模式

Zhuoqi Lyu, Qing Ke

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 周期性嵌入通过分析期刊分类方案揭示科学领域中的跨学科模式，优于传统分类法。