机器人 / 具身智能

LLM-Based Agentic Exploration for Robot Navigation & Manipulation with Skill Orchestration

基于大语言模型的代理探索用于机器人导航与操作的技能编排

Abu Hanif Muhammad Syarubany, Farhan Zaki Rahmani, Trio Widianto

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

AI总结 本文提出基于大语言模型的代理探索系统，用于机器人导航与操作，通过技能编排实现端到端任务执行。

GRL-SNAM: Geometric Reinforcement Learning with Path Differential Hamiltonians for Simultaneous Navigation and Mapping in Unknown Environments

GRL-SNAM：基于路径微分哈密顿量的几何强化学习用于未知环境中的同时导航与建图

Aditya Sai Ellendula, Yi Wang, Minh Nguyen, Chandrajit Bajaj

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

AI总结 GRL-SNAM通过局部能量优化实现未知环境中的同时导航与建图，利用受控哈密顿优化提升导航质量。

Dynamic Gap: Safe Gap-based Navigation in Dynamic Environments

动态间隙：动态环境中的安全间隙导航

Max Asselmeier, Dhruv Ahuja, Abdel Zaro, Ahmad Abuaish, Ye Zhao, Patricio A. Vela

机构 * Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（机器人与智能机器研究所，佐治亚理工学院） ； School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（电气与计算机工程学院，佐治亚理工学院） ； Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley（机械工程系，加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出动态间隙规划器，通过生成可证明的无碰撞属性，提升动态环境中基于间隙的导航安全性与效率。

Comments Accepted to 2025 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

MDE-AgriVLN: Agricultural Vision-and-Language Navigation with Monocular Depth Estimation

MDE-AgriVLN: 农业视觉与语言导航与单目深度估计

Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xin Chen, Xiang Li

机构 * China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

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

AI总结 MDE-AgriVLN通过单目深度估计提升农业机器人视觉与语言导航性能，提高成功率并降低导航误差。

Augmented Reality Indoor Wayfinding in Hospital Environments An Empirical Study on Navigation Efficiency, User Experience, and Cognitive Load

增强现实室内寻路在医院环境中的应用：导航效率、用户体验和认知负荷的实证研究

Kai Liu, Michelle L. Aebersold, Mark Lindquist, Haoting Gao

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 本研究通过实证分析比较了增强现实导航系统与传统纸质地图在医院环境中的导航效率、用户体验和认知负荷，发现AR在实时导航性能上更优，但纸质地图在长期空间记忆方面表现更佳。

SLEI3D: Simultaneous Exploration and Inspection via Heterogeneous Fleets under Limited Communication

SLEI3D: 基于异构舰队的同步探索与勘察及有限通信下的实时通信

Junfeng Chen, Yuxiao Zhu, Xintong Zhang, Bing Luo, Meng Guo

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； Division of Natural and Applied Sciences, Duke Kunshan University（杜克昆山大学自然科学与应用科学系） 纠错

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

AI总结 SLEI3D通过异构舰队实现同步探索与勘察，并在有限通信条件下进行实时通信。

Digitization Can Stall Swarm Transport: Commensurability Locking in Quantized-Sensing Chains

数字化可能阻碍群体运输：量化感知链中的公约数锁定

Caroline N. Cappetto, Penelope Messinger, Kaitlyn S. Yasumura, Miro Rothman, Tuan K. Do, Gao Wang, Liyu Liu, Robert H. Austin, Shengkai Li, Trung V. Phan

专题命中 具身导航 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 研究发现机器人群体在均匀梯度下因传感器分离与间距比例满足数论条件而出现集体运输停滞现象，揭示了数论与群体机器人运输之间的联系。

Efficient Prediction of Dense Visual Embeddings via Distillation and RGB-D Transformers

通过蒸馏和RGB-D变换器高效预测密集视觉嵌入

Söhnke Benedikt Fischedick, Daniel Seichter, Benedict Stephan, Robin Schmidt, Horst-Michael Gross

机构 * Neuroinformatics and Cognitive Robotics Lab（神经信息学与认知机器人实验室） ； Technische Universität Ilmenau（技术大学伊门豪森） 纠错

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

AI总结 本文提出DVEFormer，通过知识蒸馏和RGB-D变换器高效预测密集视觉嵌入，实现灵活的文本查询和3D地图构建。

Comments Published in Proc. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025)

Journal ref Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025, pp. 2400-2407

Efficient Multi-Task Scene Analysis with RGB-D Transformers

高效的多任务场景分析与RGB-D变换器

Söhnke Benedikt Fischedick, Daniel Seichter, Robin Schmidt, Leonard Rabes, Horst-Michael Gross

机构 * Ilmenau University of Technology, Neuroinformatics（伊门瑙技术大学，神经信息学） ； Cognitive Robotics Lab（认知机器人实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出EMSAFormer，一种基于RGB-D变换器的高效多任务场景分析方法，通过单编码器整合RGB和深度数据，实现全景分割、实例方向估计和场景分类，达到最先进的性能并支持高速推理。

Comments Published in Proc. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2023)

Journal ref Published in Proc. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2023), pp. 1-10

Vehicle Painting Robot Path Planning Using Hierarchical Optimization

使用分层优化的车辆喷漆机器人路径规划

Yuya Nagai, Hiromitsu Nakamura, Narito Shinmachi, Yuta Higashizono, Satoshi Ono

机构 * Department of Information Science ； Biomedical Engineering, Graduate School of Science ； Engineering, Kagoshima University 1-21-40, Korimoto, Kagoshima, 890-0065 Japan ； TOYOTA Body Research \& Development Co., Ltd, 395-1, Uenodan, Kokubu, Kirishima, 899-4461 Japan 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种分层优化方法，用于自动设计车辆喷漆机器人路径，以减少人工设计时间和提高效率。

Journal ref IEEE Access, vol. 13, pp. 56682-56698, 2025

Evaluating Web Accessibility and Usability in Bangladesh: A Comparative Analysis of Government and Non-Government Websites

评估孟加拉国网页的可访问性与可用性：政府与非政府网站的比较分析

Sanjida Islam Era, Ishika Tarin Ime, A. B. M. Alim Al Islam

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本研究通过比较孟加拉国政府与非政府网站，发现两者在可访问性和可用性方面存在显著差异，需加强政策与设计实践以提升数字包容性。

CTMap: LLM-Enabled Connectivity-Aware Path Planning in Millimeter-Wave Digital Twin Networks

CTMap: 基于大语言模型的毫米波数字孪生网络中连接感知的路径规划

Md Salik Parwez, Sai Teja Srivillibhutturu, Sai Venkat Reddy Kopparthi, Asfiya Misba, Debashri Roy, Habeeb Olufowobi, Charles Kim

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 CTMAP通过结合数字孪生与大语言模型，实现毫米波网络中连接感知的路径规划，显著提升信号强度并提高导航的可解释性与适应性。