Natural parallel translation and connection associated to navigation data
导航数据的自然平行翻译与关联
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)
AI总结 本文提出一种基于黎曼平行性的自然平行翻译方法，用于处理导航数据的几何特性，保持Finsler范数并具有有限维holonomy群。
视觉与机器人
机器人 / 具身智能
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
1. 具身导航 22 篇
Differential Barometric Altimetry for Submeter Vertical Localization and Floor Recognition Indoors
微分气压测高用于室内的亚米垂直定位和楼层识别
机构 * Key Laboratory of Intelligent Perception and Human-Machine Collaboration – ShanghaiTech University, Ministry of Education, China（智能感知与人机协同关键实验室 – 上海科技大学，教育部，中国）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种基于微分气压传感的低成本ROS兼容框架，实现亚米级垂直定位和100%楼层识别，解决了传统SLAM里程计在复杂多层环境中的局限性。
Simulations and Advancements in MRI-Guided Power-Driven Ferric Tools for Wireless Therapeutic Interventions
MRI引导的无线治疗干预中功率驱动铁基工具的模拟与进展
机构 * Dept. of Computer Science, University of Houston-Victoria, Victoria, USA.（计算机科学系，休斯顿-维克托利亚大学，维克托利亚，美国）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出了一种MRI引导的无线治疗干预系统，通过定制磁场梯度模式提升血管内手术的精度和安全性。
Comments 10 pages, 7 figures
SAHA: Supervised Autonomous HArvester for selective forest thinning
SAHA：监督自主森林采伐机用于选择性森林疏伐
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 SAHA 是一种基于小型机械采伐机的监督自主系统，用于在森林中进行选择性疏伐，通过先进的感知、规划和控制技术实现自主导航和精确操作。
How Robot Dogs See the Unseeable: Improving Visual Interpretability via Peering for Exploratory Robots
机器人如何看见不可见之物：通过窥视提升探索机器人视觉可解释性
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 通过模仿昆虫的窥视动作，提升探索机器人在部分遮挡下的视觉推理能力，实现高分辨率、实时感知，适用于复杂环境导航与场景理解。
Point Cloud to Mesh Reconstruction: Methods, Trade-offs, and Implementation Guide
点云到网格重建：方法、权衡与实现指南
机构 * School of Science and Engineering（科学与工程学院）
专题命中 具身导航 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文系统梳理了点云到网格重建的多种方法，分析了不同方法间的权衡，并提供了选择和实现的实用指南。
Sampling Strategy Design for Model Predictive Path Integral Control on Legged Robot Locomotion
用于四足机器人运动的模型预测路径积分控制的采样策略设计
机构 * School of Artificial Intelligence Shandong University Jinan, China ； Department of Mechatronics ； Robotics Xi'an Jiaotong-Liverpool University Suzhou, China ； Robotics Xi'an Jiaotong-Liverpool University Suzhou, China University of Liverpool United Kingdom ； Robotic Systems Xi'an Jiaotong-Liverpool University Suzhou, China
专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种用于四足机器人运动的模型预测路径积分控制的采样策略设计方法，通过比较不同采样策略的效果，提升了控制平滑度和任务性能。
Latent Space Reinforcement Learning for Multi-Robot Exploration
潜在空间强化学习用于多机器人探索
机构 * Department of Aerospace Engineering（航空航天工程系） ； Indian Institute of Science（印度科学研究所）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出利用潜在空间强化学习，通过自编码器和过程生成算法提升多机器人探索效率和鲁棒性。
Explainability-Guided Defense: Attribution-Aware Model Refinement Against Adversarial Data Attacks
可解释性引导的防御：对抗数据攻击中的属性感知模型细化
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出属性感知模型细化方法，通过LIME引导训练以提升对抗鲁棒性和分布外泛化能力。
Comments 8pages,4 figures
AHA! Animating Human Avatars in Diverse Scenes with Gaussian Splatting
AHA！利用高斯点散布在多样场景中动画化人类
机构 * Tübingen AI Center, University of Tübingen（图宾根人工智能中心、图宾根大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究提出利用3D高斯点散布技术实现人类在多样场景中的动画化，通过解耦渲染与运动合成，提升单目视频中的人类动画效果。
Comments Project page available at: https://miraymen.github.io/aha/
STELLAR: A Search-Based Testing Framework for Large Language Model Applications
STELLAR: 一种基于搜索的大型语言模型应用测试框架
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)
AI总结 STELLAR通过进化优化方法，系统性地发现导致LLM应用故障的输入，提升测试效率和安全性。
Comments Accepted for publication at the 33th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2026)
Critical Challenges in Content Moderation for People Who Use Drugs (PWUD): Insights into Online Harm Reduction Practices from Moderators
内容审查中为药物使用者（PWUD）面临的重大挑战：来自审查员的在线危害减少实践洞察
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)
AI总结 本文探讨了药物使用者在线社区审查中的独特挑战，提出通过多维方法和基于示例的指导改进审查设计，以应对高风险评估和监管冲突。
Comments 27 pages
2. 具身推理 6 篇
Digital Twin AI: Opportunities and Challenges from Large Language Models to World Models
数字孪生AI：从大语言模型到世界模型的机会与挑战
机构 * Lehigh University（莱文斯顿大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Worcester Polytechnic Institute（沃思维尔理工学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Notre Dame（圣约翰大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Squirrel Ai Learning ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Children’s Hospital of Philadelphia（费城儿童医院）
专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出统一的四阶段框架，探讨数字孪生中AI整合的机会与挑战，涵盖建模、镜像、干预和自主管理，强调大语言模型和基础模型的作用。
Value-guided action planning with JEPA world models
基于JEPA世界模型的价值引导动作规划
机构 * École Polytechnique（巴黎高等理工学院） ； ENS Paris（巴黎高等师范学院） ； New York University（纽约大学）
专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于JEPA世界模型的价值引导动作规划方法，通过塑造表示空间提升规划性能。
Comments Presented as a poster at the World Modeling Workshop 2026, Mila
HanoiWorld : A Joint Embedding Predictive Architecture BasedWorld Model for Autonomous Vehicle Controller
HanoiWorld：基于联合嵌入预测架构的世界模型用于自动驾驶控制器
机构 * Faculty of Mathematics and Informatics, Hanoi University of Science and Technology（数学与信息学学院，河内科学技术大学） ； Troy University（特洛伊大学）
专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 HanoiWorld基于JEPA架构，利用RNN实现自动驾驶中的长期规划，通过实验展示在安全意识下有效降低碰撞率。
AlignUSER: Human-Aligned LLM Agents via World Models for Recommender System Evaluation
AlignUSER: 通过世界模型对齐LLM代理以评估推荐系统
机构 * Woven by Toyota（丰田织物）
专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 AlignUSER通过世界模型驱动的代理学习，利用人类交互数据提升推荐系统评估的准确性与真实用户行为的对齐程度。
LSRE: Latent Semantic Rule Encoding for Real-Time Semantic Risk Detection in Autonomous Driving
LSRE: 隐式语义规则编码用于自动驾驶中的实时语义风险检测
机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（车辆与移动系统学院，清华大学）
专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 LSRE通过隐式语义规则编码实现自动驾驶中的实时语义风险检测，以10 Hz速度提供高效准确的危险预判。
Adaptive Intelligence: leveraging insights from adaptive behavior in animals to build flexible AI systems
自适应智能：借鉴动物适应性行为的洞察来构建灵活的AI系统
机构 * Biological intelligence is inherently adaptive（生物智能本质上是适应性的）
专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出通过借鉴动物适应性行为的洞察，构建能够在线学习、泛化和快速适应环境变化的自适应AI系统。
Comments 10 pages, 4 figures
Journal ref Nature Neuroscience Dec 2025
3. 模仿学习与强化学习 1 篇
Coupled Distributional Random Expert Distillation for World Model Online Imitation Learning
世界模型在线模仿学习中的耦合分布随机专家蒸馏
机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Hillbot（Hillbot公司） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
专题命中 模仿学习与强化学习 ：world model(title,abstract)；robotics(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究提出一种基于随机网络蒸馏的耦合分布随机专家蒸馏方法，用于提升世界模型在线模仿学习的稳定性与性能。
Comments NeurIPS 2025 Workshop of Embodied World Models; Code Available at: https://github.com/TobyLeelsz/CDRED-WM
4. 人机交互与遥操作 1 篇
Evaluation of Impression Difference of a Domestic Mobile Manipulator with Autonomous and/or Remote Control in Fetch-and-Carry Tasks
对具有自主和/或远程控制的国产移动机械臂在抓取和搬运任务中印象差异的评估
专题命中 人机交互与遥操作 ：manipulation(abstract)；robotics(comments,journal_ref)；分类 cs.RO
AI总结 本研究评估了国产移动机械臂在抓取和搬运任务中自主与远程控制模式对用户印象的影响。
Comments Published in Advanced Robotics (2020). v2 updates Abstract/Comments (metadata only); paper content unchanged. Please cite: Advanced Robotics 34(20):1291-1308, 2020. https://doi.org/10.1080/01691864.2020.1780152
Journal ref Advanced Robotics, 34(20):1291-1308, 2020
5. 机器人数据与评测 13 篇
EduSim-LLM: An Educational Platform Integrating Large Language Models and Robotic Simulation for Beginners
EduSim-LLM: 一个整合大语言模型和机器人模拟的教育平台，用于初学者
机构 * Hangzhou Dianzi University Information Engineering College（杭州电子科技大学信息工程学院）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 EduSim-LLM通过整合大语言模型与机器人模拟，实现自然语言到机器人行为的转换，提升初学者在人机交互和多机器人协作中的控制与操作能力。
Stochastic Online Optimization for Cyber-Physical and Robotic Systems
随机在线优化用于网络物理和机器人系统
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于梯度的在线优化框架，用于解决网络物理和机器人系统中的随机规划问题，通过整合动态近似模型和非凸设置下的收敛分析，提升算法收敛性并验证其在多种机器人仿真和实际实验中的有效性。
Comments 46 pages, 16 figures
RoboRefer: Towards Spatial Referring with Reasoning in Vision-Language Models for Robotics
RoboRefer: 向视觉语言模型在机器人中的空间指称推理迈进
机构 * School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
AI总结 RoboRefer通过整合深度编码器和强化微调方法，实现了视觉语言模型在机器人中的空间指称推理，提升了复杂场景下的交互能力。
Comments Accepted by NeurIPS 2025. Project page: https://zhoues.github.io/RoboRefer/
Towards reliable subsea object recovery: a simulation study of an auv with a suction-actuated end effector
迈向可靠的深海物体回收：配备吸盘驱动末端执行器的AUV的仿真研究
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种基于仿真的深海物体回收研究，利用配备吸盘驱动末端执行器的HSV，通过高保真度仿真评估自主深海干预行为。
STEMNIST: Spiking Tactile Extended MNIST Neuromorphic Dataset
STEMNIST：基于事件的神经形态触觉数据集
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)
AI总结 STEMNIST是一个扩展至35个字母数字类别的神经形态触觉数据集，用于评估基于事件的触觉识别性能。
ManiBox: Enhancing Embodied Spatial Generalization via Scalable Simulation Data Generations
ManiBox: 通过可扩展的模拟数据生成增强具身空间泛化
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Horizon Robotics
专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG
AI总结 ManiBox通过可扩展的模拟数据生成提升具身智能体的空间泛化能力，有效减少仿真到现实的差距。
A Novel Deep Learning Method for Segmenting the Left Ventricle in Cardiac Cine MRI
一种用于心脏 cine MRI 中左心室分割的新型深度学习方法
机构 * Dept. of Computer Science, University of Houston-Victoria, Victoria, USA.（计算机科学系，休斯顿-维克托利亚大学，维克托利亚，美国）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本研究提出GBU-Net，一种基于组批归一化U-Net的新型深度学习方法，用于提高心脏cine MRI中左心室分割的精度和上下文理解能力。
Comments 9 pages, 5 figures
DST-Calib: A Dual-Path, Self-Supervised, Target-Free LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Network
DST-Calib: 一种双路径、自监督、无目标的激光雷达-摄像头外参校准网络
机构 * Department of Control Science & Engineering, the College of Electronics & Information Engineering, Tongji University（控制科学与工程系，电子与信息工程学院，同济大学） ； Department of Mechanical Engineering, the School of Mechanical Engineering, Tongji University（机械工程系，机械工程学院，同济大学） ； School of Robotics, Hunan University（机器人学院，湖南大学） ； College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（智能科学与技术学院，国防科学技术大学） ； Department of Control Science & Engineering, the College of Electronics & Information Engineering, Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, the State Key Laboratory of Intelligent Autonomous Systems, and Frontiers Science Center for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（控制科学与工程系，电子与信息工程学院，上海智能自主系统研究院，智能自主系统国家重点实验室，智能自主系统前沿科学中心，同济大学） ； National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 DST-Calib通过双路径自监督方法，无需目标实现激光雷达与摄像头的高效外参校准，提升泛化能力。
Sample-Efficient Online Learning in LM Agents via Hindsight Trajectory Rewriting
通过回顾轨迹重写实现LM代理的样本高效在线学习
机构 * New York University（纽约大学） ； Microsoft（微软）
专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 ECHO通过回顾轨迹重写提升LM代理的样本效率，有效利用过去经验以更快适应新环境。
Loupe: A Generalizable and Adaptive Framework for Image Forgery Detection
Loupe：一种通用且适应性强的图像伪造检测框架
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV
AI总结 Loupe提出了一种轻量且高效的图像伪造检测与定位框架，通过补丁级融合和条件查询设计提升分类准确性和空间定位性能，在挑战中取得领先成绩。
Comments There is some controversy over the methods of the content
