机器人 / 具身智能

SENSE: Semantic Embedding Navigation with Soft-gated Evaluation for Retrieval-based Speculative Decoding

SENSE: 基于软门控评估的语义嵌入导航用于检索式推测解码

Shaowen Chen, Zhicheng Liao, Hongwei Wang

机构 * Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学，杭州，中国） 纠错

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

AI总结 提出SENSE方法，通过语义嵌入导航和软门控评估模块替代表面形式匹配，提升检索式推测解码的鲁棒性和加速效果，在LLaMA和Qwen系列上实现最高4.09平均接受长度和3.26倍加速。

Seq-DeepIPC: Sequential Sensing for End-to-End Control in Legged Robot Navigation

Seq-DeepIPC：足式机器人导航中用于端到端控制的顺序感知

Oskar Natan, Jun Miura

机构 * Department of Computer Science and Electronics, Universitas Gadjah Mada（计算机科学与电子系，加查马达大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology（计算机科学与工程系，东福冈技术大学） 纠错

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

AI总结 提出Seq-DeepIPC模型，通过融合多模态感知（RGB-D+GNSS）与时间序列，实现足式机器人在真实环境中的端到端导航控制，并在机器人狗上验证了其有效性。

Comments This work has been accepted for publication in the IEEE Sensors Journal. https://ieeexplore.ieee.org/document/11373257/

Ontology-Guided Reasoning for Affordance-Based Explanations of Robot Navigation

基于本体引导的机器人导航可供性解释推理

Amar Halilovic, Vahidin Hasic, Senka Krivic

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Ulm University（乌尔姆大学人工智能研究所） ； Faculty of Electrical Engineering, University of Sarajevo（萨拉热窝大学电气工程学院） 纠错

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

AI总结 提出本体引导推理方法，通过局部可供性本体表示实体、可供性状态和空间关系，评估假设的对象-可供性状态变化作为解释因素，生成语义可理解且可操作的解释，并在机器人图书管理员场景中验证其准确性和鲁棒性。

Empathic and agentic artificial intelligence in nursing: perspectives on a human-centered framework for cancer care navigation in the United States

护理中的共情与自主人工智能：美国癌症护理导航中以人为本框架的视角

Tyra Girdwood, Saba Kheirinejad, Parnian Kheirkhah Rahimabad, Brianna M. White, Robert L Davis, David L Schwartz, Arash Shaban-Nejad

机构 * University of Tennessee Health Science Center, College of Nursing（田纳西大学健康科学中心护理学院） ； University of Tennessee Health Science Center, Center for Biomedical Informatics, Department of Pediatrics（田纳西大学健康科学中心生物医学信息中心，儿科系） ； University of Tennessee Health Science Center, Department of Radiation Oncology（田纳西大学健康科学中心放射肿瘤学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一个以人为本的人工智能框架，结合共情与自主方法，基于美国护士协会伦理准则，支持护士在癌症护理导航中增强而非取代人类共情与自主性，改善工作流程、医患关系和护理协调。

Comments 5 Pages, 1 Figure, 1 Table

Journal ref ESMO Real World Data and Digital Oncology, 2026, Vol 12, 100694

TRANS: Terrain-aware Reinforcement Learning for Agile Navigation of Quadruped Robots under Social Interactions

TRANS：面向社交互动下四足机器人敏捷导航的地形感知强化学习

Wei Zhu, Irfan Tito Kurniawan, Ye Zhao, Mitsuhiro Hayashibe

机构 * Department of Robotics, Graduate School of Engineering, Tohoku University（东邦大学机器人学系） ； Laboratory for Intelligent Decision and Autonomous Robots, Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院智能决策与自主机器人实验室） 纠错

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

AI总结 提出一个名为TRANS的两阶段深度强化学习框架，通过三个DRL流水线（TRANS-Loco、TRANS-Nav和统一TRANS）实现四足机器人在非结构化地形上的社交导航，克服了传统方法中运动规划与运动控制分离、缺乏地形感知以及假设静态环境等局限。

Beyond Pure Sampling: Hybrid Optimization Mechanisms for Non-Convex Model Predictive Control

超越纯采样：非凸模型预测控制的混合优化机制

Yuichiro Aoyama, Minchan Jung, Akash Ratheesh, Evangelos A. Theodorou

机构 * School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA（航空航天工程学院，佐治亚理工学院，美国亚特兰大，GA州） ； Development Division, Komatsu Ltd., Tokyo, Japan（Komatsu Ltd.开发部门，日本东京） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University, Incheon, Republic of Korea（电气与计算机工程系，inha大学，韩国仁川，大韩民国） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合梯度下降与基于逆Hessian采样的双步优化机制，用于非凸模型预测控制，在多种机器人导航任务中相比纯采样方法（如MPPI）具有更高成功率和稳定性。

Comments 28 pages, 13 figures

Belief Consistency Between Foundation-Model Evidence and Geometric Perception in Persistent Robotic Maps

持久机器人地图中基础模型证据与几何感知之间的信念一致性

Christoffer Heckman, Harel Biggie, Brendan Crowe, Nicholas Roy

机构 * Department of Computer Science, University of Colorado, Boulder（科罗拉多大学博尔德分校计算机科学系） ； Computer Science and Artificial Intelligence Lab, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种更新算子，通过每类校准提交门和每事件冲突丢弃窗口，解决基础模型语义通道与几何感知通道在持久地图中的矛盾，显著提升地图精度。

Improving Diffusion Planners by Self-Supervised Action Gating with Energies

通过自监督动作能量门控改进扩散规划器

Yuan Lu, Dongqi Han, Yansen Wang, Dongsheng Li

机构 * 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 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出SAGE方法，利用潜在一致性信号在推理时重新排序轨迹，惩罚动态不一致的计划，从而提升扩散规划器的性能和鲁棒性。

SkillPager: Query-Adaptive Intra-Skill Navigation via Semantic Node Retrieval

SkillPager: 通过语义节点检索实现查询自适应的技能内导航

Zicai Cui, Zihan Guo, Weiwen Liu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.AI

AI总结 针对基于技能的LLM代理在长过程文档中需要高效检索的问题，提出SkillPager两阶段框架，通过离线解析Markdown技能为类型化语义节点并在线利用MMR进行查询条件节点选择，在保持高上下文充分性的同时显著减少提示令牌。

Comments 20 pages, 6 figures

Adversarial Attacks on Robot Localization Systems via Deep Feature Perturbation

通过深度特征扰动对机器人定位系统的对抗攻击

Zhenyu Li, Tianyi Shang

机构 * Shandong Academy of Sciences（山东科学院） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于轻量级乘积量化网络（LPQN）的对抗攻击框架，通过扰动查询特征编码来误导视觉定位系统中的检索过程，从而暴露深度学习定位管道的脆弱性。

Comments 11page

STEM: Semantic Target Search and Exploration using MAVs in Cluttered Environments

STEM: 杂乱环境中使用MAV的语义目标搜索与探索

Nikhil Sethi, Max Lodel, Laura Ferranti, Robert Babuška, Javier Alonso-Mora

机构 * Department of Cognitive Robotics（认知机器人学系） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； CIIRC（捷克技术大学布拉格分校智能信息研究中心） 纠错

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

AI总结 提出一种基于语义引导视点规划器的框架，利用MAV在非结构化3D环境中最小化目标搜索与探索时间，通过组合规划器和主动感知管道实现高效语义探索。

Comments Accepted to Autonomous Robots Journal. Nikhil Sethi and Max Lodel contributed equally

Adversarial Dual On-Policy Distillation from Expressive Teacher

来自表达性教师的对抗性双在线策略蒸馏

Zhenglin Wan, Jingxuan Wu, Xingrui Yu, Chubin Zhang, Mingcong Lei, Bo An, Ivor W. Tsang, Yang You

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Technology Sydney（悉尼大学） ； 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 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出FA-OPD方法，通过对抗性双在线策略蒸馏，结合流匹配教师和轻量MLP学生，利用奖励和动作双通道信号，在机器人导航、操作和运动任务中优于强基线，且对噪声和有限演示鲁棒。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2510.09222

DeepIPCv3: Event-Aware Multi-Modal Sensor Fusion for Sudden Pedestrian Crossing Avoidance

DeepIPCv3: 面向突发行人穿越避让的事件感知多模态传感器融合

Oskar Natan, Andi Dharmawan, Aufaclav Zatu Kusuma Frisky, Jazi Eko Istiyanto, Jun Miura

机构 * Department of Computer Science and Electronics, Universitas Gadjah Mada（计算机科学与电子系，加雅马达大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology（计算机科学与工程系，东福士大学） 纠错

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

AI总结 提出DeepIPCv3框架，通过Transformer交叉模态注意力融合LiDAR点云与DVS事件流，实现突发行人穿越场景下的高反应性避让，在自定义多模态数据集上达到最优轨迹与控制精度。

Magnetic Indoor Localization through CNN Regression and Rotation Invariance

基于CNN回归和旋转不变性的磁室内定位

Helge Rosé, Konstantin Klipp, Tom Koubek, Bernd Schäufele, Ilja Radusch

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） 纠错

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

AI总结 提出使用旋转不变特征（磁场强度和重力轴投影）训练轻量级CNN模型，实现无需方向校准的室内定位，在MagPie数据集上达到或超越现有最优精度。

Comments Published and presented at the 2026 4th International Conference on Mechatronics, Control and Robotics (ICMCR)

ActMVS: Active Scene Reconstruction with Monocular Multi-View Stereo

ActMVS：基于单目多视图立体的主动场景重建

Guo Pu, Yixuan Han, Zhouhui Lian

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王轩计算机技术研究所） 纠错

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

AI总结 提出ActMVS框架，通过视图因子图构建和全局深度优化，实现单目相机在线生成高质量、全局一致的密集深度图，支持机器人/UAV的主动场景重建与安全轨迹规划。

Comments ICRA 2026

Attack on Scene Flow using Point Clouds

使用点云对场景流进行攻击

Haniyeh Ehsani Oskouie, Mohammad-Shahram Moin, Shohreh Kasaei

机构 * Sharif University of Technology（谢里弗大学） ； ICT Research Institute（信息与通信技术研究所） 纠错

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

AI总结 针对场景流网络提出白盒对抗攻击方法，在KITTI和FlyingThings3D数据集上实现平均端点误差相对下降33.7%，并揭示单维度或单颜色通道攻击的影响。

Closed-Form Pose Estimation of Endoluminal Medical Devices via Gradiometer-Based Electromagnetic Localization System

基于梯度计的电磁定位系统实现腔内医疗器械的闭式位姿估计

Zhiwei Wu, Jiahao Luo, Yubo Pu, Siyi Wei, Yuankai Chen, Jinhui Zhang

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

AI总结 提出一种基于梯度计的电磁定位系统（GELS），利用紧凑型磁力计阵列作为准梯度计估计局部磁场和梯度张量，通过欧拉齐次关系映射为位移，再经多源Procrustes配准实现闭式位姿估计，无需预校准场图或迭代优化。

Physics-Informed Modeling and Control of Emergent Behaviors in Robot Swarms

机器人群体涌现行为的物理信息建模与控制

Zixuan Jin, Wenzhuo Zhang, Shuxian Quan, Zirui Dong, Fangwen Ye, Yuchen Shi, Cheng Xu

机构 * School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学计算机与通信工程学院） ； Shunde Innovation School, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学顺德创新学院） 纠错

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

AI总结 提出PhySwarm框架，利用多阶段对流-扩散-反应宏观模型和等效确定性运动微观模型，结合神经物理控制器，实现机器人群体多阶段涌现行为的建模与控制。

Multi-Agent Computer Use

多智能体计算机使用

Jing Yu Koh, Ruslan Salakhutdinov, Daniel Fried

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 针对单智能体计算机使用代理在复杂长时任务中的不足，提出多智能体计算机使用系统，通过有向无环图分解任务并并行执行，在多个基准测试上提升3.4-25.5%性能，并加速任务完成时间约1.5倍。

MUSCLE-NET: Predicted-Multiscale-Aware Network for Pedestrian Trajectory Forecasting

MUSCLE-NET：面向行人轨迹预测的预测多尺度感知网络

Yu Liu, Ming Huang, Xiao Ren, Zhijie Liu, Youfu Li, He Kong

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Fully Actuated System Control Theory and Technology, School of Automation and Intelligent Manufacturing, Southern University of Science and Technology (SUSTech), Shenzhen（广东省全主动系统控制理论与技术重点实验室，自动化与智能制造学院，南方科技大学（SUSTech），深圳） ； Department of Mechanical Engineering, City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港城市大学机械工程系，香港特别行政区，中国） 纠错

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

AI总结 提出MUSCLE-NET，通过多尺度多模态特征提取和尺度自适应预测机制，解决现有方法对观测信息利用不足及忽视未来运动尺度依赖的问题，在JAAD和PIE数据集上取得竞争性能。

Comments This manuscript has been accepted to the IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems as a regular paper

Cuttlebot: a platform demonstration for complex, autonomous, bio-inspired swimmers

Cuttlebot：一种复杂自主仿生游泳机器人的平台演示

Alexander Nicholas White, Ang Leo Li, Alexander Yin, Derrick Roseman, Valeria Saro-Cortes, Hannah Wiswell, Aimy Wissa, Mihai Duduta

机构 * School of Mechanical, Aerospace, and Manufacturing Engineering, University of Connecticut（康涅狄格大学机械、航空航天与制造工程学院） ； Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Toronto（多伦多大学机械与工业工程系） ； University of Connecticut, Institute of Materials Science（康涅狄格大学材料科学研究所） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Princeton University（普林斯顿大学机械与航空航天工程系） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出CORE自主机器人平台，驱动六个人工肌肉并感知视觉与空间信息，开发了仿乌贼机器人Cuttlebot，通过波动鳍实现三维游泳，验证了平台的有效性。

Balancing Accuracy and Efficiency: Adaptive Dynamics Orchestration for Model Predictive Control

平衡精度与效率：模型预测控制的自适应动力学编排

Francesco Cancelliere, Aniket Datar, Giovanni Muscato, Xuesu Xiao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA（1. 电气与计算机工程系，密歇根大学，安娜堡，密歇根州，美国） 纠错

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

AI总结 提出自适应动力学编排（ADO）框架，通过在线反事实滚动评估模型残差，动态选择最适合当前导航上下文的动力学模型，在计算效率与预测精度之间取得平衡。

Comments 8 pages, 7 figures

When Meaning Travels: A Granular Lens on Hybrid-MoE's Role in Idiomatic Understanding for Language Models

当意义旅行：混合专家模型在语言模型习语理解中的细粒度作用

Sarmistha Das, Vaibhav Vishal, Shreyas Guha, Amaan Ali, Kitsuchart Pasupa, Sriparna Saha

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Patna, India（印度理工学院帕纳瓦分校计算机科学与工程系） ； School of Information Technology, King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang, Thailand（泰国拉差班国王理工大学信息科技学院） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 针对低资源东南亚语言中习语的文化隐喻复杂性，提出Varnika多模态习语语料库和混合专家模型HybridMoE，通过控制混合和掩码多模态嵌入缓解专家稀疏性，实现习语理解性能提升5-6%。

Autonomous scanning electrochemical cell microscopy enables rapid exploration of large compositionally complex material spaces

自主扫描电化学池显微镜实现大范围成分复杂材料空间的快速探索

Felix Thelen, Moonjoo Kim, Geovane Arruda de Oliveira, Jan Lukas Buergel, Wolfgang Schuhmann, Alfred Ludwig

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)

AI总结 提出自主扫描电化学池显微镜系统，通过主动学习和自动库交换，快速建立成分复杂固溶体（高熵合金）的成分-电催化活性关系，以加速电催化剂发现。

Generalized Model Predictive Path Integral Control as Expectation--Maximization

广义模型预测路径积分控制作为期望最大化

Jiarui Wang, Sina Sharifi, Mahyar Fazlyab

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)

AI总结 将MPPI解释为EM算法的特例，提出广义EM-MPPI框架，并分析其收敛性。

Towards Networked One Search Agent Systems: Multilateration of WiFi Fine Time Measurement Responders Using GNSS References

迈向网络化单搜索代理系统：使用GNSS参考的多边定位WiFi精细时间测量响应器

Juan Bravo-Arrabal, Javier Serón-Barba, Carlos Simón Álvarez-Merino, J. J. Fernández-Lozano, Alfonso García-Cerezo, Anders Lyhne Christensen

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 提出一种基于无人机和GNSS参考的移动基线多边定位系统，通过WiFi FTM测距实时定位地面接入点，实验显示视距条件下水平误差可达4.4米。

Comments 8 pages, 3 figures, 1st Workshop on Robot Meets GNSS and Ranging for Seamless Autonomy, June 5, 2026 at IEEE ICRA in Vienna

Areostationary Satellite Station Keeping Via a Natural Motion Trajectory and Predictive Control

基于自然运动轨迹与预测控制的火卫同步轨道卫星保持

Nathan A. Gall, Robert D. Halverson, Ryan J. Caverly

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 提出一种结合自然运动轨迹与模型预测控制的方法，实现火卫同步轨道卫星的燃料高效且计算可行的站位保持。

Comments Submitted to the Journal of Guidance, Control, and Dynamics

StressDream: Steering Video World Models for Robust Policy Evaluation and Improvement

StressDream: 引导视频世界模型实现鲁棒的策略评估与改进

Junwon Seo, Sushant Veer, Ran Tian, Wenhao Ding, Apoorva Sharma, Karen Leung, Edward Schmerling, Marco Pavone, Andrea Bajcsy

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 提出StressDream方法，通过优化扩散视频世界模型的初始噪声，在推理时引导生成高影响且合理的未来场景，以支持鲁棒的策略评估与改进。

Comments Project page: https://junwon.me/StressDream/

RoboDream: Compositional World Models for Scalable Robot Data Synthesis

RoboDream: 用于可扩展机器人数据合成的组合世界模型

Junjie Ye, Rong Xue, Basile Van Hoorick, Runhao Li, Harshitha Rajaprakash, Pavel Tokmakov, Muhammad Zubair Irshad, Vitor Guizilini, Yue Wang

机构 * USC Physical Superintelligence (PSI) Lab（USC物理超智能实验室） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出一种以具身为中心的组合世界模型，通过将轨迹执行与环境合成解耦，实现从新视角、新场景和新物体中合成逼真演示数据，并展示其在数据扩展和减少真实数据需求方面的有效性。

Comments Project page: https://junjieye.com/RoboDream/

SKIP: Sparse Keyframe Interpolation Paradigm for Efficient Embodied World Models

SKIP: 用于高效具身世界模型的稀疏关键帧插值范式

Ziheng He, Yixiang Chen, Ning Yang, Zhanqian Wu, Qisen Ma, Yuan Xu, Jiabing Yang, Peiyan Li, Xiangnan Wu, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang

机构 * UCAS（中国科学院自动化研究所） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； NJU（南京大学） ； GigaAI ； THU（清华大学） ； FiveAges 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；robotics(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出稀疏关键帧插值范式(SKIP)，通过识别任务相关关键帧并仅生成这些帧，再基于机器人动作插值缺失帧，实现高效视频生成，在LIBERO上速度提升4.16倍，FVD降低89%，且生成视频作为训练数据时策略性能下降极小。

Comments 25 pages, 10 figures