机器人 / 具身智能

Estimating Harmonic Coefficients of Asteroids through LiAISON Navigation

通过LiAISON导航估计小行星的调和系数

Jun Maruyama, Simone Servadio

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 该研究在近两体小行星系统中评估LiAISON导航方法，采用集成UKF的MMAE框架，仅用测距和测距率测量，通过蒙特卡洛分析准确估计了谷神星、灶神星的位置、速度及摄动，验证了LiAISON在这类系统中的有效性。

Comments 20 pages, 13 figures

Three-Way Open-Set Detection for Robust Autonomous Navigation

面向鲁棒自主导航的三方开放集检测

Spyridon Loukovitis, Vasileios Karampinis, Athanasios Voulodimos

机构 * School of Electrical & Computer Engineering, National Technical University Athens（电气与计算机工程学院，国家技术大学雅典） 纠错

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

AI总结 本文提出三方开放集检测方法，将检测结果分为已知对象、未知对象、背景，经仿真验证其比二元决策更适合鲁棒自主导航。

When Obstacles Bend: Modeling Vegetation Deformation in the context of Field Robotics

当障碍物弯曲：野外机器人场景下的植被变形建模

Muhammad Hsaeeb Zaar Khizar, Tom Montagnon, Roland Lenain, Romuald Aufrère, Johann Laconte

机构 * LIMOS（利摩日信息学与优化实验室） ； Université Clermont Auvergne（克莱蒙奥弗涅大学） ； Clermont Auvergne INP（克莱蒙奥弗涅国立综合理工学院） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； INRAE（法国国家农业食品与环境研究院） ； Institut Pascal（帕斯卡尔研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有可通行性评估绑定机器人动力学、难以跨平台迁移的局限，该研究提出通过植被固有力学特性建模，结合变形与力数据实现植被感知导航。

Comments 8 pages, 7 figures, submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

EgoNav: Bridging Learned Waypoints and Geometry-Aware Local Control for Robust Indoor Navigation

EgoNav：连接学习到的航点与几何感知局部控制以实现鲁棒的室内导航

Jing Wang, Shiqi Zhao, Hairong Qu, Peng Yin

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 EgoNav是连接学习航点与几何感知局部控制的分层系统，通过语义分割可通行区域、自适应规划器优化，在仿真与实际机器人上的导航表现优于现有基准。

Tutorial on Aided Inertial Navigation Systems: A Modern Treatment Using Lie-Group Theoretical Methods

辅助惯性导航系统的教程：使用李群理论方法的现代处理

Soulaimane Berkane

机构 * Université du Québec en Outaouais（魁北克大学 Outaouais分校） 纠错

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

AI总结 本文通过李群理论方法，介绍了一种面向控制的辅助惯性导航系统，重点在于融合惯性测量与辅助信息，并探讨了更高阶状态表示和等变滤波方法等现代技术。

Trojan Attacks on Neural Network Controllers for Robotic Systems

针对机器人系统神经网络控制器的木马攻击

Farbod Younesi, Walter Lucia, Amr Youssef

机构 * Concordia University（康科德大学） ； Concordia Institute for Information Systems Engineering（康科德信息系统工程研究所） ； Fonds de recherche du Québec – Nature et Technologies（魁北克自然与技术研究基金） ； National Cybersecurity Consortium（国家网络安全联盟） 纠错

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

AI总结 针对机器人神经网络控制器，设计轻量级并行木马网络，在特定触发条件下篡改控制指令，通过仿真验证攻击有效性。

Comments Paper submitted to the 2026 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA)

User-Centered Design for Digital Patient-Navigation Tools in Oncology: Scoping Review

面向肿瘤学领域数字患者导航工具的用户中心设计：范围综述

Saba Kheirinejad, Brianna M White, Parnian Kheirkhah Rahimabad, Janet A Zink, Soheil Hashtarkhani, Fekede Asefa Kumsa, Rezaur Rashid, Lokesh Chinthala, Christopher L Brett, Robert L Davis, David L Schwartz, Arash Shaban-Nejad

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 本范围综述遵循规范检索分析36项研究，发现UCD/HCD可提升癌症数字导航工具可用性但应用不足，明确其应用现状与改进方向。

Comments 14 Pages, 1 Figure, 1 Table

GNSS-free quantum gravity-aided navigation and fine-scale marine surveying with a strapdown quantum gravimeter

无GNSS的量子重力辅助导航及基于捷联式量子重力仪的精细海洋测量

Patrick J. Everitt, Donald H. White, Todd Lyon, Murat Muradoglu, Alessandro D'Ortenzio, Aaron J. Canciani, Malo Cadoret, Daniel D. Brown, David Adams, Yosri Ben-Aïcha, Suraj Bijjahalli, Mojtaba K. Farsani, Alexander Rischka, Karandeep S. Gill, Magdalena Meyer, Henry W. Orton, Nicholas P. Robins, Reuben Symon, Michael J. Biercuk, Michael R. Hush, Stuart S. Szigeti, Russell P. Anderson

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 本研究首次完成无GNSS的量子重力仪重力图匹配导航演示，对比了万向架式与捷联式量子重力测量，实现83公里海上轨迹的海里级精度定位及mGal级重力测量

A quiet STEVE disturbs navigation satellites' signals in the Antarctic

南极上空的弱STEVE会干扰导航卫星信号

Daria Kotova, Luca Spogli, Yaqi Jin, Wojciech Miloch

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 研究首次发现南极地磁平静条件下的弱STEVE事件会产生等离子体不规则体，干扰GNSS信号，凸显了平静空间天气下卫星导航系统的潜在脆弱性。

Comments 23 pages, 8 figures

Lightweight Machine Learning-Driven Monocular Sidewalk Path Extraction for Embedded Micromobility Navigation

面向嵌入式微型移动导航的轻量级机器学习驱动单目人行道路径提取

Lkhanaajav Mijiddorj, Yang Yan, Tyler Beringer, Bilguunzaya Mijiddorj, Alex N. Ho, Bin Xu, Binbin Weng

机构 * University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； School of Aerospace and Mechanical Engineering（航空航天与机械工程学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对嵌入式微型移动导航的人行道路径提取问题，提出历经三次迭代的单目视觉流水线，采用轻量级SegFormer-B0模型，通过对比规划方法，实现低耗时、高精度的路径提取，适配嵌入式设备。

AGRO-Nav: Autonomous Graph-based Orchard Navigation

AGRO-Nav：基于自主图的果园导航

Ho Young Yun, Jaemin Yu, Duksu Kim

机构 * School of Computer Engineering, Korea University of Technology and Education (KOREATECH)（韩国技术教育大学计算机工程学院（KOREATECH）） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.RO

AI总结 针对果园半结构化环境中网格规划器易偏离行中心的问题，提出 AGRO-Nav 框架，通过 SLAM 点云构建拓扑图并结合 Dijkstra 搜索等算法规划路径，在真实和仿真环境中均表现出更高精度与规划效率。

Comments 8 pages, 4 figures

Towards safe and optimal flight: Viability Kernel MPC for Fully Actuated Multirotor

面向安全且最优的飞行：面向全驱动多旋翼的生存核模型预测控制

Massimiliano Bertoni, Alberto Piccina, Gianni Lunardi, Elias Fontanari, Andrea Del Prete, Angelo Cenedese, Giulia Michieletto

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对全驱动多旋翼，提出结合生存理论与数据驱动方法的Viability Kernel MPC算法，通过动态轴对齐边界框避障，经模拟验证可在杂乱环境中安全导航且计算高效。

Minimalist Visual Inertial Odometry

极简视觉惯性里程计

Francesco Pasti, Jeremy Klotz, Nicola Bellotto, Shree K. Nayar

机构 * Department of Information Engineering, University of Padua（帕多瓦大学信息工程系） ； Computer Science Department, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种极简的平面里程计方法，通过四个视觉测量和一个IMU实现差分驱动机器人的鲁棒运动估计，展示了极简传感在高效准确平面里程计中的应用。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

AlgoTrace: Algorithmic Primitives and Compositional Geometry of Reasoning in Language Models

语言模型中推理的算法原语与组合几何

Samuel Lippl, Thomas McGee, Kimberly Lopez, Ziwen Pan, Pierce Zhang, Salma Ziadi, Oliver Eberle, Ida Momennejad

机构 * Microsoft Research NYC（微软研究院纽约分部） ； Center for Theoretical Neuroscience（理论神经科学中心） ； Department of Psychology（心理学系） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Institute for Pure and Applied Mathematics（纯粹与应用数学研究所） ； Emory University（埃默里大学） ； Rice University（里士满大学） ； Mount Holyoke College（马里兰霍克学院） ； Technische Universität Berlin（柏林技术大学） ； BIFOLD-Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data（柏林学习与数据基础研究所） 纠错

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

AI总结 研究通过分析语言模型中的算法原语，揭示其推理过程的组合几何结构，并展示原语在跨任务和跨模型中的可迁移性。

VirTooS: A ROS 2 - Unity Virtualization Toolkit for Fleet Management of Autonomous Mobile Robots

VirTooS：用于自主移动机器人车队管理的ROS 2-Unity虚拟化工具包

Andrea Drudi, Lorenzo Pichierri, Andrea Testa, Giuseppe Notarstefano

机构 * Department of Electrical, Electronic and Information Engineering, University of Bologna（博洛尼亚大学电气、电子与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出VirTooS工具包，结合ROS 2与Unity引擎，支持自主移动机器人车队管理，可构建混合现实虚拟实验环境，实现真实与虚拟机器人交互，源代码将在GitHub公开。

DESCENT: Directed Edge Scene Encoding for Airport Surface Movement Prediction

DESCENT：面向机场地面运动预测的有向边场景编码

Alexander Prutsch, David Schinagl, Horst Possegger

机构 * Graz University of Technology（格拉茨工业大学） ； Institute of Visual Computing（视觉计算研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对机场地面运动预测领域，提出基于Transformer的DESCENT架构，结合PRS上下文采样与检测Transformer解码器，在Amelia-10基准上较现有最优基线实现显著性能提升，尤其在安全关键场景表现突出。

Comments IROS 2026. Project page at this https URL (https://github.com/a-pru/descent)

Q&A or Document-Based? The Effects of Interface Type on How Screen Reader Users Access Interconnected Documents

问答式还是基于文档式？界面类型对屏幕阅读器用户访问互联文档的影响

Colleen F. Cipriano, Yichun Zhao, Miguel A. Nacenta, Kotaro Hara, Jaylee Soh

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

AI总结 该研究对比问答界面（QAI）与文档界面（DI）对16名屏幕阅读器盲/低视力用户探索虚构世界的影响，发现DI更利于知识构建，但多数用户仍偏好QAI且存在认知偏差，凸显QAI访问信息空间的风险。

Comments 17 pages, 12 figures, accepted at ASSETS 2026

RAEM: Robust Autonomous Exploration for Multi-Floor Environments with a Quadruped Robot

RAEM：面向四足机器人的多层级环境鲁棒自主探索框架

Zikang Yuan, Yuan Ren, Yian Wang, Yixue Wang, Enze Fang, Xuewei Zhang, Junda Cheng, Chi Chen, Chin-Pang Ho, Lijun Zhu, Shaohang Xu, Kwang-Ting Cheng, Xin Yang

机构 * AI Chip Center for Emerging Smart Systems（新兴智能系统AI芯片中心） ； InnoHK Centers（创新香港中心） ； HongKong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RAEM框架，通过混合局部-全局可通行性表示、楼梯中心对齐策略与双路径搜索机制，实现四足机器人在多层级环境的鲁棒自主探索，经仿真与真实实验验证有效。

Comments 21 pages, 23 figures

SonicNudge: Controlled Displacement of Hovering UAVs via Estimator-Controller Coupling

SonicNudge：通过估计器-控制器耦合实现对悬停无人机的受控位移

Shaocheng Luo, Ashir Raza, Haocheng Meng, David Hunt, Miroslav Pajic

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

AI总结 SonicNudge是一种通过估计器-控制器耦合，利用超声波共振对陀螺仪的微小扰动实现无人机受控位移的攻击原语，经仿真与实验验证，其可作用于需悬停等任务的无人机，拓展了车辆系统安全的攻击面。

MI-SLAM: Magnetic Inertial SLAM Systems

利用低成本传感器的惯性磁力SLAM系统

Chuan Huang, Gustaf Hendeby, Isaac Skog

机构 * Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology（电气工程与计算机科学系，皇家理工学院） ； Dept. of Electrical Engineering, Linköping University（电气工程系，林波大学） ； Dept.of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology（电气工程与计算机科学系，皇家理工学院） ； Division of Underwater Technology, Swedish Defence Research Agency (FOI)（水下技术 division，瑞典国防研究机构（FOI）） 纠错

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

AI总结 本文提出基于磁力辅助惯性导航的松耦合和紧耦合惯性磁力SLAM系统，利用低成本传感器实现高精度定位，实验表明紧耦合系统在多数场景下定位误差更小。

Comments Reduce the number of magnetometers involved to 7

Performance-guided Task-specific Optimization for Multirotor Design

面向多旋翼无人机设计的性能引导型任务特定优化

Etor Arza, Welf Rehberg, Philipp Weiss, Mihir Kulkarni, Kostas Alexis

机构 * Autonomous Robots Lab, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（自主机器人实验室，挪威科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出一种结合强化学习等方法的性能引导型多旋翼无人机任务特定优化方法，可生成满足约束的优化设计，在航点导航任务中优于传统设计，且验证了其仿真到现实的迁移性。

Secret MCP: Evidence-Bounded and Context-Isolated Design Specification Generation from Web Screenshots

Secret MCP：基于证据约束和上下文隔离的网页截图设计规范生成系统

Yeongjin Jo

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 Secret MCP是开源本地系统，可从网页截图生成可审计的设计规范，通过分离各环节实现证据约束与上下文隔离，经测试满足编排不变性和语法合约合规性。

Comments 7 pages, 2 figures, 3 tables. Source code and evaluation artifacts: this https URL (https://github.com/yyeongjin/secret_mcp)