机器人 / 具身智能

Chance constraint based multi agent navigation under uncertainty

Bharath Gopalakrishnan, Arun Kumar Singh, Meha Kaushik, K. Madhava Krishna, Dinesh Manocha

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.RO

Observability, Identifiability and Sensitivity of Vision-Aided Navigation

Joshua Hernandez, Konstantine Tsotsos, Stefano Soatto

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.RO

3D Maps Registration and Path Planning for Autonomous Robot Navigation

Konstantinos Charalampous, Ioannis Kostavelis, Dimitrios Chrysostomou, Angelos Amanatiadis, Antonios Gasteratos

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.RO

Comments 3 pages, 6 figures, IROS'13 Workshop on Robots and Sensors integration in future rescue INformation system (ROSIN'13)

Reducing Uncertainty in Navigation and Exploration

K. Bayse, M. Lejter, Keiji Kanazawa

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.AI

Comments Appears in Proceedings of the Sixth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1990)

Collaborating Robotics Using Nature-Inspired Meta-Heuristics

M. A. El-Dosuky, M. Z. Rashad, T. T. Hamza, A. H. EL-Bassiouny

专题命中 具身导航 ：robotics(title)；分类 cs.RO

TopicViz: Semantic Navigation of Document Collections

Jacob Eisenstein, Duen Horng "Polo" Chau, Aniket Kittur, Eric P. Xing

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.AI

Approximate Robotic Mapping from sonar data by modeling Perceptions with Antonyms

Sergio Guadarrama, Antonio Ruiz-Mayor

专题命中 具身导航 ：robotic(title)；分类 cs.RO

Comments To appear in Information Sciences

Equitable Partitioning Policies for Mobile Robotic Networks

Marco Pavone, Alessandro Arsie, Emilio Frazzoli, Francesco Bullo

专题命中 具身导航 ：robotic(title)；分类 cs.RO

Comments Paper submitted to IEEE Transactions on Automatic Control in December 2008

An Autonomous Passive Navigation Method for Nanosatellite Exploration of the Asteroid Belt

Leonard Vance, Jekan Thangavelautham, Erik Asphaug

专题命中 具身导航 ：navigation(title,comments)

Comments 9 pages, 7 figures, AAS Guidance, Navigation and Control Conference 2019

Traj-VLN: Learning Pixel-Space Interaction via Autoregressive Trajectory Generation

Traj-VLN：通过自回归轨迹生成学习像素空间交互

Changfei Fu, Guangcheng Chen, Aoxiang Gu, Haoxiang Liang, Wenjun Xu, Hong Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Peng Cheng National Laboratory（鹏城国家实验室） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

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

AI总结 研究连续环境中视觉与语言导航问题，提出通过自回归轨迹生成在2D像素空间微调视觉语言模型来学习导航交互的方法，实验验证该方法能显著提升性能，旗舰模型在有限资源和数据下达最优水平。

Learning-Based Speed Estimation from Accelerometer-Only Inertial Sensing

CarSpeedNet: 基于学习的仅使用加速度计的车速估计

Barak Or

机构 * CEO Office, MetaOr Artificial Intelligence（MetaOr人工智能首席执行办公室） ； Google（谷歌） ； Reichman Tech School, Reichman University（Reichman大学技术学院） 纠错

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

AI总结 CarSpeedNet通过仅使用加速度计实现车速估计，无需陀螺仪或其他传感器，提升低资源环境下的导航精度。

Comments 6 pages, under review

LOCUS-DT: Localization via Observation-Conditioned Uncertainty Scoring with Digital Twins

LOCUS-DT：基于数字孪生的观测条件不确定性评分定位方法

Haozhe Lei, Roberto Bomfin, Marwa Chafii, Sundeep Rangan

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

AI总结 本文提出LOCUS-DT框架，利用数字孪生和学习评分函数处理室内多径定位，泛化性好，在Sionna测试中比高斯类基准更精准捕捉多模态后验结构。

Robostral Navigate

稳健导航

Abdelaziz Bounhar, Abhijeet Somani, Aditi Kabra, Adrian Valente, Adrien Petralia, Adrien Sade, Alan Jeffares, Albert Jiang, Aleksandr Timashov, Alexandre Cahill, Alexandre Gavaudan, Alexandre Laval, Alexandre Sablayrolles, Amelie Heliou, Amos You, Andre Jonasson, Andrew Bai, Andrew Ehrenberg, Andrew Zhao, Angele Lenglemetz, Anmol Agarwal, Antonia Calvi, Arata Suzuki, Arjun Majumdar, Arthur Fournier, Artjom Joosen, Avinash Sooriyarachchi, Aylin Guliz Akkus, Aysenur Karaduman, Baptiste Bout, Baptiste Roziere, Baudouin De Monicault, Benjamin Holzschuh, Benjamin Lefaudeux, Benjamin Tibi, Bernhard Stadlbauer, Blazej Osinski, Camille Le Scao, Chaoran Yu, Charlotte Cronjager, Chen-Yo Sun, Chris Bamford, Christian Wallenwein, Christophe Renaudin, Clemence Lanfranchi, Corentin Barreau, Corentin Sautier, Cristiana-Diana Diaconu, Cyprien Courtot, Daniel Marczak, Darius Dabert, Diego de Las Casas, Dominik Nuss, Dylan Rubini, Dzmitry Soupel, Elizaveta Demyanenko, Elliot Chane-Sane, Emilien Fugier, Emmanuel Gottlob, Erik Aas, Etienne Goffinet, Etienne Millon, Eujeong Choi, Fabian Paischer, Fabian Schlager, Faruk Ahmed, Federico Baldassarre, Filip Szatkowski, Florian Wiesner, Gabrielle Berrada, Gaetan Ecrepont, Gaetan Lepage, Gaspard Blanchet, Gaspard Donada-Vidal, Gauthier Delerce, Gauthier Guinet, Genevieve Hayes, Georgii Novikov, Giada Pistilli, Gianluca Galletti, Guillaume Breton, Guillaume Kunsch, Guillaume Lample, Guillaume Martin, Guillaume Raille, Gunjan Dhanuka, Gunshi Gupta, Han Zhou, Harshil Shah, Hasan Furkan Vural, Hedi Hadiji, Hope McGovern, Hugo Cisneros, Hugo Thimonier, Indraneel Mukherjee, Ivan Cuevas Salazar, Jacques Sun, Jan Ludziejewski, Jason Rute, Jean Quentin, Jean-Hadrien Chabran, Jean-Malo Delignon, Jie Zhang, Joachim Studnia, Joep Barmentlo, Johannes Brandstetter, John Harvill, Jonas Amar, Jonas Schweizer, Josephine Delas, Josselin Somerville, Julien Denize, Julien Tauran, Kartik Khandelwal, Khyathi Raghavi Chandu, Kilian Tep, Kush Jain, Larissa Laich, Laura Calem, Laurence Aitchison, Laurent Callot, Laurent Fainsin, Leo Cotteleer, Leonard Blier, Lingxiao Zhao, Louis Martin, Louis Serrano, Lucile Saulnier, Ludovic Ho Fuh, Luis Montero, Maarten Buyl, Manon Chossegros, Marcin Mozejko, Margaret Jennings, Markus Hennerbichler, Martin Alexandre, Mathieu Poiree, Mathieu Schmitt, Mathilde Guillaumin, Matthieu Andre, Matthieu Dinot, Matthieu Futeral, Maurits Bleeker, Mauro Comi, Max Mynter, Maxim Berman, Maxime Darrin, Maxime Louis, Maximilian Augustin, Maximilian Muller, Melina Jingting Laimon, Mert Unsal, Mia Chiquier, Michael Pilcer, Michal Pietruszka, Michal Zajac, Mikhail Biriuchinskii, Minh-Quang Pham, Minwoo Kang, Morgane Riviere, Namit Katariya, Nathan Grinsztajn, Nathan Simpson, Neeraj Aggarwal, Neha Gupta, Ola Mysiak, Oliver Leicht, Olivier Bousquet, Olivier Duchenne, Parag Jain, Patricia Wang, Patrick Blies, Patrick von Platen, Paul Jacob, Paul Wambergue, Paula Kurylowicz, Pavan Kumar Reddy, Pavel Kuksa, Philippe Pinel, Philomene Chagniot, Pierre Stock, Pierre-Andre Savalle, Piotr Milos, Prateek Gupta, Pravesh Agrawal, Quentin Desreumaux, Quentin Torroba, Quercus Hernandez, Ram Ramrakhya, Randall Isenhour, Ranjit Parva, Raul Perez Pelaez, Reinhard Sonnleitner, Remi Delacourt, Richard Kurle, Rishi Shah, Rob Romijnders, Rohin Arora, Romain Sauvestre, Roman Soletskyi, Rosalie Millner, Rupert Menneer, Sagar Vaze, Samuel Barry, Samuel Belkadi, Samuel Humeau, Sanchit Gandhi, Sandeep Subramanian, Sarthak Mittal, Saskia Adaime, Sean Cha, Sebastian Kaltenbach, Shashwat Dalal, Shashwat Verma, Sherif Waly, Shrimai Prabhumoye, Siddhant Waghjale, Siddharth Gandhi, Simon Lepage, Simon Sorg, Soham Ghosh, Sophie Marbach, Srijan Mishra, Stanislas Lange, Steve Hong, Sumukh Aithal, Szymon Antoniak, Tarun Kumar Vangani, Teven Le Scao, Theo Cachet, Thibaut Lavril, Thomas Chabal, Thomas Coste, Thomas Defard, Thomas Foubert, Thomas Robert, Thomas Wang, Tianyu Zhang, Tim Lawson, Timothee Lacroix, Tobias Kronlachner, Tom Bewley, Tom Edwards, Tomas Hodan, Tuhin Das, Tyler Wang, Ulrick BLE, Umar Jamil, Umberto Tomasini, Valentin Mace, Van Phung, Vedant Nanda, Victor Jouault, Victor Letzelter, Victor Paltz, Victor Poucheret, Vincent Maladiere, Vincent Pfister, Virgile Richard, Vladislav Bataev, Wassim Bouaziz, Wen Ding Li, William Havard, William Marshall, Xinghui Li, Xingran Guo, Xinyu Yang, Yann Dreze, Yassine El Ouahidi, Yassir Bendou, Yihan Wang, Yimu Pan, Yves Martin des Taillades, Zaccharie Ramzi, Zhenlin Xu, Zsofia Csakany

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

AI总结 研究旨在解决大规模导航系统部署问题，提出Robostral Navigate模型，仅用单目RGB图像流预测路点，具鲁棒性。通过模拟场景减少对真实数据依赖，用前缀缓存训练等方法，在基准测试中达新最优，提升导航系统性能。

Koopman Dreamer: Spectrally Constrained Latent Dynamics for Stable World-Model Imagination

库普曼梦想家：用于稳定世界模型想象的频谱约束潜在动力学

Jiaqi Li, Xinglong Zhang, Haibin Xie, Yixing Lan, Wei Pan, Xin Xu

机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学与技术学院） ； School of Engineering, Newcastle University（纽卡斯尔大学工程学院） 纠错

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

AI总结 研究针对潜在世界模型长期展开中模态持久性和误差积累控制有限的问题，提出库普曼梦想家模型，通过频谱约束潜在动力学核心及多种目标结合优化，推导误差界，实验证明其提高了长期潜在展开稳定性及闭环控制性能。

Comments 20 pages, 13 figures, 11 tables. Revised manuscript with a more concise and precise abstract and improved clarity and presentation throughout the main text. The main technical content, experimental results, and conclusions remain unchanged

HOME: Robust Hough-space Matching Method for Structured and Textureless Videos

HOME：用于结构化和无纹理视频的鲁棒霍夫空间匹配方法

Masaki Satoh

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

AI总结 针对机器人定位中基于点的特征在结构化或无纹理环境中失效的问题，提出HOME框架，将图像转换到霍夫空间，通过一维点匹配实现高效线匹配，经单应性估计验证，其匹配精度高、速度快，扩展到3D姿态估计前景广阔。

Comments 7 pages, 5 figures

Accuracy potential of visual localization exploiting high-end street-level imagery

利用高端街景图像进行视觉定位的精度潜力

Jonas Meyer, Stephan Nebiker, Pascal Theiler, Norbert Haala

机构 * FHNW（西北应用科技大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉定位精度潜力，引入结合多种技术的可扩展管道，利用FHNW Muttenz数据集评估，实验表明其平移和旋转精度可观，能补充GNSS定位，为3D地理空间数据采集等铺平道路。

Comments 26 pages, 6 figures

Don't Fool Me Twice: Adapting to Adversity in the Wild with Experience-Driven Reasoning

不要愚弄我两次：通过经验驱动推理在野外适应逆境

Navin Sriram Ravie, Andrew Jong, Krrish Jain, John Liu, Omar Alama, Bijo Sebastian, Sebastian Scherer

机构 * Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology, Madras（印度理工学院工程设计系，马德拉斯） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种持续学习框架，使移动机器人能够在线从干扰中学习，通过语义将异常行为归因于原因，从而更好地预测和规划未来。

Comments Accepted at 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

ImprovedVBGS: Real-time Continual Variational Bayes Gaussian Splatting

改进的 VBGS：实时连续变分贝叶斯高斯点云融合

Damani Mguni-Coker

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

AI总结 针对实时重建需求，改进的 VBGS 框架通过空间截断变分推理和改进重新分配，加速连续重建。在 NeRF 合成数据集上，RTX 3070 Ti 实现平均每帧延迟大幅降低，加速 1680 倍，且保持重建质量。

Comments 5 pages, 4 figure. Technical Report. This work introduces ImprovedVBGS, accelerated continual learning for 3D Gaussian Splatting based Reconstruction. Code available at [https://github.com/damanimc/ImprovedVBGS](https://github.com/damanimc/ImprovedVBGS)

Fast 3D Foundation Model Initialized Gaussian Splatting

快速3D基础模型初始化高斯点云渲染

Anurag Dalal, Daniel Hagen, Kjell G. Robbersmyr, Kristian Muri Knausgård

机构 * Aust-Agder utviklings- og kompetansefond (AAUKF)（奥斯特-阿格德尔发展与能力基金） 纠错

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

AI总结 介绍一种无需传统运动结构方法的高质量3D高斯点云重建快速方法，利用3D基础模型初始化相机姿态和点云，通过深度引导损失函数联合优化，提升稀疏视图重建质量，减少训练时间。

Comments 8 pages, 5 figures, 5 tables. Accepted at ICECET 2026

Journal ref 2026 6th International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET), Rome, Italy, July 6-9, 2026

Orientation-Free Neural Network-Based Bias Estimation for Low-Cost Stationary Accelerometers

无方向神经网络基于的低成本静止加速度计偏置估计

Michal Levin, Itzik Klein

机构 * Hatter Department of Marine Technologies, Charney School of Marine Sciences, University of Haifa（海法大学海洋技术系哈特尔部门，查内海洋科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需传感器方向信息的神经网络校准方法，用于降低低成本静止加速度计的偏置误差，实验显示其性能优于传统方法。

Comments 22 pages, 10 figures

Deep Learning Approaches for 3D Medical Scene Completion: From Geometric Modeling to Generative Paradigms

三维医学场景补全的深度学习方法：从几何建模到生成范式

Afifa Khaled, Said Jadid Abdulkadir, Majdy Mohamed Eltayeb Eltahir

机构 * Universiti Teknologi PETRONAS（马来西亚国油科技大学） ； King Khalid University（哈立德国王大学） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了2016-2026年间三维场景补全技术的演进，从SSCNet的体素语义补全到结合扩散先验与高斯泼溅的实时渲染新范式，讨论了多种表示范式并提出了分类法，最后给出了未来研究方向。

HERCULES: An Open-Source Simulation Framework for Heterogeneous Multi-Robot SLAM, Collaborative Perception, and Exploration

HERCULES：面向异构多机器人SLAM、协同感知与探索的开源仿真框架

Sandilya Sai Garimella, Daniel Chase Butterfield, Sean Wilson, Lu Gan

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Georgia Tech Research Institute（佐治亚理工学院研究所） 纠错

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

AI总结 提出基于UE5的开源仿真框架HERCULES，支持异构无人机-无人车协同，解决架构限制，提供共享导航栈、红外相机和动态环境，验证了多机器人SLAM与探索的有效性。

Comments 19 pages, 14 figures, and 12 tables

DF-ExpEnse: Diffusion Filtered Exploration for Sample Efficient Finetuning

DF-ExpEnse: 扩散滤波探索用于高效样本微调

Calvin Luo, Chen Sun, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 提出DF-ExpEnse探索技术，利用生成控制策略的多模态建模能力和评论家集成，在微调中高效收集在线经验，提升样本效率。

Comments ICML 2026

Flickering Multi-Armed Bandits

闪烁多臂老虎机

Sourav Chakraborty, Amit Kiran Rege, Claire Monteleoni, Lijun Chen

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； INRIA Paris（巴黎国家信息与自动化研究所） 纠错

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

AI总结 提出闪烁多臂老虎机模型，通过随机图约束动作可用性，设计两阶段懒惰随机游走算法实现次线性遗憾界，并证明信息论下界的最优性。

Convex-Neural RRT*: Fast and Reliable Learning-Guided Sampling for High-Quality Robot Path Planning

Convex-Neural RRT*: 快速可靠的基于学习引导的高质量机器人路径规划采样

Hichem Cheriet, Badra Khellat Kihel, Samira Chouraqui, Bara J. Emran

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

AI总结 提出Convex-Neural RRT*算法，通过神经网络预测高质量路径附近的凸候选区域来引导采样，在多种环境中相比神经引导变体减少30-75%计算时间，路径长度平均减少约5%，成功率超99%。

Mind Your Steps: A General Learning Framework for Accurate Humanoid Foothold Tracking

注意你的步伐：一种用于精确人形机器人落脚点跟踪的通用学习框架

Alessandro Montenegro, Shihao Li, Puze Liu, Alberto Maria Metelli, Jan Peters

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Italian Institute of Technology（意大利技术研究院） ； University of Pisa（比萨大学） 纠错

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

AI总结 提出一种轻量级通用3D落脚点跟踪策略学习框架，通过目标采样器动态提供步态支持，结合新目标表示克服真实世界噪声，实现与多种高层规划器无缝集成的精确自然运动。

Comments Accepted to RSS 2026

RadiusFPS: Efficient Farthest Point Sampling on CPUs and GPUs via Spherical Voxel Pruning

RadiusFPS：通过球形体素剪枝在CPU和GPU上实现高效最远点采样

Ziyang Yu, Xiang Li, Qiong Chang, Jun Miyazaki

机构 * School of Computing（计算学院） ； Institute of Science（科学研究院） ； Tokyo（东京） 纠错

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

AI总结 提出RadiusFPS框架，利用球形体素剪枝加速最远点采样（FPS），在保持标准更新规则的同时，通过保守几何边界和坐标点跳过测试减少冗余计算，并在GPU上实现融合核，显著提升速度并降低内存占用。

Comments 28 pages,15 figures

LongSpace: Exploring Long-Horizon Spatial Memory from Perception to Recall in Video

LongSpace: 从感知到回忆的视频长程空间记忆探索

Shiqiang Lang, Jing Liu, Haoyang He, Peiwen Sun, Yuanteng Chen, Tao Liu, Lan Yang, Longteng Guo, Honggang Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 针对长视频中空间记忆的挑战，提出LongSpace框架，通过分块建模、3D结构线索注入和层级感知记忆实现长程空间推理，并在LongSpace-Bench等基准上验证其有效性。

Self-Supervised Online Robot-Agnostic Traversability Estimation for Open-World Environments

面向开放世界的自监督在线机器人无关可通行性估计

Julia Hindel, Simon Bultmann, Houman Masnavi, Daniele Cattaneo, Abhinav Valada

机构 * Department of Computer Science, University of Freiburg（弗赖堡大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出COTRATE框架，通过自监督在线学习从多模态未标记机器人经验中估计可通行性，采用机器人无关的地形评估模块和多样性感知特征选择策略，实现跨平台知识迁移并降低遗忘。

Comments 14 pages, 16 Figures

Beyond Motion Primitives: Behavioral Activity Recognition from Head-Mounted IMU

超越运动基元：基于头戴式IMU的行为活动识别

Chung-Ta Huang, Leopold Das, Jeffrey Zhou, Faizaan Siddique, Julia Seungjoo Baek, Serena Liu, Andrew Rusli, Todd Y. Zhou, Freddy Yu, Sinclair Hansen, Ziling Hu, Arnav Sharma, Mengyu Wang

机构 * Harvard AI and Robotics Lab, Harvard University（哈佛人工智能与机器人实验室，哈佛大学） 纠错

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

AI总结 提出HiT-HAR层次模型，利用头戴式IMU数据实现行为级活动识别，超越传统运动基元，在五类动作和八类场景识别中优于现有模型。