机器人 / 具身智能

Improving Continual Learning for Gaussian Splatting based Environments Reconstruction on Commercial Off-the-Shelf Edge Devices

改进基于高斯点拨环境重建的持续学习在商用边缘设备上

Ivan Zaino, Matteo Risso, Daniele Jahier Pagliari, Miguel de Prado, Toon Van de Maele, Alessio Burrello

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

AI总结 本研究提出了一种精度自适应优化框架，使基于VBGS的持续学习在资源受限的边缘设备上实现高效训练，同时保持重建质量。

Stability-Guided Exploration for Diverse Motion Generation

为多样化运动生成的稳定性引导探索

Eckart Cobo-Briesewitz, Tilman Burghoff, Denis Shcherba, Armand Jordana, Marc Toussaint

机构 * Technische Universität Berlin（技术大学柏林） ； LAAS-CNRS ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所） 纠错

专题命中 具身导航 ：robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种基于黑盒模拟的稳定性引导探索方法，用于发现多样化的机器人操纵策略，适用于不同机器人形态，无需任务特定指导。

OWL: A Novel Approach to Machine Perception During Motion

OWL：一种解决运动期间三维感知复杂挑战的新方法

Daniel Raviv, Juan D. Yepes

机构 * Electrical Engineering and Computer Science Department（电气工程与计算机科学系） ； Florida Atlantic University（佛罗里达亚特兰大大学） 纠错

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

AI总结 OWL通过直接测量原始视觉运动图像序列，提供了一种基于时间的分析方法，用于实时重建运动中的3D场景并增强感知能力。

Selecting Spots by Explicitly Predicting Intention from Motion History Improves Performance in Autonomous Parking

通过显式预测意图来选择斑点提高了自动驾驶停车的性能

Long Kiu Chung, David Isele, Faizan M. Tariq, Sangjae Bae, Shreyas Kousik, Jovin D'sa

机构 * Honda Research Institute (HRI)（本田研究机构） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种通过显式预测意图来选择停车位的自动驾驶停车方法，提高了停车任务的预测准确性、社会接受度和任务完成度。

Comments 8 pages, 4 figures

TEMPO-VINE: A Multi-Temporal Sensor Fusion Dataset for Localization and Mapping in Vineyards

TEMPO-VINE：一个多时序传感器融合数据集用于葡萄园的定位与建图

Mauro Martini, Marco Ambrosio, Judith Vilella-Cantos, Alessandro Navone, Marcello Chiaberge

机构 * Department of Electronics and Communications, Politecnico di Torino（电子与通信系，politecnico di torino大学） ； University Institute for Engineering Research, Miguel Hernández University（工程研究大学学院，miguel hernández大学） 纠错

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

AI总结 TEMPO-VINE数据集通过多时序传感器融合数据，为葡萄园的定位与建图提供全面的基准测试资源。

Vision Language Model-based Testing of Industrial Autonomous Mobile Robots

基于视觉语言模型的工业自主移动机器人测试

Jiahui Wu, Chengjie Lu, Aitor Arrieta, Shaukat Ali, Thomas Peyrucain

机构 * Simula Research Laboratory and University of Oslo（Simula研究实验室和奥斯陆大学） ； Mondragon University（蒙dragon大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） ； PAL Robotics（PAL机器人技术） 纠错

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

AI总结 本文提出基于视觉语言模型的测试方法，用于生成违反功能和安全要求的机器人交互场景，以提高自主移动机器人在复杂环境中的安全性和可靠性。

Test-Driven Agentic Framework for Reliable Robot Controller

基于测试驱动的代理框架用于可靠机器人控制器

Shivanshu Tripathi, Reza Akbarian Bafghi, Maziar Raissi

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Department of Mathematics（数学系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Colorado, Boulder（科罗拉多大学波德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于测试驱动的代理框架，用于生成可靠的机器人导航控制器，通过迭代优化提升控制器的可靠性和鲁棒性。

Towards Generating Realistic 3D Semantic Training Data for Autonomous Driving

朝向生成逼真3D语义训练数据以实现自动驾驶

Lucas Nunes, Rodrigo Marcuzzi, Jens Behley, Cyrill Stachniss

机构 * Center for Robotics, University of Bonn, Germany（bonn大学机器人中心） ； RWTH Aachen, Germany（亚琛工业大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, Germany（lamarr机器学习与人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需投影或分离开的多分辨率模型的3D语义生成方法，生成更逼真的场景数据，提升自动驾驶训练效果。

Position-Based Flocking for Persistent Alignment without Velocity Sensing

基于位置的持久对齐编队无需速度感知

Hossein B. Jond, Veli Bakırcıoğlu, Logan E. Beaver, Nejat Tükenmez, Adel Akbarimajd, Martin Saska

机构 * Department of Cybernetics, Czech Technical University in Prague（捷克技术大学普拉茨分校自动化系） ； Aksaray University（阿克萨雷大学） ； Mechanical and Aerospace Engineering, Old Dominion University（旧 Dominion 大学机械与航空航天工程系） ； Istanbul Technical University（伊斯坦布尔技术大学） ； The Daniel Guggenheim School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院丹尼尔·古根海姆航空航天工程学院） ； Mechatronics Engineering Department, Isparta University of Applied Sciences（伊斯帕塔应用科学大学机电工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Mohaghegh Ardabili（莫哈格赫·阿尔达比大学电子与计算机工程系） ； Czech Technical University in Prague（捷克技术大学普拉茨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需速度感知的基于位置的编队模型，通过近似相对速度差异和时间密度依赖的对齐增益，实现持久速度对齐，适用于现实世界机器人群体。

Autonomous Sea Turtle Robot for Marine Fieldwork

自主海龟机器人用于海洋实地工作

Zach J. Patterson, Emily Sologuren, Levi Cai, Daniel Kim, Alaa Maalouf, Pascal Spino, Daniela Rus

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

AI总结 本文提出了一种受海龟启发的自主水下机器人，通过集成视觉驱动控制栈，实现了仿生运动与现场可用自主性的结合，展示了在复杂环境中稳定操作和可靠跟踪的能力。

Comments 22 pages, 3 figures, 1 table, 5 supplementary figures, 1 supplementary table. Submitted for review

PegasusFlow: Parallel Rolling-Denoising Score Sampling for Robot Diffusion Planner Flow Matching

PegasusFlow: 并行滚动去噪分数采样用于机器人扩散规划流程匹配

Lei Ye, Haibo Gao, Peng Xu, Zhelin Zhang, Junqi Shan, Ao Zhang, Wei Zhang, Ruyi Zhou, Zongquan Deng, Liang Ding

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Systems, Harbin Institute of Technology（机器人系统国家重点实验室，哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 PegasusFlow通过并行滚动去噪分数采样方法，实现了无需专家数据的机器人轨迹规划，显著提升了复杂地形中的导航性能。

Comments 8 pages, 7 figures, conference paper

Noise-enabled goal attainment in crowded collectives

在拥挤集体中引入噪声以实现目标到达

Lucy Liu, Justin Werfel, Federico Toschi, L. Mahadevan

机构 * John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University, Cambridge, MA 02138（约翰·A·保罗森工程与应用科学学院，哈佛大学，马萨诸塞州剑桥02138） ； Department of Applied Physics and Science Education, Eindhoven University of Technology, Eindhoven 5600 MB, The Netherlands（应用物理与科学教育系，埃因霍温理工大学，埃因霍温5600 MB，荷兰） ； Department of Physics, Harvard University, Cambridge, MA 02138（物理系，哈佛大学，马萨诸塞州剑桥02138） ； Department of Organismic and Evolutionary Biology, Harvard University, Cambridge, MA 02138（有机与进化生物学系，哈佛大学，马萨诸塞州剑桥02138） 纠错

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

AI总结 本文通过引入噪声减少交通拥堵并提高目标到达效率，探索了拥挤环境中鲁棒、去中心化的导航方法。

Journal ref Proceedings of the National Academy of Sciences, 123(7), e2519032123 (2026)

Test-Time Adaptation for LLM Agents via Environment Interaction

通过环境交互实现LLM代理的测试时适应

Arthur Chen, Zuxin Liu, Jianguo Zhang, Akshara Prabhakar, Zhiwei Liu, Shelby Heinecke, Silvio Savarese, Victor Zhong, Caiming Xiong

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究） 纠错

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

AI总结 通过环境交互实现LLM代理的测试时适应，利用语法对齐和动态接地策略提升代理在复杂环境中的泛化能力。

Comments Our code is available here: https://github.com/r2llab/GTTA

A Machine Learning Approach Capturing Hidden Parameters in Autonomous Thin-Film Deposition

一种通过机器学习捕捉自主薄膜沉积中隐藏参数的方法

Yuanlong Zheng, Connor Blake, Layla Mravac, Fengxue Zhang, Yuxin Chen, Shuolong Yang

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

AI总结 本文提出一种结合原位光谱、机器人系统和高斯过程回归的自动化薄膜沉积方法，通过校准层和主动学习算法实现高精度薄膜制备，显著提升材料开发效率。

Journal ref npj Computational Materials 11, 327 (2025)

RRT$^η$: Sampling-based Motion Planning and Control from STL Specifications using Arithmetic-Geometric Mean Robustness

RRT$^η$: 基于STL规范的采样运动规划与控制使用算术-几何平均鲁棒性

Ahmad Ahmad, Shuo Liu, Roberto Tron, Calin Belta

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

AI总结 RRT$^η$通过整合AGM鲁棒性度量，实现基于STL规范的高效运动规划与控制，提升多约束场景下的鲁棒性与性能。

GPSBench: Do Large Language Models Understand GPS Coordinates?

GPSBench: 大型语言模型是否理解GPS坐标？

Thinh Hung Truong, Jey Han Lau, Jianzhong Qi

机构 * University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 GPSBench通过评估14种LLMs在地理空间推理中的表现，揭示了其在GPS坐标理解和现实地理推理上的挑战与差异。

A ROS2 Benchmarking Framework for Hierarchical Control Strategies in Mobile Robots for Mediterranean Greenhouses

面向地中海温室中移动机器人分层控制策略的ROS2基准评估框架

Fernando Cañadas-Aránega, Francisco J. Mañas-Álvarez, José L- Guzmán, José C. Moreno, José L. Blanco-Claraco

机构 * Department of Informatics, CIESOL, ceiA3, Universidad de Almería（信息学院、CIESOL、ceiA3、阿尔梅里亚大学） ； Department of Computer Science and Automation, National University of Distance Education (UNED)（计算机科学与自动化系、远程教育国家大学（UNED）） ； Department of Engineering, CIESOL, ceiA3, Universidad de Almería（工程学院、CIESOL、ceiA3、阿尔梅里亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种面向地中海温室移动机器人分层控制策略的ROS2基准评估框架，通过三维环境模型、物理模拟器和分层控制架构，实现模块化评估和真实场景下的控制策略比较。

Comments 53 pages

A Spatio-temporal Graph Network Allowing Incomplete Trajectory Input for Pedestrian Trajectory Prediction

一种允许不完整轨迹输入的时空图网络用于行人轨迹预测

Juncen Long, Gianluca Bardaro, Simone Mentasti, Matteo Matteucci

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工学院） 纠错

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

AI总结 STGN-IT通过引入静态障碍物节点和改进的编码方法，提升了行人轨迹预测的准确性，尤其在处理不完整历史轨迹时表现更优。

GaussianFormer3D: Multi-Modal Gaussian-based Semantic Occupancy Prediction with 3D Deformable Attention

GaussianFormer3D: 多模态基于高斯的语义占用预测与3D可变形注意力

Lingjun Zhao, Sizhe Wei, James Hays, Lu Gan

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 GaussianFormer3D通过3D可变形注意力机制，结合激光雷达与摄像头数据，实现高效且精确的语义占用预测。

Space AI: Leveraging Artificial Intelligence for Space to Improve Life on Earth

空间AI：利用人工智能推动空间探索，改善地球生活

Ziyang Wang

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

AI总结 本文提出空间AI作为跨学科领域，旨在通过人工智能技术提升太空探索能力，同时为地球带来广泛的社会效益。

A Consistency-Improved LiDAR-Inertial Bundle Adjustment

改进一致性 的 LiDAR-惯性束调整

Xinran Li, Shuaikang Zheng, Pengcheng Zheng, Xinyang Wang, Jiacheng Li, Zhitian Li, Xudong Zou

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空信息研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Aerospace Information Technology University（航空信息科技大学） ； QiLu Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（齐鲁航空信息研究所） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering（电子电气与通信工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出改进一致性的 LiDAR-惯性束调整方法，通过定制参数化和估计器提升 SLAM 系统的准确性和可观测性。

Low-Cost Underwater In-Pipe Centering and Inspection Using a Minimal-Sensing Robot

低成本管道内中心对准与检测的最小传感机器人

Kalvik Jakkala, Jason O'Kane

机构 * Computer Science Department, Texas A&M University（计算机科学系，德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种低成本水下管道内中心对准与检测方法，利用IMU、压力传感器和双声纳实现自主导航与检测，无需复杂多传感器系统。

FUSE-Flow: Scalable Real-Time Multi-View Point Cloud Reconstruction Using Confidence

FUSE-Flow：基于置信度的可扩展实时多视角点云重建

Chentian Sun

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

AI总结 FUSE-Flow通过自适应空间哈希加权聚合方法，实现高吞吐量低延迟的实时多视角点云重建，提升重建稳定性和几何保真度。

Comments A 5-page paper, prepared for submission to the 2026 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)

Scaling Rough Terrain Locomotion with Automatic Curriculum Reinforcement Learning

通过自动课程强化学习扩展粗糙地形运动

Ziming Li, Chenhao Li, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； ETH AI Center, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于学习进度的自动课程强化学习框架，使四足机器人在复杂地形上实现稳定高速运动，突破传统方法在地形适应上的限制。

IPFormer: Visual 3D Panoptic Scene Completion with Context-Adaptive Instance Proposals

IPFormer: 基于上下文自适应实例提案的视觉3D全景场景补全

Markus Gross, Aya Fahmy, Danit Niwattananan, Dominik Muhle, Rui Song, Daniel Cremers, Henri Meeß

机构 * Fraunhofer Institute IVI（弗劳恩霍夫研究所IVI） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 IPFormer通过上下文自适应实例提案实现视觉3D全景场景补全，提升场景理解与泛化能力。

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2025

Helical Tendon-Driven Continuum Robot with Programmable Follow-the-Leader Operation

具有可编程跟随者跟随操作的螺旋肌腱驱动连续机器人

Behnam Moradkhani, Raghav Sankaranarayanan, Pejman Kheradmand, Harshith Jella, Nicholas Ahn, Ajmal Zemmar, Yash Chitalia

机构 * University of Louisville（路易斯维尔大学） ； University of Louisville School of Medicine（路易斯维尔大学医学院） ； Healthcare Robotics and Telesurgery Laboratory (Heartlab)（医疗机器人与远程外科实验室） ； Department of Orthopedic Surgery（骨科部门） ； Robley Rex Va Medical Center（罗伯利雷克斯退伍军人医疗中心） 纠错

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

AI总结 ExoNav机器人通过可编程跟随者跟随操作实现精准导航，用于脊髓电刺激治疗。

Comments 8 pages, 9 figures

CHORAL: Traversal-Aware Planning for Safe and Efficient Heterogeneous Multi-Robot Routing

CHORAL: 为安全高效的异构多机器人路由进行路径感知规划

David Morilla-Cabello, Eduardo Montijano

机构 * Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón, Universidad de Zaragoza（阿拉贡工程研究所，萨拉戈萨大学） 纠错

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

AI总结 CHORAL通过集成语义感知框架，利用开放词汇视觉模型构建度量-语义地图，为异构多机器人提供安全高效的路径规划。

Unleashing Semantic and Geometric Priors for 3D Scene Completion

释放语义和几何先验以实现3D场景补全

Shiyuan Chen, Wei Sui, Bohao Zhang, Zeyd Boukhers, John See, Cong Yang

机构 * D-Robotics 纠错

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

AI总结 FoundationSSC通过双解耦机制和轴感知融合模块，提升3D场景补全的语义和几何指标表现。

Comments Accept by AAAI-2026

Scalable Outdoors Autonomous Drone Flight with Visual-Inertial SLAM and Dense Submaps Built without LiDAR

可扩展的户外自主无人机飞行：基于视觉-惯性SLAM和无LiDAR的密集子地图构建

Sebastián Barbas Laina, Simon Boche, Sotiris Papatheodorou, Dimos Tzoumanikas, Simon Schaefer, Hanzhi Chen, Stefan Leutenegger

机构 * Technical University of Munich（技术大学慕尼黑） ； School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） ； Mobile Robotics Lab（移动机器人实验室） ； Department of Computing（计算学院） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Department of Mechanical and Process Engineering（机械与过程工程学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于视觉-惯性SLAM和无LiDAR的自主无人机系统，实现户外复杂环境下的大规模自主导航和路径规划。

Comments 8 pages, 8 figures

Supply Chain Exploitation of Secure ROS 2 Systems: A Proof-of-Concept on Autonomous Platform Compromise via Keystore Exfiltration

对安全ROS 2系统的供应链攻击：通过密钥库外泄实现自主平台入侵的可行性证明

Tahmid Hasan Sakib, Yago Romano Martinez, Carter Brady, Syed Rafay Hasan, Terry N. Guo

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Tennessee Technological University（电气与计算机工程系，田纳西技术大学） ； Department of Computer Science, Tennessee Technological University（计算机科学系，田纳西技术大学） ； Center for Manufacturing Research, Tennessee Technological University（制造研究中心，田纳西技术大学） 纠错

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

AI总结 本文通过在安全ROS 2系统中植入木马，利用密钥库外泄实现对自动驾驶平台的入侵，展示了供应链攻击对自主系统安全的威胁。

Comments Author-accepted version (preprint). Presented at IEEE MILCOM 2025 Workshops, WS07: 2nd Workshop on Security, Resilience, and Robustness of Systems and Software (SRRSS), Los Angeles, Oct 2025. 6 pages. Primary: cs.CR; cross-lists: cs.RO, cs.OS. Program: https://milcom2025.ieee-milcom.org/workshop/ws07-2nd-workshop-security-resilient-and-robustness-systems-and-software/program

Journal ref MILCOM 2025 - 2025 IEEE Military Communications Conference (MILCOM), Los Angeles, CA, USA, 2025, pp. 1-6