机器人 / 具身智能

Whole-Brain Connectomic Graph Model Enables Whole-Body Locomotion Control in Fruit Fly

全脑连接组图模型实现果蝇全身运动控制

Zehao Jin, Yaoye Zhu, Chen Zhang, Yanan Sui

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出Fly-connectomic Graph Model，将果蝇全脑连接组作为图结构控制器，通过深度强化学习驱动仿真果蝇运动，在多种任务中表现稳定且样本效率优于基线。

Adaptive $k$NN graph model

自适应 $k$NN 图模型

Jiaye Li, Hang Xu, Shichao Zhang

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Central South University（中南大学） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Guangxi Normal University（广西师范大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于分层可导航小世界图与预计算投票机制的自适应图模型，将邻居选择与加权的计算负担转移到训练阶段，在保持分类精度的同时实现实时推理速度。

Comments 31 pages, 5 figures

Efficient Minimal Solvers for Relative Pose Estimation in Autonomous Driving Applications

自动驾驶应用中相对位姿估计的高效最小求解器

Tao Li, Liang Liu, Jianli Han, Weimin Lv

机构 * College of Aerospace Science and Engineering, Naval Aviation University（海军航空大学航空航天科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出基于新平移参数化和一阶旋转近似的统一框架，设计三种最小求解器（利用IMU垂直方向、转向旋转轴方向、平面运动假设），减少点对应数量和代数复杂度，在RANSAC中加速假设生成，平衡速度与精度。

What neurosurgeons need to see: synthetic intra-operative MRI from ultrasound for brain-shift compensation in brain tumour surgery

神经外科医生需要看到的：用于脑肿瘤手术中脑移位补偿的超声合成术中MRI

Santiago Cepeda, Olga Esteban-Sinovas, Ignacio Arrese, Rosario Sarabia

机构 * Department of Neurosurgery, Neurovascular Unit, Río Hortega University Hospital, Valladolid, Spain（西班牙巴利亚多利德里奥·奥尔特加大学医院神经外科神经血管科） ； Specialized Group in Biomedical Imaging and Computational Analysis (GEIBAC), Instituto de Investigación Biosanitaria de Valladolid (IBioVALL), Valladolid, Spain（西班牙巴利亚多利德生物医学研究与计算分析专业组(GEIBAC)，巴利亚多利德生物健康研究所(IBioVALL)） 纠错

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

AI总结 提出一种端到端流水线，通过融合术前MRI、术中超声生成的合成MRI及锚定该合成图像的可变形配准，生成术前成像空间中的全脑MRI体积，以补偿脑移位，为神经导航提供类似MRI的术中视野更新。

Distant Object Localisation from Noisy Image Segmentation Sequences

基于噪声图像分割序列的远距离目标定位

Julius Pesonen, Arno Solin, Eija Honkavaara

机构 * Research Council of Finland（芬兰研究理事会） ； RCF Flagship Forest–Human–Machine Interplay—Building Resilience, Redefining Value Networks and Enabling Meaningful Experiences (UNITE)（RCF旗舰森林-人类-机器交互——构建韧性，重新定义价值网络和赋能有意义体验（UNITE）） 纠错

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

AI总结 针对远距离目标定位问题，提出多视图三角测量和粒子滤波两种方法，后者还能提供形状和不确定性估计，结合无人机图像分割与GNSS姿态估计实现可靠野火监测。

On the Stability and Realizability of Recurrent Polynomial Surrogate Ternary Logic Gate Networks

关于循环多项式代理三元逻辑门网络的稳定性与可实现性

Sai Sandeep Damera, Ryan Matheu, Aniruddh G. Puranic, John S. Baras, Calin Belta

机构 * University of Maryland, College Park, USA（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 提出R-DTLGN架构，通过连续多项式代理训练并硬化为离散三元逻辑电路，结合数值单调和信息单调门，实现STL监控中的稳定递归和原则性弃权，并由STL公式确定网络规模。

Comments 9 pages, 3 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

3D Underwater Path Planning via Generative Flow Field Surrogates

基于生成流场代理的三维水下路径规划

Zachary Cooper-Baldock, Paulo E. Santos, Russell S. A. Brinkworth, Karl Sammut

机构 * Flinders University（弗林德斯大学） 纠错

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

AI总结 针对自主水下航行器回收过程中复杂三维螺旋桨尾流的高成本CFD仿真问题，提出用条件生成对抗网络（cGAN）作为替代，结合能量加权A*路径规划，实现快速且有效的路径规划。

Comments 41 pages, 5 figures, 11 tables

The Natural Language of Actions

动作的自然语言

Guy Tennenholtz, Shie Mannor

机构 * Faculty of Electrical Engineering, Technion Institute of Technology, Israel（电气工程学院，技术学院，以色列） 纠错

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

AI总结 本文提出Act2Vec框架，用于学习基于上下文的动作表示以提升强化学习性能，通过将相似动作分组并利用动作间的关系来改进Q值近似和状态表示。

Comments Published in the proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019)

RADMPC: A Fast Decentralized Approach for Chance-Constrained Multi-Vehicle Path-Planning

RADMPC：一种用于机会约束多车辆路径规划的快速去中心化方法

Aaron Huang, Benjamin J. Ayton, Brian C. Williams

机构 * Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory（计算机科学与人工智能实验室） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于去中心化路径规划方法RADMPC的快速机会约束多车辆路径规划方法，通过评估车辆交互来确定需要耦合规划的车辆集，并利用IRA在较小的车辆集上快速规划安全路径，从而显著提高计算效率。

Design Challenges of Multi-UAV Systems in Cyber-Physical Applications: A Comprehensive Survey, and Future Directions

多无人机系统在网络物理应用中的设计挑战：综述与未来方向

Reza Shakeri, Mohammed Ali Al-Garadi, Ahmed Badawy, Amr Mohamed, Tamer Khattab, Abdulla Al-Ali, Khaled A. Harras, Mohsen Guizani

机构 * Carnegie Mellon University Qatar Campus（卡塔尔分校卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了多无人机系统在网络物理应用中的关键设计挑战，探讨了目标和基础设施对象的覆盖与跟踪、能量高效导航以及基于机器学习的图像分析等核心方法，并提出了面向细粒度网络物理应用的先进算法和未来研究方向。

Weak in the NEES?: Auto-tuning Kalman Filters with Bayesian Optimization

在NEES中薄弱：基于贝叶斯优化的自动调节卡尔曼滤波器

Zhaozhong Chen, Christoffer Heckman, Simon Julier, Nisar Ahmed

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University College London（伦敦大学学院） ； Smead Aerospace Engineering Sciences（Smead航空航天工程科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于贝叶斯优化的自动调节卡尔曼滤波器方法，通过智能采样参数空间，利用非参数高斯过程代理函数，高效识别多个局部极小值并提供结果不确定性量化。

Comments Final version presented at FUSION 2018 Conference, Cambridge, UK, July 2018 (submitted June 1, 2018)

Robust Active Perception via Data-association aware Belief Space planning

通过数据关联意识的信念空间规划实现鲁棒的主动感知

Shashank Pathak, Antony Thomas, Asaf Feniger, Vadim Indelman

机构 * Department of Aerospace Engineering, Technion - Israel Institute of Technology（航空航天工程系，技术ion-以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合数据关联推理的信念空间规划方法，以应对定位不确定性和感知模糊环境中的挑战，通过设计新的成本函数提升主动解歧能力。

Application of Evidential Reasoning to Helicopter Flight Path Control

证据推理在直升机飞行路径控制中的应用

Shoshana Abel

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

AI总结 本文提出了一种专家系统推理和知识表示方法，用于在实时车辆导航系统中处理不确定性。提出了一种创新的证据推理方法，即求和与格点方法，并进行了数学推导、并行环境实现及原型软件开发和测试。

Comments Appears in Proceedings of the Second Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1986)

Policy-contingent abstraction for robust robot control

基于策略抽象的鲁棒机器人控制

Joelle Pineau, Geoffrey Gordon, Sebastian Thrun

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

AI总结 提出一种可扩展的控制算法，使移动机器人系统在充分考虑概率信念的情况下做出高层决策，并成功部署于护理机构。

Comments Appears in Proceedings of the Nineteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2003)

An Approach to Model Interest for Planetary Rover through Dezert-Smarandache Theory

基于Dezert-Smarandache理论的行星探测器兴趣建模方法

Matteo Ceriotti, Massimiliano Vasile, Giovanni Giardini, Mauro Massari

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

AI总结 提出一种通过Dezert-Smarandache理论融合有效载荷和导航信息来量化行星探测器目标兴趣度的方法，实现自主目标重分配与科学目标优选。

Comments Journal Of Aerospace Computing, Information, And Communication Vol. 5, Month 2008

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。

LiftNav: Path Planning via Semantic Lifting in TSDF-Guided Gaussian Splatting

LiftNav: TSDF引导的高斯泼溅中的语义提升路径规划

Hannah Schieber, Dominik Frischmann, Victor Schaack, Angela P. Schoellig, Daniel Roth

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Human-Centered Computing and Extended Reality Lab（以人为本计算与扩展现实实验室） ； TUM University Hospital（慕尼黑大学医院） ； Clinic for Orthopedics and Sports Orthopedics（骨科与运动医学诊所） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Learning Systems and Robotics Lab（学习系统与机器人实验室） 纠错

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

AI总结 提出LiftNav混合导航框架，结合TSDF+GS双地图、YOLO检测、TSDF三维提升和B样条轨迹优化，实现无需密集三维嵌入的灵活语义导航，并通过铰链损失碰撞惩罚提升轨迹平滑性和安全性，在Replica数据集仿真中实现100%可行性和更短轨迹。

TARIC: Memory-Augmented Traversability-Aware Outdoor VLN under Interrupted Semantic Cues

TARIC: 语义线索中断下基于记忆增强的可通行性感知户外视觉语言导航

Tianle Zeng, Hanjing Ye, Jianwei Peng, Jingwen Yu, Hanxuan Chen, Hong Zhang

机构 * Shenzhen Key Laboratory of Robotics and Computer Vision（深圳机器人与计算机视觉重点实验室） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； CKS Robotics Institute（CKS机器人研究所） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； College of Electrical and Information Engineering（电气与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 针对户外视觉语言导航中语义线索中断导致导航退化的问题，提出统一框架，通过可通行性一致的执行引导和不确定性感知的3D线索记忆，在长时间无线索阶段维持稳定导航，在四足和轮式平台上成功率提升显著。

Fisher-Preserving Guidance: Training-Free Manifold Constraints for Safe Diffusion Control

Fisher保持引导：用于安全扩散控制的免训练流形约束

Hao Ren, Zetong Bi, Yiming Zeng, Le Zheng, Zhi Li, Zhaoliang Wan, Lu Qi, Hui Cheng

机构 * Sun Yat-sen University, Guangzhou, China（中山大学，广州，中国） ； Insta360 Research, Shenzhen, China（Insta360研究院，深圳，中国） 纠错

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

AI总结 提出一种免训练的Fisher保持引导方法，通过低秩雅可比分解计算Fisher保持更新，并利用截断Fisher去噪敏感性作为不确定性信号，在视觉导航中实现可靠且高效的轨迹预测。

Comments ICML2026

CmIVTP: Cross-modal Interaction-based Vessel Trajectory Prediction for Maritime Intelligence

CmIVTP：面向海事智能的基于跨模态交互的船舶轨迹预测

Yuxu Lu, Dong Yang, Xiaoyu Li, Mengwei Bao, Congcong Zhao

机构 * Department of Logistics and Maritime Studies, the Hong Kong Polytechnic University（物流及海运研究系，香港理工大学） ； Research Centre for ESG Advancement (RCESGA), the Hong Kong Polytechnic University（ESG进步研究中心（RCESGA），香港理工大学） ； School of Navigation, Wuhan University of Technology（航海学院，武汉理工大学） 纠错

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

AI总结 针对单一数据源局限导致船舶轨迹预测不准的问题，提出跨模态交互框架CmIVTP，融合AIS和CCTV数据，利用目标感知场景编码器和跨模态交互Transformer实现高精度预测。

Planning Neural Dynamics with Lie Group Embedding through Supervised Projective Manifold Learning

通过监督投影流形学习进行李群嵌入的神经动力学规划

Tianwei Wang, Bryan Chen, Qian Zuo, Qiyue Xia, Xin Li, Wei Pang

机构 * School of Informatics（信息学院） ； School of Mathematics（数学学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； School of MACS（MACS学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学） 纠错

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

AI总结 提出李群嵌入动力神经网络（LieEDNN），通过梯度下降和流形上的度量投影实现可学习且稳定的动力学，解决李群与神经网络加法不兼容及非线性表示空间中的演化问题，并在SE(3)伸缩机械臂上验证。

Comments Preprint. Under review

ASTRA: Adaptive Semantic Tree Reasoning Architecture for Complex Table Question Answering

ASTRA: 面向复杂表格问答的自适应语义树推理架构

Xiaoke Guo, Songze Li, Zhiqiang Liu, Zhaoyan Gong, Yuanxiang Liu, Huajun Chen, Wen Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出ASTRA架构，通过AdaSTR将表格重构为逻辑语义树，并利用DuTR双模式推理框架结合树搜索文本导航与符号代码执行，在复杂表格问答中达到最优性能。

Comments ACL 2026 Main

Dreaming Smoothly and Sample Efficiently with Gradient Penalized Latent Dynamics

利用梯度惩罚潜在动力学实现平滑且高效的采样

Romil V. Sonigra, P. R. Kumar

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 提出GPLD正则化器，通过行雅可比惩罚增强DreamerV3潜在转移动力学的局部平滑性，提升样本效率，尤其在复杂运动控制任务中表现显著。

Comments 17 pages and 9 figures

Scout-Assisted Planning for Heterogeneous Robot Teams under Partially Known Environments

Scout-Assisted Planning for Heterogeneous Robot Teams under Partially Known Environments

Hoang-Dung Bui, Abhish Khanal, Raihan Islam Arnob, Gregory J. Stein

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种Scout-Assisted Planning框架，通过无人机主动收集环境信息来改进地面车辆的导航，通过信息增益引导的行动剪枝减少回溯成本，实验表明其在不同环境中能显著降低地面机器人旅行成本。

End2Reg: Learning Task-Specific Segmentation for Markerless Registration in Spine Surgery

End2Reg: 为无标记定位学习任务特定分割在脊柱手术中

Lorenzo Pettinari, Sidaty El Hadramy, Michael Wehrli, Philippe C. Cattin, Daniel Studer, Carol C. Hasler, Maria Licci

机构 * Department of Biomedical Engineering, University of Basel, Allschwil, Switzerland（巴塞尔大学生物医学工程系，瑞士Allschwil） ； Department of Orthopedics, University Children’s Hospital, Basel, Switzerland（巴塞尔大学儿童医院骨科部，瑞士Basel） 纠错

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

AI总结 本文提出End2Reg，一种端到端深度学习框架，通过联合优化分割和定位，无需分割标签和手动步骤，从而提高脊柱手术中无标记导航的精度。

Comments Early Accepted MICCAI 2026. Code and interactive visualizations: https://lorenzopettinari.github.io/end-2-reg/

Deep sequence models tend to memorize geometrically; it is unclear why

深度序列模型倾向于记忆几何学；不清楚为何

Shahriar Noroozizadeh, Vaishnavh Nagarajan, Elan Rosenfeld, Sanjiv Kumar

机构 * Machine Learning Department \& Heinz College, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA ； Google Research, NY, USA 纠错

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

AI总结 研究探讨了深度序列模型中原子事实的存储机制，发现几何记忆能编码全局关系，即使在训练中未共现的实体间也能建立联系，挑战了传统关联记忆的观点。

Comments Forty-third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Mono-Hydra++: Real-Time Monocular Scene Graph Construction with Multi-Task Learning for 3D Indoor Mapping

Mono-Hydra++: 基于多任务学习的实时单目场景图构建用于3D室内映射

U. V. B. L. Udugama, George Vosselman, Francesco Nex

机构 * Department of Earth Observation Science, University of Twente（特文特大学地球观测科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出Mono-Hydra++，一种基于多任务学习的实时单目RGB加IMU流水线，用于3D室内度量语义映射和分层3D场景图构建，通过结合M2H-MX多任务模型和深度特征视觉惯性里程计前端，实现了在资源受限的机器人平台上无需主动深度传感器的实时度量语义映射和场景图构建。

Comments Submitted to ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 50 pages, figures and tables included. Code: https://github.com/BavanthaU/mono-hydra-pp.git

Meltdown: Circuits and Bifurcations in Point-Cloud-Conditioned 3D Diffusion Transformers

Meltdown: 点云条件化3D扩散变换器中的电路与分叉

Maximilian Plattner, Fabian Paischer, Johannes Brandstetter, Arturs Berzins

机构 * Institute for Machine Learning, JKU Linz（机器学习研究所，林茨大学） 纠错

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

AI总结 该研究探讨了点云条件化3D扩散变换器在输入变化下的失败模式，揭示了Meltdown现象，通过机制性案例研究展示了其成因，并提出了PowerRemap方法以抑制该现象。

Trajectory-Aware Adaptive Inference in Object Detection Models

轨迹感知的自适应推理在目标检测模型中

Grigorios Papanikolaou, Ioannis Kontopoulos, Giannis Spiliopoulos, Dimitris Zissis, Konstantinos Tserpes

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens, Greece（电子与计算机工程系，国家技术大学亚历山大学院，希腊） ； Department of Product and Systems Design Engineering, University of the Aegean, Syros, Greece（产品与系统设计工程系，爱琴海大学，西罗斯，希腊） 纠错

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

AI总结 本文提出利用GPS轨迹数据优化目标检测模型的推理过程，通过引入早退机制减少计算成本，提升实时感知效率。

Comments Accepted to the MuseKDE workshop of the IEEE MDM 2026 conference