机器人 / 具身智能

Reliability-Guided Depth Fusion for Glare-Resilient Navigation Costmaps

可靠性引导的深度融合用于抗眩光导航成本图

Shang-En Tsai, Wei-Cheng Sun

机构 * Intel（英特尔） 纠错

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

AI总结 本文提出基于显式深度可靠性建模的抗眩光成本图构建方法，通过轻量级深度可靠性地图估计器和可靠性引导融合机制，减少眩光导致的假障碍物插入，提升自由空间保真度。

DeCoNav: Dialog enhanced Long-Horizon Collaborative Vision-Language Navigation

DeCoNav：基于对话的长时程协作视觉语言导航

Sunyao Zhou, Yunzi Wu, Tianhang Wang, Xinhai Li, Guang Chen, Lizheng Liu, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究院（TeleAI）） ； China Telecom Fudan University（中国电信复旦大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 DeCoNav通过事件触发对话与动态任务分配实现多机器人协作，提升了多机器人系统的长时程协作效率。

BIND-USBL: Bounding IMU Navigation Drift using USBL in Heterogeneous ASV-AUV Teams

BIND-USBL: 利用USBL限制IMU导航漂移在异构ASV-AUV团队中

Pranav Kedia, Rajini Makam, Heiko Hamann, Suresh Sundaram

机构 * Dept of Computer and Information Science, University of Konstanz, Germany（计算机与信息科学系，康斯坦茨大学，德国） ； Centre for the Advanced Study of Collective Behaviour, University of Konstanz, Germany（集体行为高级研究中心，康斯坦茨大学，德国） ； Dept of Aerospace Engineering, Indian Institute of Science, Bangalore, India（航空航天工程系，印度科学研究院，班加罗尔，印度） 纠错

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

AI总结 本文提出BIND-USBL框架，通过异构ASV-AUV团队的USBL定位系统限制AUV的IMU导航漂移，通过多ASV编队模型、冲突图基TDMA调度器和延迟融合技术提升定位性能。

Comments Accepted at OCEANS 2026, Sanya, China

STERN: Simultaneous Trajectory Estimation and Relative Navigation for Autonomous Underwater Proximity Operations

STERN: 自主水下近距操作中的轨迹估计与相对导航

Aldo Terán Espinoza, Antonio Terán Espinoza, John Folkesson, Clemens Deutsch, Niklas Rolleberg, Peter Sigray, Jakob Kuttenkeuler

机构 * Centre for Naval Architecture, KTH Royal Institute of Technology（KTH皇家理工学院海军建筑中心） ； Division of Robotics, Perception, and Learning, KTH Royal Institute of Technology（KTH皇家理工学院机器人、感知与学习系） 纠错

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

AI总结 本文提出STERN方法，通过因子图模型实现自主水下车辆的近距操作中的轨迹估计与相对导航，通过模拟和真实数据验证了方法的灵活性和动态假设的限制。

Comments v2 updated after revision. Article contains 24 pages and 18 figures. Published in the IEEE Journal of Oceanic Engineering, available at: https://doi.org/10.1109/JOE.2025.3624470

Journal ref IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 51, no. 1, pp. 293-316, Jan. 2026

Hypothesis Graph Refinement: Hypothesis-Driven Exploration with Cascade Error Correction for Embodied Navigation

假设图细化：基于假设的探索与级联错误校正的具身导航

Peixin Chen, Guoxi Zhang, Jianwei Ma, Qing Li

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京通用人工智能研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HGR框架，通过假设节点的可修改性实现具身导航中的定向探索，并通过级联校正系统性地纠正错误。实验显示HGR在GOAT-Bench和QA基准上均取得显著提升。

C-NAV: Towards Self-Evolving Continual Object Navigation in Open World

C-NAV：迈向开放世界中的自进化持续物体导航

Ming-Ming Yu, Fei Zhu, Wenzhuo Liu, Yirong Yang, Qunbo Wang, Wenjun Wu, Jing Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, HKISI-CAS（香港智能科学与工业研究院人工智能与机器人中心） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出C-Nav框架，通过双路径抗遗忘机制和自适应采样策略，解决持续物体导航中的灾难性遗忘问题，实验表明其在多个模型架构上均优于现有方法，且内存需求显著降低。

Comments Accepted at NeurIPS 2025

Journal ref NeurIPS 2025

FSUNav: A Cerebrum-Cerebellum Architecture for Fast, Safe, and Universal Zero-Shot Goal-Oriented Navigation

FSUNav: 一种用于快速、安全和通用零样本目标导向导航的脑皮层-小脑架构

Mingao Tan, Yiyang Li, Shanze Wang, Xinming Zhang, Wei Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； College of Information Science and Technology, Eastern Institute of Technology（东方理工学院信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出FSUNav架构，通过整合视觉语言模型与小脑-脑皮层模块，实现跨异构平台的零样本目标导航，提升效率与安全性。

Reliability-Aware Geometric Fusion for Robust Audio-Visual Navigation

可靠性感知的几何融合用于鲁棒的音频视觉导航

Teng Liu, Yinfeng Yu

机构 * Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学联合具身智能研究实验室） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语种认知计算联合国际研究实验室） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出RAVN框架，通过音频衍生的可靠性线索条件跨模态融合，动态校准音频和视觉输入的整合，引入Acoustic Geometry Reasoner和Reliability-Aware Geometric Modulation，提升复杂环境下的导航性能。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

Semantic Audio-Visual Navigation in Continuous Environments

语义音频视觉导航在连续环境中

Yichen Zeng, Hebaixu Wang, Meng Liu, Yu Zhou, Chen Gao, Kehan Chen, Gongping Huang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Shandong Jianzhu University（山东建筑大学） ； Nankai University（南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MAGNet模型，通过多模态Transformer实现语义目标推理，提升在连续空间中导航的鲁棒性与成功率。

Comments This paper has been accepted to CVPR 2026

OVSegDT: Segmenting Transformer for Open-Vocabulary Object Goal Navigation

OVSegDT：用于开放词汇物体目标导航的分割Transformer

Tatiana Zemskova, Aleksei Staroverov, Dmitry Yudin, Aleksandr Panov

机构 * Cognitive AI Systems Lab（认知人工智能系统实验室） ； MIRAI ； NUST MISIS（国立研究型技术大学MISIS） 纠错

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

AI总结 本文提出OVSegDT，一种轻量级Transformer策略，通过语义分支和熵自适应损失调节解决开放词汇物体目标导航中的过拟合和安全问题，提升泛化能力。

Intelligent Navigation and Obstacle-Aware Fabrication for Mobile Additive Manufacturing Systems

智能导航与障碍感知制造用于移动增材制造系统

Yifei Li, Ruizhe Fu, Huihang Liu, Guha Manogharan, Feng Ju, Ilya Kovalenko

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合导航与制造的移动打印平台，通过实时控制框架实现安全运动和路径稳定性，提升动态制造环境中的灵活性和适应性。

Comments 8 pages, 4 figures, conference

E-SocialNav: Efficient Socially Compliant Navigation with Language Models

E-SocialNav: 基于语言模型的高效社交合规导航

Ling Xiao, Daeun Song, Xuesu Xiao, Toshihiko Yamasaki

机构 * Hokkaido University（北海道大学） ； George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出E-SocialNav，通过两阶段训练流程实现高效社交合规导航，验证了GPT-4o和Claude在机器人导航中的社交合规性，并在文本语义和动作准确性上优于零样本基线。

Comments Accepted by 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, to appear. Preprint version

Not an Obstacle for Dog, but a Hazard for Human: A Co-Ego Navigation System for Guide Dog Robots

不是狗的障碍，而是人类的危险：一种用于导盲犬机器人的协同导航系统

Ruiping Liu, Jingqi Zhang, Junwei Zheng, Yufan Chen, Peter Seungjune Lee, Di Wen, Kunyu Peng, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Katja Mombaur, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Hunan University（湖南大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； INSAIT 纠错

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

AI总结 本文提出了一种协同导航系统，通过结合机器人地面传感器和用户视角，解决导盲犬机器人在人类身高处的障碍物识别问题，提升导航安全性。

AgentVLN: Towards Agentic Vision-and-Language Navigation

AgentVLN：迈向具有代理能力的视觉-语言导航

Zihao Xin, Wentong Li, Yixuan Jiang, Ziyuan Huang, Bin Wang, Piji Li, Jianke Zhu, Jie Qin, Shengjun Huang

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Shandong University（山东大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AgentVLN框架，通过部分可观测半马尔可夫决策过程建模视觉-语言导航，结合VLM-as-Brain范式和跨空间表示映射，解决多级表示不一致问题，实现高效轻量级导航部署。

Comments 19pages, 4 figures

NavGSim: High-Fidelity Gaussian Splatting Simulator for Large-Scale Navigation

NavGSim: 高保真度高斯点扩散模拟器用于大规模导航

Jiahang Liu, Yuanxing Duan, Jiazhao Zhang, Minghan Li, Shaoan Wang, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； BAAI（中国人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 NavGSim基于高斯点扩散框架，生成高保真度大规模导航环境，通过高斯点扩散切片技术提取可导航区域，提供多GPU支持的API，提升视觉-语言-动作模型的场景理解能力。

The Scenic Route to Deception: Dark Patterns and Explainability Pitfalls in Conversational Navigation

通往欺骗的风景路线：对话导航中的暗模式与可解释性陷阱

Ilya Ilyankou, Stefano Cavazzi, James Haworth

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

AI总结 研究探讨了生成式AI在行人导航中的应用，揭示了对话接口可能带来的操纵风险，并提出神经符号架构作为提升可信任度的方法。

Enhancing Lightweight Vision Language Models through Group Competitive Learning for Socially Compliant Navigation

通过群体竞争学习增强轻量级视觉语言模型以实现符合社会规范的导航

Xinyu Zhang, Atsushi Konno, Toshihiko Yamasaki, Ling Xiao

机构 * Hokkaido University（北海道大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出群体竞争学习策略，通过协调全局语义与分布正则化，提升轻量级VLMs在社交导航中的推理与决策能力，实现高准确性和高效性。

OnFly: Onboard Zero-Shot Aerial Vision-Language Navigation toward Safety and Efficiency

OnFly：面向安全与效率的机载零样本空中视觉语言导航

Guiyong Zheng, Yueting Ban, Mingjie Zhang, Juepeng Zheng, Boyu Zhou

机构 * School of Artificial Intelligence, Sun Yat-Sen University（中山大学人工智能学院） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 OnFly通过共享感知双智能体架构和混合记忆机制，实现高效稳定的零样本空中视觉语言导航，提升安全性和效率。

Safe and Optimal Learning from Preferences via Weighted Temporal Logic with Applications in Robotics and Formula 1

通过加权时间逻辑实现安全且最优的偏好学习：应用于机器人与F1的应用

Ruya Karagulle, Cristian-Ioan Vasile, Necmiye Ozay

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

AI总结 本文提出基于加权时间逻辑的安全最优偏好学习方法，应用于机器人与F1领域，通过结构修剪和对数转换提升安全性与效率。

Comments 8 pages, 2 figures

NaviTrace: Evaluating Embodied Navigation of Vision-Language Models

NaviTrace: 评估视觉-语言模型的具身导航

Tim Windecker, Manthan Patel, Moritz Reuss, Richard Schwarzkopf, Cesar Cadena, Rudolf Lioutikov, Marco Hutter, Jonas Frey

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； Intuitive Robots Lab, KIT（卡尔斯鲁厄理工学院直观机器人实验室） ； FZI Research Center for Information Technology（弗劳恩霍夫信息技术研究中心） 纠错

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

AI总结 NaviTrace通过语义感知轨迹评分评估视觉-语言模型的具身导航能力，揭示了模型在空间定位和目标定位方面的不足。

Comments 11 pages, 6 figures, with appendix, accepted to ICRA 2026

Safe Navigation of Bipedal Robots via Koopman Operator-Based Model Predictive Control

通过Koopman算子基于模型预测控制实现双足机器人安全导航

Jeonghwan Kim, Yunhai Han, Harish Ravichandar, Sehoon Ha

机构 * School of Interactive Computing at the Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院交互计算学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Koopman算子的模型预测控制方法，用于提升双足机器人在复杂环境中的安全导航性能。

Comments 9 pages

AMP2026: A Multi-Platform Marine Robotics Dataset for Tracking and Mapping

AMP2026：多平台海洋机器人数据集用于跟踪与制图

Edwin Meriaux, Shuo Wen, David Widhalm, Zhizun Wang, Junming Shi, Mariana Sosa Guzmán, Kalvik Jakkala, Bennett Carley, Elias Sokolova, Yogesh Girdhar, Monika Roznere, Jason O'Kane, Junaed Sattar, Gregory Dudek

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； MILA - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université Paris-Saclay, CentraleSupélec（巴黎-萨克雷大学，中央超导学院） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Texas A&M University（德克萨斯阿姆斯特朗大学） ； Woods Hole Oceanographic Institution（伍兹霍尔海洋研究所） ； Binghamton University（宾厄姆顿大学） 纠错

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

AI总结 AMP2026数据集通过多平台传感器采集，用于支持海洋环境中的多视角跟踪与制图研究。

Automated Robotic Needle Puncture for Percutaneous Dilatational Tracheostomy

自动化机器人针刺用于经皮气管切开术

Yuan Tang, Bruno V. Adorno, Brendan A. McGrath, Andrew Weightman

机构 * Manchester Centre for Robotics and AI（曼彻斯特机器人与人工智能中心） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Department of Electrical and Electronic Engineering（电子与电气工程系） ； Manchester University Foundation Trust Wythenshawe Hospital Intensive Care Unit（曼彻斯特大学基金会韦斯豪斯医院重症监护单元） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种自动化机器人系统，用于提高经皮扩张气管切开术的穿刺精度和安全性。

Temporally-Sampled Efficiently Adaptive State Lattices for Autonomous Ground Robot Navigation in Partially Observed Environments

时间采样的高效自适应状态格子用于部分观测环境中的自主地面机器人导航

Ashwin Satish Menon, Eric R. Damm, Eli S. Lancaster, Felix A. Sanchez, Jason M. Gregory, Thomas M. Howard

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； DEVCOM Army Research Lab（陆军研究实验室） ； Parsons Corporation（帕尔逊公司） 纠错

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

AI总结 本文提出TSEASL，一种用于部分观测环境的自主地面机器人导航方法，通过自适应状态格子提升规划稳定性，减少手动干预需求。

Comments 12 pages, 8 figures

City Navigation in the Wild: Exploring Emergent Navigation from Web-Scale Knowledge in MLLMs

城市真实环境中的导航：探索从大规模知识中涌现的导航

Dwip Dalal, Utkarsh Mishra, Narendra Ahuja, Nebojsa Jojic

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

AI总结 本文提出稀疏关联视觉导航任务，通过CityNav基准评估MLLMs在真实城市环境中的导航能力，并提出VoP方法提升导航性能。

Comments Accepted at EACL 2026 (ORAL)

AutoFly: Vision-Language-Action Model for UAV Autonomous Navigation in the Wild

AutoFly：面向野外无人机自主导航的视觉-语言-动作模型

Xiaolou Sun, Wufei Si, Wenhui Ni, Yuntian Li, Dongming Wu, Fei Xie, Runwei Guan, He-Yang Xu, Henghui Ding, Yuan Wu, Yutao Yue, Yongming Huang, Hui Xiong

机构 * Southeast University（东南大学） ； Purple Mountain Labs（紫金山实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 AutoFly是一种面向野外无人机自主导航的视觉-语言-动作模型，通过伪深度编码器和渐进两阶段训练策略，实现自主避障和规划，提升导航成功率。

Comments Acceped by ICLR 2026

User-Centric Object Navigation: A Benchmark with Integrated User Habits for Personalized Embodied Object Search

以用户为中心的对象导航：一个整合用户习惯的基准，用于个性化身体对象搜索

Hongcheng Wang, Jinyu Zhu, Hao Dong

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出User-Centric Object Navigation基准，通过整合用户习惯提升个性化物体导航性能。

Comments Accepted by ICRA 2026

Nipping the Drift in the Bud: Retrospective Rectification for Robust Vision-Language Navigation

在源头遏制漂移：面向鲁棒视觉语言导航的回顾性校正

Gang He, Zhenyang Liu, Kepeng Xu, Li Xu, Tong Qiao, Wenxin Yu, Chang Wu, Weiying Xie

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Southwest University of Science and Technology（西南科技大学） 纠错

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

AI总结 BudVLN通过回顾性校正和决策条件监督合成，有效缓解视觉语言导航中的分布偏移问题，提升鲁棒性与导航性能。

From Vision to Decision: Neuromorphic Control for Autonomous Navigation and Tracking

从视觉到决策：用于自主导航与跟踪的类脑控制

Chuwei Wang, Eduardo Sebastián, Amanda Prorok, Anastasia Bizyaeva

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

AI总结 本文提出了一种类脑控制框架，通过动态神经群体和环境几何学实现自主导航与跟踪的实时决策。

Bench-NPIN: Benchmarking Non-prehensile Interactive Navigation

Bench-NPIN：非抓取交互导航的基准测试

Ninghan Zhong, Steven Caro, Avraiem Iskandar, Megnath Ramesh, Stephen L. Smith

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

AI总结 Bench-NPIN是首个非抓取交互导航的开源基准测试，提供多种模拟环境、评估指标和基线方法演示，用于提升可重复性和跨环境比较。

Comments This paper has been withdrawn by the authors. This paper has been superseded by arXiv:2512.11736