机器人 / 具身智能

SurveilNav: Collaborative Object Goal Navigation with Robot and Surveillance System

SurveilNav: 机器人与监控系统协同的目标导航

Ming-Ming Yu, Qunbo Wang, Rongtao Xu, Yanghong Mei, Yirong Yang, Longteng Guo, Wenjun Wu, Jing Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ATeam ； 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） 纠错

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

AI总结 提出SurveilNav框架，通过主动摄像头调度、联合2D/3D建图、基于VLM的价值估计和协同目标验证，融合机器人动态局部感知与监控全局视图，在HM3D数据集上实现领先的探索效率和导航成功率。

Comments Accepted by ICRA 2026

LP-NavOA: Integrated Local Navigation and Obstacle Avoidance for Humanoid Robots under Limited Perception

LP-NavOA：有限感知下仿人机器人的集成局部导航与避障

Yukun Luo, Jianjun Ma, Yuyao Min, Jinzhe Li, Kaihong Huang, Peng Li

机构 * College of Intelligence Science and Technology（智能科学与技术学院） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LP-NavOA框架，通过射线条件感知-动作PPO运动骨干和A*教师蒸馏的循环局部规划器，在短距离部分可观测感知下实现仿人机器人避障、稀疏目标恢复和稳定全身运动，将准时到达率从38-40%提升至85-97%。

Expert Consensus on Criteria for the Automated Assessment of Laparoscopic Camera Navigation

腹腔镜摄像头导航自动化评估标准的专家共识

Amir Ebrahimzadeh, Nazila Esmaeili, Michael Ghadimi, Jannis Hagenah

机构 * University Medical Center Göttingen（哥廷根大学医学中心） ； Fraunhofer Research Institution for Individualized and Cell-based Medical Engineering (IMTE)（弗劳恩霍夫个性化与细胞医学工程研究所） 纠错

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

AI总结 通过专家调查和计算机视觉技术评估，确定了腹腔镜摄像头导航的14个关键方面，并建立了临床重要性与技术就绪度矩阵，为自动化技能评估提供路线图。

Homographic Navigation: Geometry-Driven Camera Guidance for Deterministic Planar Capture

单应导航：几何驱动的相机引导实现确定性平面捕获

Dominik Kroupa, Marek Vaško, Muh Yuzril Ihza Baharuddin, Adam Herout

机构 * Ondokuz Mayıs University（奥库大学） 纠错

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

AI总结 提出单应导航框架，利用单应性作为组织变量，通过单次模型预测稀疏关键点实现多目标平面区域的精确对齐，并引入两遍推理和稳定变形训练策略提升精度。

Conflict-Aware Switching for CBF-CLF-Based Multi-Goal Navigation

基于CBF-CLF的多目标导航中的冲突感知切换

Rohan Walia, Kevin Leahy

机构 * Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 针对CBF-CLF-QP控制中安全与目标约束冲突导致性能下降的问题，提出冲突感知切换策略，通过检测高冲突条件并切换标称控制目标，在多智能体多目标场景中降低完成时间和超时率。

Comments CDC 2026 Submission Copy

BIT-Nav: Brain-Inspired Trajectory Memory for Embodied Navigation

BIT-Nav: 具身导航的脑启发轨迹记忆

Rithvik Jonna, Aakash Gurram, Man Namgung, Wyatt Mackey, Tinoosh Mohsenin

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； DEVCOM Army Research Laboratory（DEVCOM陆军研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出BIT-Nav框架，通过轻量级学习轨迹记忆增强冻结的视觉-语言模型导航，解决长序列中帧采样稀疏问题，以恒定token成本编码结构化运动历史。

Comments Accepted to CVPR 2026: 2nd Workshop on 3D-LLM/VLA: Bridging Language, Vision and Action in 3D Environments

Long-Distance Real-World Navigation of the Legged-Wheeled Robot Go2-W Using Deep Reinforcement Learning

基于深度强化学习的腿轮机器人Go2-W长距离真实世界导航

Takaaki Matsuzawa, Kiyoshi Irie, Tomoaki Yoshida, Taro Suzuki, Yoshitaka Hara, Masahiro Tomono

机构 * Future Robotics Technology Center (fuRo)（未来机器人技术中心（fuRo）） ； Chiba Institute of Technology（千叶工科大学） 纠错

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

AI总结 针对腿轮机器人长距离自主导航问题，提出基于深度强化学习的运动控制器与导航系统，通过负载分配策略解决轮式运动导致髋关节过热问题，在筑波挑战赛中实现约2.8公里无中断自主导航。

OSCAR: Obstacle Survival Curves for Adaptive Robot Navigation

OSCAR: 用于自适应机器人导航的障碍物生存曲线

Hshmat Sahak, Aoran Jiao, Nicholas Rhinehart, Tim Barfoot

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出OSCAR框架，利用生存模型学习障碍物清除时间分布，并通过图规划器动态调整等待与重路由的阈值，以减少导航时间。

Comments 8 pages main text, appendices included

An Asynchronous Two-Speed Kalman Filter for Real-Time UUV Cooperative Navigation Under Acoustic Delays

一种用于声学延迟下实时UUV协同导航的异步双速卡尔曼滤波器

Shuyue Li, Miguel López-Benítez, Eng Gee Lim, Fei Ma, Qian Dong, Mengze Cao, Limin Yu, Xiaohui Qin

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Suzhou Municipal Key Laboratory Broadband Wireless Access Technology（苏州市级宽带无线接入技术重点实验室） ； XJTLU-JITRI Academy（XJTLU-JITRI学院） 纠错

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

AI总结 针对水声通信延迟导致实时状态估计困难的问题，提出一种异步双速卡尔曼滤波器（TSKF），通过变分历史蒸馏（VHD）机制解耦估计过程，实现高频实时控制与延迟协同信息处理，在严重延迟下保持与批量优化方法相当的轨迹误差。

Comments 6 pages, 6 figures. Accepted for publication in the 2026 IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN). \c{opyright} 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. See PDF for the full IEEE copyright notice

Schur-MI: Fast Mutual Information for Robotic Information Gathering

Schur-MI：用于机器人信息收集的快速互信息

Kalvik Jakkala, Jason O'Kane, Srinivas Akella

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

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

AI总结 提出Schur-MI，利用迭代结构和Schur补分解将互信息计算复杂度从O(|V|^3)降至O(|A|^3)，在真实测深数据集上实现最高12.7倍加速，并成功用于自主水面车辆的在线路径规划。

Comments IROS 2026

Slow Brain, Fast Planner: Latency-Resilient VLM-Augmented Urban Navigation

慢速大脑，快速规划器：延迟鲁棒的VLM增强城市导航

Zhenghao "Mark'' Peng, Honglin He, Quanyi Li, Yukai Ma, Bolei Zhou

机构 * Amazon FAR（亚马逊 FAR） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Independent（独立） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 针对移动机器人在人行道导航中轨迹评分差距问题，提出一种无需训练的延迟鲁棒轨迹级融合层，利用VLM选择候选轨迹并与规划器输出融合，在挑战场景下降低ADE 30%。

Route-Constrained Robust Fusion Estimation for MEMS/GNSS Integrated Navigation of Unmanned Ground Vehicles in GNSS Degraded Environments

MEMS/GNSS组合导航中无人地面车辆在GNSS退化环境下的路径约束鲁棒融合估计

Jingzhi Cui, Chao Zhang, Yuliang Mao, Shaolin Lü, Dongmei Li, Huan Che, Rong Zhang

机构 * State Key Laboratory of Precision Space-time Information Sensing Technology, Tsinghua University（清华大学精密时空信息感知技术国家重点实验室） ； Xiaomi Inc.（小米公司） 纠错

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

AI总结 针对GNSS信号严重遮挡下结构化道路环境中无人地面车辆的累积定位漂移，提出一种鲁棒的路径约束状态估计方法，利用历史航位推算轨迹与高精地图匹配生成伪位置观测，通过扩展卡尔曼滤波持续注入道路级约束，抑制位置偏差并改善方位估计。

Comments Accepted workshop paper, 1st Workshop on Robot Meets GNSS and Ranging for Seamless Autonomy, IEEE ICRA 2026

Journal ref 1st Workshop on Robot Meets GNSS and Ranging for Seamless Autonomy, IEEE ICRA 2026, Vienna, Austria, June 5, 2026

Safe Local Navigation for Ackermann-Steered Robots in Unmapped Environments

阿克曼转向机器人在未映射环境中的安全局部导航

Christian Schaible, Shahin Sirouspour

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） 纠错

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

AI总结 提出一种控制框架，通过局部障碍物检测确定最安全航向角，构建边界线并优化车辆-障碍物间距，实现阿克曼转向机器人在无全局目标环境中的安全局部导航。

Comments Presented at the 23rd Conference on Robots and Vision (CRV 2026)

Journal ref Proc. 23rd Conference on Robots and Vision (CRV), 2026

SCAN-Planner: Spatial Collision-Aware Local Planning for Route-Guided Long-Range Quadruped Navigation

SCAN-Planner：用于路线引导的远程四足导航的空间碰撞感知局部规划

Han Zheng, Zhe Chen, Yiwen Fu, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出SCAN-Planner框架，通过偏航感知双圆柱足迹和投影A*搜索实现空间碰撞感知的局部规划，在密集杂乱、3D非结构化环境和远程导航中生成安全平滑轨迹。

Observability and Consistency Analysis for Visual-Inertial Navigation with Anchored Feature Parameterizations

基于锚定特征参数化的视觉惯性导航的可观性与一致性分析

Mitchell Cohen, Vassili Korotkine, James Richard Forbes

机构 * Department of Mechanical Engineering, McGill University（麦吉尔大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 分析基于滤波的视觉惯性导航系统（VINS）使用锚定特征表示时的可观性与一致性，证明其不可观子空间独立于估计的地标状态，从而改善一致性，但仍依赖导航状态，需额外一致性增强技术。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS. 8 pages, 3 figures, 4 tables

Generative-Model Predictive Planning for Navigation in Partially Observable Environments

部分可观测环境下导航的生成模型预测规划

Thomas Quilter, Yifan Zhu, Guorui Quan, Mingfei Sun, Samuel Kaski

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

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

AI总结 提出BeliefDiffusion框架，结合扩散模型和模型预测控制，显式建模多模态信念分布并进行前瞻规划，在合成地图环境中显著优于无模型强化学习和生成方法。

StepGuard: Guarding Web Navigation via Single-Step Calibration

StepGuard: 通过单步校准保护网页导航

Zhihao Cui, Yuchen Zhang, Xiyang Sun, Yaxiong Wang, Li Zhu, Jinpeng Hu, Liu Liu, Mengjia Li, Yujiao Wu

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） 纠错

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

AI总结 针对网页导航中单步脆弱性问题，提出StepGuard框架，通过动态双策略优化（DDPO）解决奖励冲突，并利用置信度引导的自适应导航反射（CANR）校准单步误差，显著提升导航与答案准确率。

VL-MemKnG: Hybrid Memory with a Spatio-Temporal Knowledge Graph for Question Answering over Long Egocentric Navigation Trajectories

VL-MemKnG：结合时空知识图谱的混合记忆用于长程自我中心导航轨迹问答

Svetlana Lukina, Mohamad Al Mdfaa, Gloria Haro, Sergey Zagoruyko, Gonzalo Ferrer

机构 * Mobile Robotics Laboratory, Artificial Intelligence Center（移动机器人实验室，人工智能中心） ； Skoltech（斯科尔科沃科学技术学院） ； Intelligent Multimodal Vision Analysis Group, Department of Engineering, Universitat Pompeu Fabra（智能多模态视觉分析组，工程系，庞培法布拉大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出VL-MemKnG混合记忆框架，结合时空知识图谱与片段级上下文记忆，通过混合检索推理模块提升长程自我中心视频导航问答的准确性和效率。

SemGeoNav:A Safety-Guided Visual Navigation Approach with Semantic Reasoning and Geometric Planning

SemGeoNav：一种结合语义推理与几何规划的安全引导视觉导航方法

Yu Liu, Zongyang Chen, Yan Guo, Chao Liu, Xianfei Pan

机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学学院） 纠错

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

AI总结 提出SemGeoNav分层视觉导航框架，融合端到端模型的高层语义推理与几何方法的可靠局部规划，实现鲁棒图像导航并显著提升避障能力，在真实机器人上优于ViNT和NoMaD。

Comments The paper has been accepted by ICGNC 2026

Metis: A Generalizable and Efficient World-Action Model for Autonomous Driving and Urban Navigation

Metis: 一种用于自动驾驶和城市导航的通用高效世界-动作模型

Jingyu Li, Zhe Liu, Dongnan Hu, Junjie Wu, Zipei Ma, Wenxiao Wu, Chao Han, Zhihui Hao, Zhikang Liu, Kun Zhan, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongji University（同济大学） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 提出Metis框架，通过解耦视频生成与动作预测，采用混合专家架构和不对称注意力掩码，实现高效推理与泛化，在多个导航基准上取得最优性能。

FlashNav: Ultra-Fast Policy Training for Robot Navigation within 20 Seconds

FlashNav：20秒内实现超快速机器人导航策略训练

Shanze Wang, Yiwei Qian, Xinming Zhang, Jun Xue, Siwei Cheng, Xianghui Wang, Qingyuan Hu, Xiaoyu Shen, Wei Zhang

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出FlashNav框架，通过GPU加速和MDP对齐实现20秒内训练可部署的导航策略，在TurtleBot2和Unitree Go2上验证成功。

Comments 15 pages, 4 figures

GuideWalk: Learning Unified Autonomous Navigation and Locomotion for Humanoid Robots across Versatile Terrains

GuideWalk: 面向人形机器人的统一自主导航与运动学习，适用于多种地形

Haoxuan Han, Chen Chen, Linao Gong, Xin Yang, Hao Hu, Junhong Guo, Zhicheng He, Yao Su, Fenghua He

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Leju Robotics（乐聚机器人） 纠错

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

AI总结 提出GuideWalk框架，通过可通行性感知导航引导与地形自适应运动教师蒸馏，实现人形机器人在复杂地形上的稳定导航与运动协调。

WAM-Nav: Asymmetric Latent World-Action Modeling for Unified Visual Navigation

WAM-Nav：面向统一视觉导航的非对称潜在世界-动作建模

Ning Yang, Yan Huang, Kaiwen Peng, Ziheng He, Kai Wang, Cui Miao, Kailin Lyu, Guo Li, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Jing Liu, Nianfeng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； 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） ； FiveAges ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； GigaAI 纠错

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

AI总结 提出WAM-Nav，一种联合学习动作生成与潜在视觉预测的非对称扩散Transformer模型，通过共享扩散Transformer实现长时程动作与短时程视觉预测的联合扩散，并引入双流上下文条件机制和目标对齐模块，在统一策略下支持图像目标、点目标和无目标导航，在ClutterScenes和InternScenes基准上分别提升15.7%和3.3%的成功率，并在真实环境中实现85%的任务成功率。

Intelligent Sailing Model for Open Sea Navigation

公海航行智能航行模型

Hanna Krasowski, Stefan Schärdinger, Murat Arcak, Matthias Althoff

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 提出首个智能航行模型（ISM），模拟遵守海上交通规则的船舶，结合模型预测控制实现航点跟踪，在交互仿真中达到约97%的目标到达率且无碰撞。

ForestBack: Breadcrumb-Based Pedestrian Dead Reckoning for Infrastructure-Free Return Navigation

ForestBack：基于面包屑的步行者航位推算实现无基础设施返回导航

Aueaphum Aueawatthanaphisut, Chanakan Chaipan

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 提出ForestBack框架，通过面包屑式步行者航位推算（PDR）在无GPS/基础设施环境中记录路径并生成反向引导，实验显示轨迹RMSE降低15.76%。

Comments 9 pages, 6 figures, 1 table, and 19 equations

FloVerse: Floor Plan-Guided Multi-Modal Navigation

FloVerse：基于楼层平面图的多模态导航

Weiqi Huang, Shuangyi Dong, Jiaxin Li, Yifei Guo, Zan Wang, Wei Liang

机构 * School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工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)；分类 cs.RO

AI总结 提出FloVerse任务统一PointNav、ObjectNav和ImageNav，构建FloVerse-1.6K数据集，并设计ThreeDiff两阶段模仿学习策略，利用楼层平面图先验提升导航性能。

Comments Accepted at CVPR 2026

Guided Diffusion with Distilled Vision-Language Reliability for Aerial Navigation

基于蒸馏视觉语言可靠性的引导扩散用于空中导航

Ivan Valuev, Iana Zhura, Valerii Serpiva, Didar Seyidov, Dzmitry Tsetserukou

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出一种可靠性感知的扩散规划器，通过蒸馏视觉语言模型生成场景级可靠性热图，引导去噪过程处理不可靠区域，显著降低无人机导航中的障碍物违反率并提高区域可靠性。

AnyGoal: Vision-Language Guided Multi-Agent Exploration for Training-Free Lifelong Navigation

AnyGoal: 视觉-语言引导的多智能体探索实现免训练终身导航

MoniJesu James, Marcelino Julio Fernando, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出AnyGoal，一种免训练多机器人架构，利用视觉-语言模型（VLM）驱动前沿探索，通过共享2D高斯贝叶斯价值图（BVM）协调智能体，实现终身证据积累，在GOAT-Bench上达到52.4%子任务成功率，优于模块化方法27.7个百分点。

Comments 17 pages, 3 figures

Multi-Modal Multi-Agent Robotic Cognitive Alignment enabled by Non-Invasive Consumer Brain Computer Interfaces: A Proof of Concept Exploration

基于非侵入式消费级脑机接口的多模态多智能体机器人认知对齐：概念验证探索

Nataliya Kosmyna, Liz Jenkins, Anoop K. Sinha

机构 * GOOGLE（谷歌） ； Paradigms of Intelligence（智能范式） ； Cambridge, MA, United States（马萨诸塞州剑桥市，美国） ； Mountain View, CA, United States（加利福尼亚州山景城，美国） 纠错

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

AI总结 提出一种框架，利用消费级脑机接口监测脑电信号，在高认知负荷时延迟智能体通信，实现认知对齐的多智能体交互，初步验证了实时信号处理、大语言模型与机器人结合的可行性。

Comments 19 pages, 9 figures, for associated video, see https://youtu.be/0Tav-G87XGs

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)