视觉与机器人
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
面向视觉-语言导航的开放集语义分组3D高斯地图
机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence（脑机智能国家重点实验室）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出一种3D高斯地图表示环境，通过在线构建自中心场景地图和开放集语义分组操作增强几何与语义信息，并设计多层级动作预测策略，在三个公开基准上验证了有效性。
RCSP: 面向安全动态机器人导航的风险敏感推测性场景规划
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气计算机工程系）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出风险敏感推测性场景规划（RCSP），通过轻量级信念维护、未来交互采样和高风险尾部惩罚，结合局部安全检查，解决移动机器人在动态障碍物环境中的预测性近碰撞承诺问题，并在仿真中验证其提升安全性和路径质量。
NightSight：利用事件在黑暗中进行被动计算导航
机构 * NVIDIA
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出一种结合单目事件相机、编码孔径镜头和红外点投影仪的轻量级感知方法，通过卷积神经网络解码深度相关模糊签名生成密集深度图，实现小型空中机器人在完全黑暗环境中的实时导航。
Comments 6 pages, 7 figures
可调质心的重力驱动滑翔机的智能导航
机构 * AML, Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University, 100084 Beijing, China（AML，工程力学系，清华大学，北京100084，中国） ； Department of Physics, Gothenburg University, 41296 Gothenburg, Sweden（物理系，哥德堡大学，瑞典41296哥德堡）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 通过直接数值模拟和强化学习，研究了可调质心的紧凑型滑翔机在粘性流体中沉降时的最优导航策略，揭示了粒子雷诺数对策略选择的关键影响。
Comments 13 pages, 8 figures
Journal ref Phys. Rev. Research 7 (2025) 043200
基于高程图梯度的千米级GNSS拒止无人机导航：SPRIN-D挑战优胜系统
机构 * Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克技术大学布拉格分校电子工程系）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对GNSS拒止环境下无人机长距离飞行中的漂移问题，提出一种利用高程图梯度模板匹配进行漂移校正的轻量级定位方法，并在SPRIN-D挑战中实现9公里航点导航。
Comments 8 pages
松耦合因子图优化用于伪卫星增强导航
机构 * Federal Ministry for Economic Affairs and Energy, Germany（德国经济事务和能源部长办公厅） ； German Federal Ministry of Research, Technology, and Space (BMFTR)（德国联邦研究、技术和空间部长办公厅） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出一种松耦合因子图优化框架，融合GNSS/伪卫星最小二乘解与IMU数据，在低可见度环境下相比标准最小二乘方法将平均三维误差降低22.8%至41.3%。
Elevator-LIO：电梯引起的非惯性运动下多层导航的鲁棒激光雷达-惯性里程计
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出Elevator-LIO框架，通过解耦状态估计模型和模式依赖的迭代误差状态卡尔曼滤波器，实现电梯内连续定位，并利用自适应体素降采样和事件触发更新抑制垂直漂移。
Comments 16 pages, 10 figures, 5 tables
并行八叉树映射：一种用于自主导航中路径规划增强的可扩展框架
机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Florida（佛罗里达大学机械与航空航天工程系） ； Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学电气与系统工程系）
专题命中 具身导航 ：navigation(title)；robotics(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出并行八叉树映射（POMP），一种高效的基于八叉树的映射技术，通过在固定占用网格分辨率下优化自由空间表示，提升路径规划效率和成功率，特别是在复杂环境中。
KIO-planner: 基于双映射的注意力引导单阶段运动规划用于无人机导航
机构 * Faculty of Applied Sciences（应用科学学院） ； Macao Polytechnic University（澳门理工学院） ； College of Animal Science and Technology（动物科学与技术学院） ； Zhongkai University of Agriculture and Engineering（仲恺农业工程学院） ； School of Economics and Management（经济管理学院） ； South China Normal University（华南师范大学） ； Information Engineering School（信息工程学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出KIO-planner，一种基于注意力引导的单阶段轨迹规划框架，通过整合CBAM模块和双映射机制，实现了在密集障碍环境中低延迟、可靠的运动规划，提高了导航的敏捷性和安全性。
Comments Accepted by an IEEE Vehicular Technology Conference. 6 pages, 4 figures, 1 table
MCNav: 用于零样本目标导向导航的记忆感知动态认知图
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出MCNav，一种记忆感知的动态认知图导航框架，通过高效查询已探索区域的相关物体信息，解决零样本目标导向导航中目标丢失或误识别的问题，通过目标再验证和遗漏目标再探索策略，结合黑名单和双检机制，实现最先进的性能。
超越航点：双热图接地用于跨具身语义导航
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； JD AI Research（京东人工智能研究院）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种统一的视觉-语言框架，通过双热图表示替代单点回归，以解决语义指令与物理可达性之间的差距，从而提升跨具身语义导航的鲁棒性和性能。
REACT：面向轮式移动机器人连续编队导航的环境自适应架构
机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan（密歇根大学土木与环境工程系）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出REACT架构，通过集中式编队生成和分布式编队维护相结合的方法，解决轮式移动机器人在复杂环境中编队导航的适应性问题，实现了无轨迹冲突的连续编队导航。
InFeR：在学习视觉导航控制中的有信息故障韧性
机构 * School of Computing & Smart Systems Institute, National University of Singapore（计算与智能系统学院研究所，新加坡国立大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究提出InFeR框架，通过变分信息瓶颈损失重构潜在空间以检测OOD故障，并利用Grad-CAM技术局部化故障源，从而在无需额外训练数据的情况下实现故障自恢复，提升了复杂环境中的长距离导航鲁棒性。
ORION：用于合作多智能体在线导航的选项正则化深度强化学习
机构 * Department of Mechanical Engineering, College of Design and Engineering, National University of Singapore（机械工程系，设计与工程学院，新加坡国立大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究提出ORION框架，通过选项批评方法和双阶段合作策略，解决部分已知环境中多智能体导航的路径最优与环境信息收集之间的平衡问题，实现高效实时协作。
超越几何：在复杂3D环境中高效拓扑导向的导航
机构 * School of Integrated Circuits（集成电路学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种表面提取框架，通过强制地面支撑、头顶 clearance 和基于种子的连通性约束，构建了物理可达的站立位置的简化状态空间，从而在复杂3D环境中实现高效的拓扑导向导航。
NORM-Nav: 通过自然语言行为约束实现零样本移动机器人导航
机构 * College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学信息科学与技术学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Institute of Systems Engineering and Collaborative Laboratory for Intelligent Science and Systems, Macau University of Science and Technology（澳门大学系统工程与智能科学与系统联合实验室） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出NORM-Nav框架，通过将自然语言行为约束整合到基于成本图的规划中，提升移动机器人在人类环境中导航的社交适应性，实验表明其在任务成功率和轨迹贴近人类参考方面优于基线方法。
信息辅助导航：综述
机构 * Hatter Department of Marine Technologies, Charney School of Marine Sciences, University of Haifa（哈特尔海洋技术系，查内海洋科学学院，海法大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文综述了信息辅助导航，将其分为直接、间接和模型辅助三类，通过匹配约束提升导航精度并补偿丢失信息。
Comments 8 figures, 3 tables
Journal ref IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, volume 72, pages 1-18, 2023
可微优化分层安全关键控制用于通过共形预测的风险感知导航
机构 * Institute of Robotics and Automatic Information Systems, College of Artificial Intelligence, Nankai University, Tianjin 300071, China（机器人与自动化信息系统学院，人工智能学院，南开大学，天津300071，中国） ； Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Nankai University, Tianjin 300071, China（先进交叉学科研究院，南开大学，天津300071，中国） ； Institute of Intelligence Technology and Robotic Systems, Shenzhen Research Institute of Nankai University, Shenzhen 518083, China（智能技术与机器人系统研究所，南开大学深圳研究院，深圳518083，中国）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于共形预测的可微优化分层安全关键控制方法，用于未知环境中风险感知导航。通过生成风险感知障碍物椭球体，构建控制屏障函数以实现避障和可行性保障，并通过数值模拟验证了方法的有效性。
反应式机器人中心安全机制用于受约束和动态环境中的自主导航
机构 * Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering（计算机科学与电气与空间工程系）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种基于3D激光雷达感知的复合控制屏障函数安全过滤器，用于实时保障自主机器人在受限动态环境中的安全导航，通过现场实验验证其在复杂环境下的可靠性。
Comments 9 pages, 12 figures, currently under review
地形一致的参考引导强化学习用于人形导航自主性
机构 * Department of Computing and Mathematical Sciences, California Institute of Technology（计算与数学科学部，加州理工学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种训练参考引导感知强化学习策略的方法，通过在训练中调节参考轨迹使其与地形几何一致，提升人形机器人导航自主性。
Comments 8 pages, 4 figures, intended to submit to Humanoids 2026
探索VLM-LLM导航中的瓶颈：3D场景理解能力如何影响零样本VLN
机构 * Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services, Shanghai Jiao Tong University（上海导航与基于位置的服务关键实验室，上海交通大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文研究了零样本视觉-语言导航中3D场景理解能力对性能的影响，提出了统计成功率上限，揭示了感知饱和现象，建议转向导航相关的核心词汇和准确的边界框比例。
Comments Accepted by ICRA Workshop MM-Spatial AI, Oral
蓝牙相控阵辅助惯性导航的因子图方法：实验验证
机构 * Department of Engineering Cybernetics, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（工程 cybernetics 部，挪威科学技术大学（NTNU））
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文通过多旋翼无人机实验数据，比较了基于因子图优化的稳健估计策略，评估蓝牙角测量在GNSS信号丢失情况下的导航性能。
Comments 6 pages, 5 figures, 2 tables. \c{opyright} 2026 the authors. This work has been accepted to IFAC for publication under a Creative Commons Licence CC-BY-NC-ND
有界输入真比例导航用于撞击时间控制
机构 * Intelligent Systems & Control (ISaC) Lab, Department of Aerospace Engineering, Indian Institute of Technology Bombay（智能系统与控制（ISaC）实验室，航空航天工程系，印度理工学院班加罗尔） ； Guidance, Autonomy, Learning, and Control for Intelligent Systems (GALACxIS) Lab, Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, University of Cincinnati（智能系统引导、自主、学习与控制（GALACxIS）实验室，航空航天工程与工程力学系，辛辛那提大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种非线性制导策略，能够在严格满足控制输入界限的情况下拦截匀速非机动目标，采用真比例导航作为基础，结合滑模控制技术实现时间约束下的拦截。
Comments Preprint; Accepted for presentation at the 15th Asian Control Conference, June 17th-21st, 2026, Indonesia
HCSG：以人类为中心的语义-几何推理用于视觉-语言导航
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 HCSG提出了一种以人类为中心的框架，通过结合几何预测和语义解释，提升动态环境中视觉-语言导航的安全性和社交智能。
伽利略导航系统中未知时间延迟的状态估计
机构 * Control of Networked Systems Group（网络化系统控制组） ； University of Klagenfurt（克莱根furt大学） ； Systems Theory and Robotics Group（系统理论与机器人组） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； I3S, CNRS, Université Côte d’Azur and Institut Universitaire de France（I3S、CNRS、坎特伯雷大学及法国大学研究院）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种基于伽利略对称性的几何框架，用于建模带有时间延迟的惯性导航系统，通过等变滤波器联合估计导航状态和时间延迟，验证结果显示其在保持精度和一致性方面优于现有EKF方法。
解释情境感知的人类偏好以实现多目标机器人导航
机构 * Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, Germany（波恩-莱茵-锡格应用科学大学，德国） ； University of Bonn, Germany（波恩大学，德国） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, Germany（拉马尔机器学习与人工智能研究所，德国）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种结合基础模型与多目标强化学习政策的框架，使机器人能理解并应用情境依赖的导航偏好，提升在共享人类环境中的适应性、透明性和可用性。
具有物理意识的神经网络：用于磁导航的去噪
机构 * Ashoka University（阿什oka大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出基于物理约束的神经网络方法，用于磁导航中去除飞机自身引起的磁噪声，通过 divergence-free 和 E(3)-equivariance 约束提升时空性能，实验表明其在预测准确性和物理合理性上优于传统方法。
Floorplan2Guide: 基于LLM的BLV室内导航floorplan解析
机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩分校）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出利用基础模型将floor plan转化为可导航的知识图谱，并生成可读的导航指令，通过LLM提取空间信息，提升BLV用户室内导航的精度与安全性。
Comments Accepted for publication in the proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2025)
Journal ref IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2025), pp. 7477-7485
神经距离引导的路径积分控制用于拖拉机-挂车导航
机构 * Department of Biological and Agricultural Engineering, University of California Davis（加州大学戴维斯分校生物与农业工程系） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学杭州全球科技创新中心）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出基于几何神经编码器的路径积分控制器，用于实现拖拉机-挂车在复杂农业环境中的安全导航，通过实时距离估计提升动态可行性。
PECMAN：基于感知的协作多智能体导航在未知环境中
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Connecticut（电子与计算机工程系，康涅狄格大学）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 PECMAN通过分布式树形变形和共享感知策略，实现多智能体在未知环境中的协作导航，提高实时适应性和效率，减少冗余反应，提升团队完成效率达52%。
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