机器人 / 具身智能

MemoGuard: An Adaptive Runtime for Guarding Against Memory Traps in Communication-Limited Robot Navigation

MemoGuard：一种用于在通信受限的机器人导航中防范内存陷阱的自适应运行时

Rajat Bhattacharjya, Hyeonjong Ju, Sing-Yao Wu, Eli Bozorgzadeh, Nikil Dutt

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 针对通信受限机器人导航中的内存陷阱问题，提出MemoGuard自适应运行时，在重用情景记忆前依拓扑、资源和结果契约验证，在模拟器及特定硬件上实验，有效减少电池安全违规和备用调用，降低开销并开源。

Comments Paper accepted at IEEE/ACM ESWEEK (CODES) 2026. Authors' version posted for personal use and not for redistribution. The definitive version of the paper will appear in IEEE Embedded Systems Letters

Dual Stress: Runtime Safety Monitoring for Safety-Constrained MPC Navigation

双重应力：安全约束模型预测控制导航的运行时安全监测

Jamil Chahine, Wenqi Cai, John Abanes, Anthony Tzes

机构 * American University of Beirut (AUB)（贝鲁特美国大学） ； New York University Abu Dhabi (NYUAD)（纽约大学阿布扎比分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于MPC约束优化的Karush-Kuhn-Tucker乘子的双重应力信号，将其与15个几何检测器对比，发现其漏检碰撞的补充预警能力显著，结合后可提升制动可行碰撞的预警占比。

Comments 6 pages, 4 figures, 2 tables, submitted to the 13th International Conference on Automation, Robotics and Applications (ICARA 2027)

MVP-Nav: Multi-layer Value Map Planner Navigator

MVP-Nav: 多层价值地图规划导航器

Wenyuan Xie, Shaokai Wu, Yijin Zhou, Yanbiao Ji, Guodong Zhang, Bayram Bayramli, Qiuchang Li, Xunchu Zhou, Yue Ding, Hongtao Lu

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

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

AI总结 针对零样本目标导航中缺乏深度信息导致的物理不确定性，提出MVP-Nav框架，通过3D基础模型重建物理占用并构建多层价值地图，实现语义与物理约束的统一规划，达到最先进性能。

VANDERER: Map-Free Exploration using Future-Aware and Visual-Curiosity-Guided Diffusion Policy

VANDERER: 基于未来感知与视觉好奇心引导扩散策略的无地图探索

Venkata Naren Devarakonda, Raktim Gautam Goswami, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami

机构 * Control/Robotics Research Laboratory (CRRL), Department of Electrical and Computer Engineering, NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院电气与计算机工程系控制/机器人研究实验室（CRRL）） ； New York University Abu Dhabi (NYUAD) Center for Artificial Intelligence and Robotics (CAIR)（纽约大学阿布扎比分校人工智能与机器人中心（CAIR）） 纠错

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

AI总结 提出VANDERER框架，利用视觉好奇心模块引导预训练扩散策略，仅依赖单目图像实现高效无地图探索，在多种模拟环境中平均探索面积比NoMaD多13.4%。

MVOFormer: Flow-Semantic Transformer for Robust Monocular Visual Odometry

MVOFormer：用于鲁棒单目视觉里程计的流-语义Transformer

Jituo Li, Shunwang Sun, Jialu Zhang, Xinqi Liu, Jinyao Hu, Zhicheng Lu, Sajad Saeedi, Guodong Lu

机构 * State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, Zhejiang University（浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室） ； Zhejiang Key Laboratory of Industrial Big Data and Robot Intelligent Systems（浙江省工业大数据与机器人智能系统重点实验室） ； School of Mechanical Engineering, Zhejiang University（浙江大学机械工程学院） ； Robotics Institute, Zhejiang University（浙江大学机器人研究院） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Rural Health Research Institute, Charles Sturt University（查尔斯特大学农村健康研究所） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出MVOFormer，一种流-语义双分支编码器与迭代多模态解码器结合的Transformer框架，通过融合密集几何运动与语义先验实现粗到细位姿优化，在零样本泛化上显著超越现有方法。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Enhancing Autonomous Vehicle Navigation with a Clothoid-Based Lateral Controller

基于回旋曲线（Clothoid）的横向控制器增强自动驾驶车辆导航

Aashish Shaju, Steve Southward, Mehdi Ahmadian

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.RO

AI总结 本研究提出结合自适应预瞄机制的Clothoid横向控制器，通过准反馈算法与超前滤波器提升自动驾驶车辆路径跟踪精度与稳定性，经TruckSim-Simulink联合仿真验证性能显著改善。

Comments Published version. 21 pages. Published in Applied Sciences, 2024

Journal ref Applied Sciences 14(5), 1817 (2024)

Deployable Human Preference Alignment in Robotics: Learning Representative Rewards from Diverse Human Preferences

机器人中可部署的人类偏好对齐：从多样化人类偏好中学习代表性奖励

Taehyung Kim, Gwangmo Lee, Minjun Chang, Sunghyun Lim, Jongeun Choi

专题命中 具身导航 ：robotics(title)；分类 cs.RO

AI总结 研究如何使机器人策略与人类偏好对齐，提出基于偏好的奖励聚类（PREC）框架，通过聚合用户轨迹学习共享轨迹编码器，将用户聚类并为每个聚类学习奖励模型，实验表明该方法能更准确聚类用户，在多指标上优于现有方法。

Comments 23 pages, 20 figures

Robust bipedal locomotion on flowable slopes via foot-driven terrain manipulation

通过足部驱动的地形操纵在可流动斜坡上实现稳健的双足运动

Deniz Kerimoglu, Junnosuke Kamohara, Jiyeon Maeng, Ziwon Yoon, Seth Hutchinson, Ye Zhao, Daniel I. Goldman

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 研究双足机器人在颗粒斜坡上的运动控制问题，通过研究带防滑钉足部的地面动力学，发现中等防滑钉间距利于行走，据此设计可调整防滑钉深度的足部，应用于大小不同的双足机器人，提出以肢体为中心调节地形相互作用的新控制方法。

Comments 38 pages, 12 figures

REMIND: RE-Identification with Memory for INDoor Navigation

REMIND：用于室内导航的带记忆重新识别

Pablo Diaz-Pereda, Alejandro Rodriguez-Ramos, David Perez-Saura, Pascual Campoy

机构 * Centre for Automation and Robotics C.A.R. (UPM-CSIC)（自动化与机器人技术中心C.A.R.（马德里理工大学 - 西班牙国家研究委员会）） ； Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.CV

AI总结 研究室内移动机器人物体重识别难题，提出REMIND在线跟踪器，结合多种技术，在专用室内数据集和ScanNet++上表现出色，IDF1高，完成场景能力强，且系统、框架和数据集已公开。

Comments 11 pages

GDPR-Aware Trajectory Sharing for ISAC-Assisted Robot Navigation: A Case Study on FID-Constrained Collision Prediction

用于ISAC辅助机器人导航的GDPR感知轨迹共享：FID约束碰撞预测的案例研究

Zexin Fang, Bin Han, Donglin Wang, Fengchen Pei, Hans D. Schotten

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.RO

AI总结 针对机器人避撞，通过FID约束轨迹共享方案，根据局部信息内容扰动传感估计，兼顾GDPR要求。实验表明该方案在隐私-效用权衡上优于固定误差扰动。

Comments Submitted to IEEE ISAC 2026

Cooperative-ORCA*: Real-Time Proactive Deadlock Avoidance for Continuous-Space Multi-Agent Navigation

Cooperative-ORCA*: 连续空间多智能体导航的实时主动死锁避免

Junfeng Wu, Jiaqi Chen, Hongkun Lyu, Kevin Zheng, Andy Li

机构 * Monash University（墨尔本大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出C-ORCA*算法，通过整合智能体完整空间轨迹和依赖关系主动预防死锁，避免后处理开销，在求解率、运行时间和流时间上显著超越现有方法。

Learning Control as Enabling Layer for Embodied Intelligence Research explored with Soft Robotic Swimming in diverse Flow Speeds

学习控制作为具身智能研究的使能层：以软体机器人在不同流速下游泳为例

Fabian Schwab, Federico Allione, Bingcheng Wang, Mohamed El Arayshi, Claudio Mucignat, Ivan Lunati, Cristiano Verrelli, Ardian Jusufi

机构 * Engineering Sciences Department, Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology（瑞士联邦材料科学与技术实验室工程科学系） ； Institute for NeuroInformatics, University of Zurich（苏黎世大学神经信息研究所） ； Department of Electronic Engineering, University of Rome Tor Vergata（罗马大学Tor Vergata电子工程系） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(title)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出PID-线性重复学习估计方案（PID-LRLES），通过周期学习补偿水流引起的跟踪误差，在0-32.6 cm/s流速下显著提高软体机器人的跟踪精度和重复性。

Comments 15 pages, 4 figures, 3 tables. Data and code availability statements included

Simulating Robotic Locomotion in Sand: Resistive Force Theory in an Open-Source Physics Engine

模拟沙地中的机器人运动：开源物理引擎中的阻力理论

Ryan Walker Brown, Laura K. Treers, Kathryn A. Daltorio

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； University of Vermont（佛蒙特大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(title)；分类 cs.RO

AI总结 将三维颗粒阻力理论（3D RFT）集成到MuJoCo物理引擎中，实现沙地行走模拟，验证了足端形状、速度和负载对运动的影响，并在六足机器人实验中预测行走距离和沉陷误差在20%以内。

Comments 12 pages, 7 figures

Interactive Pareto navigation for deep multi-task learning

深度多任务学习的交互式帕累托导航

Augustina C. Amakor, Konstantin Sonntag, Sebastian Peitz

机构 * Department of Computer Science, TU Dortmund, Dortmund, Germany（多特蒙德工业大学计算机科学系，德国多特蒙德） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习和人工智能研究所） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出偏好帕累托探索（PPE）框架，通过预测-校正方法沿帕累托流形切线方向引导偏好，利用Krylov子空间方法避免Hessian计算，实现高效交互式多目标优化。

FLAP: FOV-Constrained Active Perception Planning for Prior-Map-Free 3D Navigation

FLAP: 面向无先验地图3D导航的视场约束主动感知规划

Mengke Zhang, Sitong Li, Tiancheng Lai, Ruitian Pang, Mingxuan Zhang, Qingcheng Chen, Fei Gao, Chao Xu, Yanjun Cao

机构 * The State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室） ； Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Huzhou Key Laboratory of Autonomous System（湖州市自动驾驶系统重点实验室） ； Shanghai Institute of Special Equipment Inspection and Technical Research Co., Ltd（上海市特种设备监督检验技术研究院有限公司） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种将主动感知直接融入轨迹优化的规划框架，通过传感器坐标系下的视场几何约束和速度触发机制，在保证安全的同时提升效率，并支持任意3D机动。

Comments 18 pages, 19 figures

Task-Aware Environment Augmentation for Reliable Navigation via Shielded Conditional Diffusion

任务感知的环境增强：通过屏蔽条件扩散实现可靠导航

Bharawee Phoompho, Gokul Puthumanaillam, Yan Miao, Ruben Hernandez, Tim Bretl, Sayan Mitra, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title)；分类 cs.RO

AI总结 针对部分可观测环境下的轨迹规划可靠性问题，提出任务感知的环境增强方法SCoDA，利用条件扩散模型学习最优视觉标记布局，通过屏蔽采样引导标记放置，提升轨迹执行可靠性和完成时间。

Computing Smooth Geodesics under Two-Sided Curvature Bounds with Applications to Robotics and Image Analysis

计算双侧曲率约束下的光滑测地线及其在机器人和图像分析中的应用

Da Chen, Zhenjiang Li, Jean-Marie Mirebeau, Xuecheng Tai, Jinglin Zhang, Wei Zhang, Laurent D. Cohen

机构 * CEREMADE, University Paris Dauphine, University-PSL, CNRS, UMR 7534（巴黎多芬纳大学CEREMADE实验室，巴黎文理研究大学，法国国家科学研究中心，UMR 7534） ； Department of Radiation Oncology, Shandong Cancer Hospital and Institute, Shandong First Medical University, Shandong Academy of Medical Sciences（山东省肿瘤医院放射肿瘤科，山东第一医科大学，山东省医学科学院） ； Department of Mathematics, Centre Borelli, ENS Paris-Saclay, CNRS, University Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学数学系，博雷利中心，巴黎萨克雷高等师范学校，法国国家科学研究中心） ； Norce（挪威研究中心） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（山东大学控制科学与工程学院） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotics(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种基于Hamilton-Jacobi-Bellman偏微分方程框架的曲率有界测地线模型，通过约束曲率上下界实现路径的光滑性和几何控制，并给出离散化求解方案，应用于机器人路径规划和图像曲线结构跟踪。

HOME: Robust Hough-space Matching Method for Structured and Textureless Videos

HOME：用于结构化和无纹理视频的鲁棒霍夫空间匹配方法

Masaki Satoh

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

AI总结 针对机器人定位中基于点的特征在结构化或无纹理环境中失效的问题，提出HOME框架，将图像转换到霍夫空间，通过一维点匹配实现高效线匹配，经单应性估计验证，其匹配精度高、速度快，扩展到3D姿态估计前景广阔。

Comments 7 pages, 5 figures

Accuracy potential of visual localization exploiting high-end street-level imagery

利用高端街景图像进行视觉定位的精度潜力

Jonas Meyer, Stephan Nebiker, Pascal Theiler, Norbert Haala

机构 * FHNW（西北应用科技大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉定位精度潜力，引入结合多种技术的可扩展管道，利用FHNW Muttenz数据集评估，实验表明其平移和旋转精度可观，能补充GNSS定位，为3D地理空间数据采集等铺平道路。

Comments 26 pages, 6 figures

ImprovedVBGS: Real-time Continual Variational Bayes Gaussian Splatting

改进的 VBGS：实时连续变分贝叶斯高斯点云融合

Damani Mguni-Coker

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

AI总结 针对实时重建需求，改进的 VBGS 框架通过空间截断变分推理和改进重新分配，加速连续重建。在 NeRF 合成数据集上，RTX 3070 Ti 实现平均每帧延迟大幅降低，加速 1680 倍，且保持重建质量。

Comments 5 pages, 4 figure. Technical Report. This work introduces ImprovedVBGS, accelerated continual learning for 3D Gaussian Splatting based Reconstruction. Code available at [https://github.com/damanimc/ImprovedVBGS](https://github.com/damanimc/ImprovedVBGS)

Fast 3D Foundation Model Initialized Gaussian Splatting

快速3D基础模型初始化高斯点云渲染

Anurag Dalal, Daniel Hagen, Kjell G. Robbersmyr, Kristian Muri Knausgård

机构 * Aust-Agder utviklings- og kompetansefond (AAUKF)（奥斯特-阿格德尔发展与能力基金） 纠错

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

AI总结 介绍一种无需传统运动结构方法的高质量3D高斯点云重建快速方法，利用3D基础模型初始化相机姿态和点云，通过深度引导损失函数联合优化，提升稀疏视图重建质量，减少训练时间。

Comments 8 pages, 5 figures, 5 tables. Accepted at ICECET 2026

Journal ref 2026 6th International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET), Rome, Italy, July 6-9, 2026

Deep Learning Approaches for 3D Medical Scene Completion: From Geometric Modeling to Generative Paradigms

三维医学场景补全的深度学习方法：从几何建模到生成范式

Afifa Khaled, Said Jadid Abdulkadir, Majdy Mohamed Eltayeb Eltahir

机构 * Universiti Teknologi PETRONAS（马来西亚国油科技大学） ； King Khalid University（哈立德国王大学） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了2016-2026年间三维场景补全技术的演进，从SSCNet的体素语义补全到结合扩散先验与高斯泼溅的实时渲染新范式，讨论了多种表示范式并提出了分类法，最后给出了未来研究方向。

HERCULES: An Open-Source Simulation Framework for Heterogeneous Multi-Robot SLAM, Collaborative Perception, and Exploration

HERCULES：面向异构多机器人SLAM、协同感知与探索的开源仿真框架

Sandilya Sai Garimella, Daniel Chase Butterfield, Sean Wilson, Lu Gan

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Georgia Tech Research Institute（佐治亚理工学院研究所） 纠错

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

AI总结 提出基于UE5的开源仿真框架HERCULES，支持异构无人机-无人车协同，解决架构限制，提供共享导航栈、红外相机和动态环境，验证了多机器人SLAM与探索的有效性。

Comments 19 pages, 14 figures, and 12 tables

DF-ExpEnse: Diffusion Filtered Exploration for Sample Efficient Finetuning

DF-ExpEnse: 扩散滤波探索用于高效样本微调

Calvin Luo, Chen Sun, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 提出DF-ExpEnse探索技术，利用生成控制策略的多模态建模能力和评论家集成，在微调中高效收集在线经验，提升样本效率。

Comments ICML 2026

Mind Your Steps: A General Learning Framework for Accurate Humanoid Foothold Tracking

注意你的步伐：一种用于精确人形机器人落脚点跟踪的通用学习框架

Alessandro Montenegro, Shihao Li, Puze Liu, Alberto Maria Metelli, Jan Peters

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Italian Institute of Technology（意大利技术研究院） ； University of Pisa（比萨大学） 纠错

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

AI总结 提出一种轻量级通用3D落脚点跟踪策略学习框架，通过目标采样器动态提供步态支持，结合新目标表示克服真实世界噪声，实现与多种高层规划器无缝集成的精确自然运动。

Comments Accepted to RSS 2026

Development of a Handheld Actuation Mechanism for a Tendon-driven Robotically Steered Guidewire

用于肌腱驱动的机器人操纵导丝的手持式驱动机构的开发

Saima Chavenet, Timothy A. Brumfiel, Revanth Konda, Jaydev P. Desai

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

AI总结 针对血管内介入中手动导丝导航难题，开发用于肌腱驱动机器人导丝的手持式驱动机构，集成紧凑卷轴机制，可电动与手动结合操作，能执行多种动作，在模拟主动脉模型中得到验证。

Journal ref Hamlyn Symposium on Medical Robotics 2026

G-MAPP: GPU-accelerated Multi-Agent Planning and Perception for Reactive Motion Generation

G-MAPP: 基于GPU加速的多智能体规划与感知用于反应式运动生成

Tanmay Bishnoi, Riddhiman Laha, Tobias Löw, Jose Alex Chandy, Luis F. C. Figueredo, Sami Haddadin

机构 * Department of Electrical, Computer, and Biomedical Engineering, Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学电气、计算机与生物医学工程系） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Institute for Experiential Robotics, Northeastern University（东北大学体验式机器人研究所） ； Idiap Research Institute（Idiap 研究所） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； CHART Group at the School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院 CHART 小组） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotics(abstract,journal_ref)；world model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出GPU加速的框架，通过并行状态探索和紧密耦合感知-动作循环，实现非结构化环境中的实时反应式运动生成，在7自由度机器人上达到5倍加速并成功避障。

Comments The implementation is available at: https://github.com/chart-research/g-mapp

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7516-7523, June 2026

Fully Multiplicative Attitude and Orbit Determination for Deep space Navigation

用于深空导航的全乘法姿态和轨道确定

Ridma Ganganath, Simone Servadio

专题命中 具身导航 ：navigation(title)

AI总结 研究针对深空导航联合航天器姿态-轨道估计及双星跟踪器对准校准问题，提出全乘法无迹卡尔曼滤波器，通过融合多种测量并保留天体像差，对比乘法扩展卡尔曼滤波器，蒙特卡罗结果显示其在粗传播间隔时性能更优。

Comments 21 pages, 13 figures

High Speed High Signal-to-Noise Ratio Antenna Measurements -- Demonstration for UAV-Based Near-Field Measurements of Modulated Terrestrial Navigation Signals

高速高信噪比天线测量——基于无人机的调制地面导航信号近场测量演示

Thomas F. Eibert, Denis Unruh, Thomas Mittereder, Alexander H. Paulus

专题命中 具身导航 ：navigation(title)

AI总结 提出一种通过短时测量、傅里叶变换、窄带滤波和逆傅里叶变换实现高速高信噪比天线测量的方法，并成功应用于无人机采集的DVOR和ILS调制近场数据。

Comments 10 pages, 15 figures

Zetta $ζ$: An Efficient Closed-Loop Embodied Harness for Self-Evolving Physical Intelligence

Zetta ζ：用于自进化物理智能的高效闭环具身框架

Xin Ding, Liang Mi, Mingzhe Huang, Zixuan Wang, Chao Zhang, Zixu Hao, Fu Chen, Xiangyu Li, Yikai Zheng, Yaoyu Guo, Weijun Wang, Kun Li, Hao Wu, Yunxin Liu, Ting Cao

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Z-Trans AI 纠错

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

AI总结 Zetta ζ是一种闭环具身框架，通过时间尺度分离的循环进化评判器与恢复技能，结合Z-Infra在LIBERO-Pro、RoboCasa上实现90.8%、93.6%的成功率，为物理智能扩展提供路径。