机器人 / 具身智能

Floor Plan-Guided Visual Navigation Incorporating Depth and Directional Cues

结合深度和方向线索的平面图引导视觉导航

Weiqi Huang, Jiaxin Li, Zan Wang, Huijun Di, Wei Liang, Zhu Yang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Yangtze Delta Region Academy of Beijing Institute of Technology（北京理工大学长江三角洲地区学院） 纠错

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

AI总结 GlocDiff通过结合局部深度线索和全局方向指导，实现高效的平面图引导视觉导航。

Generation of Real-time Robotic Emotional Expressions Learning from Human Demonstration in Mixed Reality

基于混合现实的人类示范生成实时机器人情感表达

Chao Wang, Michael Gienger, Fan Zhang

机构 * Honda Research Institute Europe（本田欧洲研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种基于混合现实的人类示范生成实时机器人情感表达的框架，通过流匹配生成过程实现逼真且多样的情感表达。

Comments 5

How Human Motion Prediction Quality Shapes Social Robot Navigation Performance in Constrained Spaces

人类运动预测质量如何影响受限空间中社交机器人导航性能

Andrew Stratton, Phani Teja Singamaneni, Pranav Goyal, Rachid Alami, Christoforos Mavrogiannis

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

AI总结 本研究探讨了人类运动预测质量对受限空间中社交机器人导航性能的影响，发现传统指标不可靠，合作假设失效，高效导航牺牲人类效率。

Feedback-Based Mobile Robot Navigation in 3-D Environments Using Artificial Potential Functions Technical Report

基于反馈的三维环境移动机器人导航人工势场方法技术报告

Ro'i Lang, Elon Rimon

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

AI总结 本文提出了一种用于三维环境中移动机器人导航的人工势场方法，通过多项式函数构造并验证了在存在障碍物时的导航性能。

A brain-inspired information fusion method for enhancing robot GPS outages navigation

一种受大脑启发的信息融合方法，用于增强机器人GPS失灵时的导航

Yaohua Liu, Hengjun Zhang, Binkai Ou

机构 * Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； School of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学电子工程与自动化学院） ； Innovation and Research and Development Department, BoardWare Information System Company Ltd（BoardWare信息系统公司创新与研发部） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于脉冲神经网络的脑启发GPS/INS融合方法，用于提升机器人在GPS失灵时的导航精度和可靠性。

Contact-aware Path Planning for Autonomous Neuroendovascular Navigation

具有接触意识的自主神经内血管导航路径规划

Aabha Tamhankar, Ron Alterovitz, Ajit S. Puri, Giovanni Pittiglio

机构 * FuTURE Lab, Department of Robotics Engineering, Worcester Polytechnic Insitute (WPI)（沃思彻斯特理工学院未来实验室） ； Department of Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学系） ； UMass Memorial Medical Center（马萨诸塞州纪念医疗中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种高效的接触意识路径规划方法，用于自主神经内血管导航，实现了快速且精确的路径计算，具有亚毫米级的跟踪精度。

Comments 8 pages, 7 figures, IROS(R-AL)

OpenSocInt: A Multi-modal Training Environment for Human-Aware Social Navigation

OpenSocInt: 一种多模态训练环境用于人感知的社会导航

Victor Sanchez, Chris Reinke, Ahamed Mohamed, Xavier Alameda-Pineda

机构 * Inria at Univ. Grenoble Alpes, LJK, CNRS（Inria与格勒诺布尔阿尔卑斯大学、LJK、CNRS） 纠错

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

AI总结 OpenSocInt是一个开源多模态训练环境，用于研究人感知的社会导航，支持不同感知特征的编码与融合以及多种代理的训练。

Follow the Signs: Using Textual Cues and LLMs to Guide Efficient Robot Navigation

跟随标识：利用文本线索和大语言模型引导高效的机器人导航

Jing Cao, Nishanth Kumar, Aidan Curtis

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型和符号模式提升机器人在稀疏环境中高效导航的能力，通过文本线索预测目标位置并优化路径规划。

Integrating Sample Inheritance into Bayesian Optimization for Evolutionary Robotics

将样本继承整合到贝叶斯优化中用于进化机器人

K. Ege de Bruin, Kyrre Glette, Kai Olav Ellefsen

机构 * Department of Informatics, University of Oslo（信息学院，奥斯陆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用样本继承提升贝叶斯优化在进化机器人中的性能，通过两种继承方式验证了其有效性，展示了低预算下的高效优化策略。

MOON: Multi-Objective Optimization-Driven Object-Goal Navigation Using a Variable-Horizon Set-Orienteering Planner

MOON：基于多目标优化的物体-目标导航变量视距集导向规划器

Daigo Nakajima, Kanji Tanaka, Daiki Iwata, Kouki Terashima

机构 * University of Fukui（福井大学） 纠错

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

AI总结 MOON通过多目标优化解决大规模复杂环境中的导航问题，结合可变视距集导向规划和高效神经规划器，提升全局规划与实时决策效率。

Comments 9 pages, 7 figures, technical report

Improving Behavioral Alignment in LLM Social Simulations via Context Formation and Navigation

通过情境形成与导航提升LLM社交模拟中的行为一致性

Letian Kong, Qianran, Jin, Renyu Zhang

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

AI总结 本文提出通过情境形成与导航提升LLM在复杂决策环境中的行为一致性，验证了两阶段框架在不同任务中的有效性。

Comments 39 pages, 2 figures, 3 tables

Topological Mapping and Navigation using a Monocular Camera based on AnyLoc

基于AnyLoc的单目相机拓扑映射与导航

Wenzheng Zhang, Yoshitaka Hara, Sousuke Nakamura

机构 * Graduate School of Science and Engineering, Hosei University（Hosei大学工学研究院） ； Future Robotics Technology Center (fuRo), Chiba Institute of Technology（Chiba技术大学未来机器人技术中心） ； Faculty of Science and Engineering, Hosei University（Hosei大学工学学院） 纠错

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

AI总结 基于AnyLoc的单目相机实现高效拓扑映射与导航，通过关键节点简化路径规划，提升导航成功率并降低计算成本。

Comments Published in Proc. IEEE CASE 2025. 7 pages, 11 figures

Journal ref Proc. IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2025

ADMM-MCBF-LCA: A Layered Control Architecture for Safe Real-Time Navigation

ADMM-MCBF-LCA：一种用于安全实时导航的分层控制架构

Anusha Srikanthan, Yifan Xue, Vijay Kumar, Nikolai Matni, Nadia Figueroa

机构 * School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania（工程与应用科学学院，宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 ADMM-MCBF-LCA通过分层控制架构实现安全实时导航，结合离线路径库和在线路径选择，确保在动态环境中安全完成任务。

Journal ref Proc. IEEE Int. Conf. Robot. Autom. (ICRA), 2025, pp. 9243-9250

MDE-AgriVLN: Agricultural Vision-and-Language Navigation with Monocular Depth Estimation

MDE-AgriVLN: 农业视觉与语言导航与单目深度估计

Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xin Chen, Xiang Li

机构 * China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

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

AI总结 MDE-AgriVLN通过单目深度估计提升农业机器人视觉与语言导航性能，提高成功率并降低导航误差。

The Bulldozer Technique: Efficient Elimination of Local Minima Traps for APF-Based Robot Navigation

推土机技术：用于基于人工势场的机器人导航的高效局部极小值陷阱消除方法

Mohammed Baziyad, Manal Al Shohna, Tamer Rabie

机构 * Smart Automation and Communication Technologies (SACT), Research Institute of Sciences and Engineering, University of Sharjah, UAE（智能自动化与通信技术（SACT）、科学与工程研究院、沙迦大学，阿联酋） ； Computer Engineering Department, University of Sharjah, UAE（计算机工程系、沙迦大学，阿联酋） 纠错

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

AI总结 本文提出推土机技术，通过回填机制和斜坡增强方法解决基于人工势场的机器人导航中的局部极小值问题，提高执行速度和路径质量。

Sampling with Shielded Langevin Monte Carlo Using Navigation Potentials

使用导航势的屏蔽Langevin蒙特卡洛采样

Nicolas Zilberstein, Santiago Segarra, Luiz Chamon

机构 * Rice University, USA 4cm \' E cole polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, FR 纠错

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

AI总结 本文提出屏蔽Langevin蒙特卡洛方法，通过结合空间自适应温度和排斥漂移，实现对非凸空间中约束分布的有效采样，并在高斯混合和MIMO检测中验证了其有效性。

MAction-SocialNav: Multi-Action Socially Compliant Navigation via Reasoning-enhanced Prompt Tuning

MAction-SocialNav: 通过推理增强的提示调优实现多动作社交合规导航

Zishuo Wang, Xinyu Zhang, Zhuonan Liu, Tomohito Kawabata, Daeun Song, Xuesu Xiao, Ling Xiao

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（信息科学与技术研究生院，北海道大学） ； Graduate School of Computer Science, George Mason University（计算机科学研究生院，乔治·梅森大学） 纠错

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

AI总结 MAction-SocialNav通过推理增强的提示调优实现多动作社交合规导航，提升决策质量与安全性，效率高于现有模型。

Efficient Collaborative Navigation through Perception Fusion for Multi-Robots in Unknown Environments

通过感知融合实现多机器人在未知环境中的高效协作导航

Qingquan Lin, Weining Lu, Litong Meng, Chenxi Li, Bin Liang

机构 * Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于感知融合的多机器人协作导航方法，通过图注意力架构和信息增益权重提升规划效率，实验证明在未知环境中显著提高导航效率和路径优化能力。

Fast Navigation Through Occluded Spaces via Language-Conditioned Map Prediction

通过语言条件制图实现快速通过遮挡空间

Rahul Moorthy Mahesh, Oguzhan Goktug Poyrazoglu, Yukang Cao, Volkan Isler

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

AI总结 本研究提出PaceForecaster，通过整合语言条件指令提升机器人在遮挡空间中的导航效率，实验显示性能提升达36%。

CoDrone: Autonomous Drone Navigation Assisted by Edge and Cloud Foundation Models

CoDrone：由边缘和云基础模型辅助的自主无人机导航

Pengyu Chen, Tao Ouyang, Ke Luo, Weijie Hong, Xu Chen

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

AI总结 CoDrone通过整合云-边-端协作计算框架和基础模型，提升无人机自主导航性能，实现更高效和精确的环境感知与动态适应。

Comments This paper is accepted by the IEEE Internet of Things Journal (IoT-J) for publication in the Special Issue on "Augmented Edge Sensing Intelligence for Low-Altitude IoT Systems"

Agile and Safe Trajectory Planning for Quadruped Navigation with Motion Anisotropy Awareness

具备运动各向异性意识的四足机器人导航轨迹规划

Wentao Zhang, Shaohang Xu, Peiyuan Cai, Lijun Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, China（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种考虑四足机器人运动各向异性的导航框架，通过轨迹生成与优化提升导航效率和安全性。

Comments 8 pages, 6 figures, submitted to 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Deep Learning-based Robust Autonomous Navigation of Aerial Robots in Dense Forests

基于深度学习的密集森林中无人机鲁棒自主导航

Guglielmo Del Col, Väinö Karjalainen, Teemu Hakala, Yibo Zhang, Eija Honkavaara

机构 * Department of Remote Sensing and Photogrammetry, Finnish Geospatial Research Institute FGI, The National Land Survey of Finland（遥感与摄影测量系，芬兰地理空间研究 institute FGI，芬兰国家土地测绘局） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于深度学习的无人机导航方法，通过改进的深度编码和神经运动原始评价，提高在密集森林中的自主导航能力，实验证明其在复杂环境中的可靠性和安全性。

CitySeeker: How Do VLMS Explore Embodied Urban Navigation With Implicit Human Needs?

CitySeeker: VLMS如何通过隐含人类需求探索具身城市导航

Siqi Wang, Chao Liang, Yunfan Gao, Erxin Yu, Sen Li, Yushi Li, Jing Li, Haofen Wang

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Tongji University（同济大学） ； Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院南京地理与湖泊研究所） ； Research Centre for Data Science & Artificial Intelligence（数据科学与人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 CitySeeker通过评估VLMs在动态城市环境中探索具身导航的能力，揭示了隐含需求理解中的关键瓶颈，并提出改进策略以提升空间推理和决策能力。

Mirror Skin: In Situ Visualization of Robot Touch Intent on Robotic Skin

镜肤：机器人触觉意图的现场可视化

David Wagmann, Matti Krüger, Chao Wang, Jürgen Steimle

机构 * Saarland University, Saarland Informatics Campus（萨尔兰大学，萨尔兰信息技术校区） ； Honda Research Institute Europe（本田欧洲研究院） 纠错

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

AI总结 镜肤通过高分辨率视觉反馈提升机器人触觉意图的传达，提高交互准确性并减少响应时间。

E-Navi: Environmental Adaptive Navigation for UAVs on Resource Constrained Platforms

E-Navi：面向资源受限平台的环境自适应导航

Boyang Li, Zhongpeng Jin, Shuai Zhao, Jiahui Liao, Tian Liu, Han Liu, Yuanhai Zhang, Kai Huang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing（智能与先进计算关键实验室） 纠错

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

AI总结 E-Navi通过动态调整任务执行优化无人机在资源受限平台上的环境自适应导航性能

Enabling Autonomous Navigation in a Snake Robot through Visual-Inertial Odometry and Closed-Loop Trajectory Tracking Control

通过视觉-惯性里程计和闭环轨迹跟踪控制实现蛇形机器人自主导航

Mohammed Irfan Ali

机构 * Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本研究通过视觉-惯性里程计和闭环轨迹跟踪控制，实现蛇形机器人在无外部跟踪设施环境下的自主导航，验证了多路径点跟踪的准确性。

Comments Master's thesis

Towards Physically Executable 3D Gaussian for Embodied Navigation

迈向可物理执行的3D高斯用于具身导航

Bingchen Miao, Rong Wei, Zhiqi Ge, Xiaoquan sun, Shiqi Gao, Jingzhe Zhu, Renhan Wang, Siliang Tang, Jun Xiao, Rui Tang, Juncheng Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Manycore Tech Inc（Manycore科技公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 SAGE-3D通过引入语义和物理对齐的3D高斯环境，提升视觉-语言导航任务的可执行性和泛化能力。

Comments Project Page: https://sage-3d.github.io/

Learning Obstacle Avoidance using Double DQN for Quadcopter Navigation

使用双DQN学习避障以实现四旋翼导航

Nishant Doshi, Amey Sutavani, Sanket Gujar

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

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

AI总结 本文提出使用双DQN算法，通过深度相机实现四旋翼机器人在模拟城市环境中的避障导航学习。

Comments Fixed typo in second author's name throughout the paper

Unscented Kalman Filter with a Nonlinear Propagation Model for Navigation Applications

用于导航应用的非线性传播模型无迹卡尔曼滤波器

Amit Levy, Itzik Klein

机构 * Hatter Department of Marine Technologies, Charney School of Marine Sciences, University of Haifa（海法大学海洋科技学院查内海洋科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于非线性动态模型的无迹卡尔曼滤波器，以提升导航应用中的估计精度和性能。

Comments 6 pages, 4 figures

Transformer-Based Robust Underwater Inertial Navigation in Prolonged Doppler Velocity Log Outages

基于Transformer的长时间多普勒速度计故障下的水下惯性导航

Zeev Yampolsky, Nadav Cohen, Itzik Klein

机构 * The Hatter Department of Marine Technologies（哈特尔海洋技术系） ； Charney School of Marine Sciences（查纳耶海洋科学学院） ； University of Haifa（海法大学） 纠错

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Transformer的深度学习方法，用于解决长时间多普勒速度计故障下的水下导航问题，显著提升了速度估计精度和位置准确性。

Comments Eight pages, 7 Figures, 4 Tables