IROS

Room-Mediated Co-occurrence for Zero-Shot Object-Centric Semantic Navigation via Frontier Scoring

通过前沿评分实现基于零样本目标中心语义导航的房间介导共现

Adam Scicluna, Gavin Paul, Alen Alempijevic

机构 * Robotics Institute, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney (UTS)（悉尼科技大学工程与信息技术学院机器人研究所） 纠错

AI总结 研究零样本目标中心语义导航，提出通过房间词汇表介导对象关系的无需训练的管道，利用CLIP-derived的RPV计算共现，经洪水填充传播投影到值图排序前沿，相比基线提升了SR和SPL，保留可解释性与灵活性。

Comments 8 pages. Accepted to IROS 2026

Decentralized Scalable Exploration via Emergent Adaptive Lévy Walks on Minimal-Sensing Platforms

通过在最小感知平台上的涌现自适应莱维飞行实现分散式可扩展探索

Wai Lun Leong, Teo Swee Huat Rodney

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对纳米无人机自主探索难题，提出轻量级传感器驱动的莱维飞行控制器，结合离散步长采样与传感器反应策略，各机器人独立采样指数并选航向，实现可扩展多无人机探索，仿真显示覆盖率提升且碰撞减少。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 6 pages, 8 figures

IMPRINT: Image-Conditioned Query Enrichment for Long-Tail Object Goal Navigation

IMPRINT：用于长尾目标导航的图像条件查询增强

Jelin Raphael Akkara, Filippo Ziliotto, Luciano Serafini, Lamberto Ballan, Tommaso Campari

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） ； Fondazione Bruno Kessler (FBK)（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

AI总结 研究针对具身人工智能中ObjectNav依赖纯文本查询可靠性低的问题，提出IMPRINT框架，用网络图像丰富文本查询改善定位，无需训练导航策略。通过新基准HSSD-rare评估，显示图像条件查询可提升导航增益，还指出下游检测质量是关键瓶颈。

Comments Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Project page: https://github.com/JelinR/IMPRINT