RAIBO-Wagon：四足机器人拖挂拖车的实时导航系统
RAIBO-Wagon 提出一套面向四足机器人拖挂拖车的实时导航框架，将 Conditional Flow Matching 与基于学习前向动力学模型的 MPPI 控制结合，用 CFM 缓解 MPPI 的初始化问题并加速收敛，再由 MPPI 迭代细化以超出 CFM 训练分布寻找可行解。
推荐理由：论文给出四足机器人拖挂欠驱动拖车的实时导航框架，并在实机窄道场景报告成功率与负载数据。
技术方向
感知与规划 最新动态
与机器人感知、决策和物理交互直接相关的感知与规划进展
89 条精选近 30 天 89 条共收录 230 条
更新
精选归档 · 第 2 页
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 研究用IMU与执行器反馈实现封闭空间连续体机器人形状闭环控制
Jiahe Wang等提出一种嵌入式形状感知框架，用IMU与执行器反馈经神经网络重建连续体机器人形状，以400 Hz提供形状反馈用于物理闭环控制。在一段与三段连续体机器人上训练超过5000个模型后，所选框架的全局形状误差分别为0.9%L和1.7%L；闭环控制中一段末端跟踪误差为6.1%L，三段形状控制全局误差为2.3%L，而使用相同未补偿测量的IMU-PCC重建则失败。
推荐理由：论文用IMU与执行器反馈重建连续体机器人形状，并给出闭环控制误差，可供受限空间机器人感知方案参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 可微仿真训练事件相机避障策略，四旋翼实现零样本实机飞行
研究团队提出基于 CUDA 的事件相机仿真器，将其接入可微仿真管线，使梯度可直接通过可微物理模型回传，从而端到端训练把事件帧直接映射为控制指令的策略，无需中间深度估计。作者在四旋翼上完成零样本实机部署，在有里程计辅助和无里程计两种设置下均实现避障，并覆盖传统相机通常失效的低光条件。该工作为 arXiv 预印本。
推荐理由：论文把事件相机仿真接入可微物理管线，省去深度估计中间环节，并给出四旋翼零样本实机避障结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 SpaceAct：用闭环动作与主动感知评测3D时空推理的基准
SpaceAct 是一个交互式基准，通过闭环物理动作与主动感知评测多模态大模型的3D时空推理，并配套提出 SAPA 时空主动探测智能体框架。基准基于积木与机械谜题构建，覆盖6类36个任务族共108个已验证实例，不提供特权坐标，并设有 +plan、+state、no-camera、blind、L7 levers 等诊断模式。
推荐理由：该基准用闭环物理动作和主动感知考察多模态模型的3D时空推理，并给出10个前沿模型的诊断性对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 导航系统该记住什么？面向零样本视觉语言导航的时空记忆研究
一项 arXiv 预印本研究提出面向零样本视觉语言导航的时空记忆系统，由 8B observer 总结观测、8B reasoner 依据任务、时序与空间三类记忆选择路点意图或请求新视角，再由几何控制器执行。
推荐理由：论文拆解零样本视觉语言导航中任务进度、观测历史与几何记忆各自的作用，并给出记忆消融与实机对比结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 MATCH：面向连续环境视觉语言导航的执行感知分层强化学习框架
MATCH 是一个联合学习语言条件规划器与目标条件原子动作执行器的框架，用于连续环境视觉语言导航（VLN-CE）。它用执行感知拓扑图表示依赖起点的执行选项，并结合执行器价值估计与实际结果记忆，让规划器通过有界连续偏移细化执行请求。该模型以 0.5B 参数在 R2R-CE 和 RxR-CE 基准上取得 state-of-the-art，初步实机部署也展示了应用潜力。
推荐理由：论文把执行器能力纳入规划器训练，为连续环境视觉语言导航提供可迁移的分层强化学习方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 HERON：面向移动操作臂的实时障碍感知可达图
HERON 提出用 3D U-Net 从实时深度相机预测障碍感知可达图，在 Jetson AGX Orin 上以 TensorRT 和 INT8 量化部署，平均 115 ms 预测机械臂周围 2.56 m 立方体区域，系统速率 8.57 Hz，接近障碍地图 10 Hz 的更新率。
推荐理由：论文给出嵌入式硬件上实时预测障碍感知可达图的方法与量化指标，可用于比较移动操作臂的在线重定位方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 SKiD-SLAM：面向行星任务的资源感知分布式多机器人LiDAR SLAM及野外部署
SKiD-SLAM 是一套面向行星探测的分布式多机器人 LiDAR SLAM 系统，作者在韩国完成两次野外部署验证。轮式漫游车在济州岛 Majang 熔岩管洞穴探索，四足机器人在涟川 KICT 的行星模拟地形执行陨石坑与岩石科学场景，系统在 250 kbps 机器人间通信预算内完成分布式多机器人 LiDAR SLAM。
推荐理由：报告给出分布式多机器人激光SLAM在250 kbps通信预算下的两次实地部署，可了解行星探测场景的资源受限方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 TACOS：面向视觉足步规划的地形感知接触监督方法
TACOS 提出一种基于腿式状态估计因子图残差的足步不稳定性评分，并将其投影到前序图像上，用于监督稠密视觉预测器。作者给出利用事后信息的硬评分和可即时获得的因果软评分两个变体，在 1716 个人工标注接触上与现有方法比较，两个变体的不稳定性检测与严重程度排序均优于所有对比方法，合并严重程度排序比最强基线提升 28%。
推荐理由：论文提出基于因子图残差的足步不稳定性监督信号，并在人工标注接触与户外实机测试中与现有方法比较。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 RESPLE2：惯性先验递归非均匀样条多传感器里程计与全局优化
RESPLE2 提出一种基于非均匀 B 样条的递归多传感器状态估计框架，用于 6-DoF 运动表示。该方法利用样条节点夹持边界性质，由惯性运动学直接预测控制点，并在迭代扩展卡尔曼滤波中用部分惯性测量完成预测，更新步骤按原始时间戳融合 LiDAR、相机、IMU 与腿部运动学。
推荐理由：论文给出惯性先验驱动的非均匀B样条多传感器里程计方法，并公开代码与实验数据集，便于对照多平台动态场景的估计精度。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 StabBot 用学习立体视觉与残差强化学习实现机器人管道对扣
StabBot 机器人管道对扣系统结合摆锤卡尔曼滤波、ResNet-18 关键点网络与残差强化学习策略，在 200 组随机作业中全部完成对扣，传统固定导向器为 74%。
推荐理由：论文给出管道对扣机器人在缩比仿真中的成功率与接触力对比，可用于了解学习策略与视觉定位在对接任务中的组合方式。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 ScheNav：示意地图引导的目标物体导航框架
ScheNav 是一个示意地图引导的闭环具身导航框架，通过 SchemaField 空间模块把粗略示意引导与累积观测融合，预测空间价值场并据此做探索和停止决策。
推荐理由：论文给出从2D平面图生成导航训练环境的数据管线与闭环框架，可用于比较示意地图引导的导航方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 毫米波雷达多普勒辅助跟踪被遮挡目标的位置与速度
该研究提出多普勒辅助的毫米波雷达非视距跟踪方法，将隐藏目标跟踪建模为连续位置-速度估计，在留出轨迹上取得8.95厘米位置误差和1.75厘米/秒速度误差。作者同时发布首个室内非视距雷达数据集，包含576段序列、共720,856帧，覆盖移动机器人12条不同速度、起点和材质配置的轨迹，并称方法可泛化到未见场景中的移动人体目标。
推荐理由：论文公开了室内非视距雷达数据集与位置-速度联合跟踪方法，可用于比较穿墙感知方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Cut a Wall, See a Wall：建筑机器人遮挡点云感知中的身份替换问题
论文研究建筑机器人点云分割在测试时遇到整区域遮挡时的表现，发现网络不只是漏检被遮挡构件，而是把它们重新标注，且错误集中到单一汇类。固定合成布局下该汇类吸收最多70%的测试点，随机布局下汇类转移到楼梯，预测占比为真实份额的4.5-5.4倍（三个训练种子），基线mIoU降至0.15-0.27（固定）和0.36-0.72（随机），单个测试集最多有269个完整物体消失。
推荐理由：论文揭示遮挡下点云分割会把整块构件错标为同一类，并给出几何特征补丁的对比结果，可供建筑机器人感知参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 I Won't Know Until I Try：面向长程操作的交互式信息获取规划框架
Linfei Yuan 与 Rachel Holladay 提出一个任务与运动规划（TAMP）框架，将任务导向的交互式信息获取与规划执行交错结合。该框架基于 PDDLStream 乐观地规划交互动作，在执行中验证结果，并保留仍适用的动作、只重规划继续执行所需的连接。
推荐理由：论文把交互式信息获取动作纳入TAMP规划，并在执行中验证结果、保留可用动作重规划，为长程操作的不确定性提供可迁移方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8080 Scan2Instruction与PRPT-KS：一次扫描实现语言引导导航的无示范适配
研究提出Scan2Instruction与PRPT-KS，用一次简短的iPhone扫描替代人工示范，完成语言引导导航策略在新场景的适配。Scan2Instruction把扫描结果编译成完整训练环境并自动合成带指令的可执行导航片段，PRPT-KS则直接从重建场景读取闭式Pareto效用更新策略，无需学习型critic和人工标注。
推荐理由：论文用一次手机扫描替代现场遥操作采集示范，为语言引导导航策略的场景适配提供了可比较的实机成功率数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 Open-World Law-to-Action：用视觉语言先验与触觉推断隐藏物理
Mohamed A. Mabrok 提出 Open-World Law-to-Action（L2A），由视觉语言模型为每个可动部件提出运动方式、运动定律项和可能的锁定因素，再以带下限的先验形式交给触觉在线修正。
推荐理由：论文把视觉语言先验与触觉在线辨识结合，给出仿真中未见场景的任务完成率对比，可用于了解开放世界操作中的物理推断思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 面向内存受限机器人的稠密地图记忆感知关键帧管理
Huichang Yun 等人提出一种面向内存受限机器人的稠密地图关键帧管理方法，直接约束常驻地图占用的内存，并按建筑中的房间与走廊等语义空间单元准入和释放关键帧。
推荐理由：论文把稠密地图的内存占用改为直接按字节约束，并以房间走廊为单元准入关键帧，为内存受限机器人上模型与地图共存提供可迁移方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 MOON：为视觉语言导航策略学习何时遗忘与如何恢复
MOON提出一种框架，为冻结的视觉语言导航策略加装两个轻量模块，参数量增加不到1%，用于在偏离路线时判断何时清空历史并学习如何恢复。作者称在R2R-CE和RxR-CE上，MOON取得对比方法中最高的R2R-CE成功率，并把冻结基线的成功率分别提升5.2和6.0个百分点；随机触发消融显示增益取决于清空历史的时机。
推荐理由：论文用冻结策略加两个轻量模块处理导航偏离后的历史清理时机，并给出R2R-CE与RxR-CE上的对比结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 ReSight：面向具身智能体的任务驱动自改进记忆系统
ReSight 是一个面向具身智能体的任务驱动自改进记忆系统，保留关键帧及其时空关联，并把观测证据与可扩展派生字段分离，以便按新需求重新处理历史观测。系统由执行智能体和编码智能体通过不同接口共享记忆，前者在有限在线预算内调用已注册工具，后者在可编程工作区中以更大探索预算检查证据、编写程序并按需获取模型。
推荐理由：论文提出面向具身智能体的任务驱动自改进记忆系统，并给出在三个公开基准上的量化对比，可供关注机器人长时记忆与工具调用的人参考。