机器人 / 具身智能

PTLD: Sim-to-real Privileged Tactile Latent Distillation for Dexterous Manipulation

PTLD: 从仿真到现实的触觉潜在知识蒸馏用于灵巧操作

Rosy Chen, Mustafa Mukadam, Michael Kaess, Tingfan Wu, Francois R Hogan, Jitendra Malik, Akash Sharma

专题命中 机器人操作 ：提出触觉蒸馏方法用于灵巧操作任务

AI总结 提出PTLD方法，通过真实世界触觉策略数据蒸馏鲁棒状态估计器，解决触觉仿真困难问题，在灵巧操作任务中相比纯本体感策略提升182%和57%。

Humanoid Everyday: A Comprehensive Robotic Dataset for Open-World Humanoid Manipulation

Humanoid Everyday：面向开放世界人形机器人操作的综合机器人数据集

Zhenyu Zhao, Hongyi Jing, Xiawei Liu, Jiageng Mao, Abha Jha, Hanwen Yang, Rong Xue, Sergey Zakharov, Vitor Guizilini, Yue Wang

专题命中 机器人操作 ：提供人形机器人灵巧操作数据集，含260任务

AI总结 提出Humanoid Everyday数据集，包含10.3k轨迹、260个任务的多模态数据，用于人形机器人灵巧操作、人机交互和移动操作研究，并配套云评估平台。

TASC: Task-Aware Shared Control for Relational Telemanipulation

TASC：面向关系遥操作的任务感知共享控制

Ze Fu, Pinhao Song, Yutong Hu, Renaud Detry

专题命中 机器人操作 ：提出遥操作共享控制框架，涉及机器人操作和任务级意图推理。

AI总结 提出TASC框架，通过视觉构建开放词汇交互图推断任务级用户意图，并基于空间约束提供共享控制辅助，提升关系遥操作效率与泛化能力。

Comments Accepted to IROS 2026

Learn from What We HAVE: History-Aware VErifier that Reasons about Past Interactions Online

从我们所拥有的学习：在线推理过去交互的历史感知验证器

Yishu Li, Xinyi Mao, Ying Yuan, Kyutae Sim, Ben Eisner, David Held

专题命中 机器人操作 ：提出历史感知验证器，用于机器人操作中的动作选择。

AI总结 提出历史感知验证器HAVE，通过解耦动作生成与验证，利用历史交互在线消除歧义，理论证明其提升期望动作质量，在多个模拟和真实环境中验证有效性。

Comments CoRL 2025

Stiffness Optimization for Concentrated Bending in Magnetically Actuated Catheters: Maintaining Steerability under Gradient Stiffness

磁驱动导管集中弯曲的刚度优化：在梯度刚度下保持可操控性

Jiewen Tan, Junnan Xue, Shing Shin Cheng, Shuang Song, Erli Lyu, Jiaole Wang

专题命中 机器人操作 ：磁驱动软导管刚度优化与操控

AI总结 针对磁驱动软导管在推送性与近端集中弯曲之间的权衡，提出一种刚度优化的多段磁驱动导管（SO-MAC），通过解耦转向-推进机构和梯度刚度架构，在推进过程中实现稳定的近端枢轴弯曲，同时远端被动自直以传递推进力。

Robust Convex Model Predictive Control with collision avoidance guarantees for robot manipulators

具有碰撞避免保证的机器人操作器鲁棒凸模型预测控制

Bernhard Wullt, Johannes Köhler, Per Mattsson, Mikeal Norrlöf, Thomas B. Schön

专题命中 机器人操作 ：鲁棒MPC实现工业机器人无碰撞运动

AI总结 提出一种结合鲁棒管MPC与走廊规划算法的凸MPC方案，在模型不确定下实现工业机器人快速无碰撞运动，优于基准方法。

VibeCheck: Using Active Acoustic Tactile Sensing for Contact-Rich Manipulation

VibeCheck: 使用主动声学触觉传感进行接触丰富的操作

Kaidi Zhang, Do-Gon Kim, Eric T. Chang, Hua-Hsuan Liang, Zhanpeng He, Kathryn Lampo, Philippe Wu, Ioannis Kymissis, Matei Ciocarlie

专题命中 机器人操作 ：主动声学触觉传感用于接触丰富的操作任务。

AI总结 本文构建了带有两个压电手指的主动声学传感夹爪，通过物体传递声学振动来感知其声学特性和接触状态，用于物体分类、抓取位置估计、内部结构姿态估计以及外部接触类型分类，并基于接触分类模型实现了鲁棒的插销任务。

Comments Published at IROS 2025. 8 pages, 7 figures

Bring My Cup! Personalizing Vision-Language-Action Models with Visual Attentive Prompting

Bring My Cup! 使用视觉注意力提示个性化视觉-语言-动作模型

Sangoh Lee, Sangwoo Mo, Wook-Shin Han

专题命中 机器人操作 ：机器人操作个人物品

AI总结 针对VLA模型难以处理个性化指令的问题，提出无需训练的视觉注意力提示（VAP）方法，通过参考图像作为非参数记忆，利用开放词汇检测和嵌入匹配定位个人物品，并以视觉提示注入模型，在多个仿真和真实场景中显著提升成功率和正确物体操作。

Comments ICML 2026. Project page: https://vap-project.github.io/

Movement Primitives in Robotics: A Comprehensive Survey

机器人运动基元：综合综述

Nolan B. Gutierrez, Joseph M. Cloud, William J. Beksi

专题命中 机器人学习 ：全面综述机器人运动基元，属于机器人学习

AI总结 综述机器人运动基元框架，涵盖从人类示教中编码轨迹的方法，分析弹簧-阻尼系统、概率耦合、神经网络等特性，并讨论应用与挑战。

Comments 105 pages, 3 figures, and 6 tables

Any2Any: Efficient Cross-Embodiment Transfer for Humanoid Whole-Body Tracking

Any2Any: 高效跨本体迁移用于人形机器人全身跟踪

Ming Yang, Tao Yu, Feng Li, Hua Chen

专题命中 机器人学习 ：人形机器人全身跟踪跨本体迁移

AI总结 提出Any2Any范式，通过运动学对齐和动力学微调，实现预训练全身跟踪模型高效迁移至新的人形机器人本体，仅需少量数据和计算即可达到竞争性跟踪性能。

Comments Project Page: https://any2any.top/

Model-Reference Adaptive Flight Control of a 95-mg Insect-Scale Flapping-Wing Aerial Robot

95毫克昆虫尺度扑翼飞行机器人的模型参考自适应飞行控制

Francisco M. F. R. Gonçalves, Conor K. Trygstad, Néstor O. Pérez-Arancibia

专题命中 机器人学习 ：昆虫尺度扑翼飞行机器人的自适应飞行控制

AI总结 针对昆虫尺度扑翼飞行机器人参数不确定性和扰动问题，提出模型参考自适应控制（MRAC）架构，结合混合乘性扩展卡尔曼滤波，实现高精度位置控制，并通过95毫克机器人实验验证了悬停和轨迹跟踪性能。

Comments Under review, 8 pages, 7 figures

DADP: Domain Adaptive Diffusion Policy

DADP: 领域自适应扩散策略

Pengcheng Wang, Qinghang Liu, Haotian Lin, Yiheng Li, Guojian Zhan, Masayoshi Tomizuka, Yixiao Wang

专题命中 机器人学习 ：提出领域自适应扩散策略用于机器人控制

AI总结 提出DADP，通过无监督解耦和领域感知扩散注入，实现跨动态环境的鲁棒零样本适应，在运动与操控任务上超越先前方法。

CoMo: Learning Continuous Latent Motion from Internet Videos for Scalable Robot Learning

CoMo: 从互联网视频中学习连续潜在运动以实现可扩展的机器人学习

Jiange Yang, Yansong Shi, Haoyi Zhu, Mingyu Liu, Kaijing Ma, Yating Wang, Gangshan Wu, Tong He, Limin Wang

专题命中 机器人学习 ：从视频学习运动用于机器人，属于机器人学习

AI总结 提出CoMo方法，通过早期时间差分和时序对比学习从互联网视频中学习连续潜在运动，避免离散化信息损失，实现零样本泛化生成伪动作标签，联合训练策略在仿真和真实实验中表现优异。

Comments CVPR 2026

PiDR: Physics-Informed Inertial Dead Reckoning for Autonomous Platforms

PiDR：面向自主平台的物理信息惯性航位推算

Arup Kumar Sahoo, Itzik Klein

专题命中 机器人学习 ：提出物理信息惯性航位推算框架，用于自主平台

AI总结 提出PiDR框架，将惯性导航原理作为物理信息残差融入网络训练，在纯惯性导航中减少轨迹漂移，在移动机器人和水下自主航行器数据集上定位精度提升超29%。

Comments 11 pages and 7 figures

RoboSSM: Scalable In-context Imitation Learning via State-Space Models

RoboSSM: 基于状态空间模型的可扩展上下文模仿学习

Youngju Yoo, Jiaheng Hu, Yifeng Zhu, Bo Liu, Qiang Liu, Roberto Martín-Martín, Peter Stone

专题命中 机器人学习 ：状态空间模型用于机器人上下文模仿学习

AI总结 提出RoboSSM，用状态空间模型替代Transformer实现上下文模仿学习，在LIBERO基准上对未见和长时任务泛化更优，首次证明SSM是ICIL高效可扩展的骨干网络。

Comments IROS 2026

Integrated Exploration-Aware UAV Route Optimization and Path Planning

集成探索感知的无人机路径优化与轨迹规划

Jimin Choi, Grant Stagg, Cameron K. Peterson, Max Z. Li

专题命中 机器人学习 ：提出探索感知的无人机路径优化与规划。

AI总结 提出一种集成探索感知的无人机路径优化与轨迹规划框架，通过风险地图、不确定兴趣区域建模、B样条轨迹优化和在线重规划，在灾害监测中平衡报告点访问与新信息探索，实现平均KL散度降低15.9%。

Superhuman Safe and Agile Racing through Multi-Agent Reinforcement Learning

通过多智能体强化学习实现超人类安全且敏捷的赛车

Ismail Geles, Leonard Bauersfeld, Markus Wulfmeier, Davide Scaramuzza

专题命中 机器人学习 ：多智能体强化学习用于四旋翼赛车

AI总结 本文提出通过多智能体强化学习在高速四旋翼赛车中实现安全且敏捷的性能，展示了多智能体交互对真实世界交互安全性的关键作用，同时在高速赛车中超越人类飞行员并减少碰撞率。

Comments 12 pages (+4 supplementary). Website: https://rpg.ifi.uzh.ch/marl

On Feedback Speed Control for a Planar Tracking

平面跟踪中的反馈速度控制

Xincheng Li, Tengyue Liu, Udit Halder

专题命中 机器人学习 ：平面跟踪反馈速度控制律

AI总结 针对领航-跟随平面跟踪问题，提出一种反馈速度控制律与恒定方位角转向策略，实现并排编队并证明渐近稳定性，扩展至N-agent链网络。

Learning Category-level Last-meter Navigation from RGB Demonstrations of a Single-instance

从单实例RGB演示中学习类别级最后米导航

Tzu-Hsien Lee, Fidan Mahmudova, Karthik Desingh

专题命中 机器人学习 ：模仿学习框架实现四足机器人最后米导航

AI总结 提出面向对象的模仿学习框架，利用RGB观测实现四足移动机械臂在最后米阶段的精确导航，无需深度或地图先验，在类别级泛化中达到高成功率。

Safety-Critical LiDAR-Inertial Odometry with On-Manifold Deterministic Protection Level

安全关键的激光雷达-惯性里程计与在线流形确定性保护级别

Yueqi Zhu, Yan Pan, Chufan Rui, Jiasheng Luo, Shihua Li, Bo Zhou

专题命中 机器人学习 ：用于移动机器人导航的安全关键里程计

AI总结 本文提出一种安全关键的激光雷达-惯性里程计，通过在线流形确定性状态估计提供确定性保护级别，以提升移动机器人在安全关键场景中的导航安全性。

Reinforcement Twinning for Hybrid Control of Flapping-Wing Drones

强化孪生用于扑翼无人机的混合控制

Romain Poletti, Lorenzo Schena, Lilla Koloszar, Joris Degroote, Miguel Alfonso Mendez

专题命中 机器人学习 ：混合控制扑翼无人机，结合强化学习与数字孪生。

AI总结 提出一种混合无模型/基于模型的扑翼无人机控制方法，通过强化孪生算法结合强化学习与自适应数字孪生，利用迁移学习和策略裁判提升样本效率与控制鲁棒性。

BIM Informed Visual SLAM for Construction Environments

BIM 引导的视觉 SLAM 在建筑环境中的应用

Asier Bikandi-Noya, Miguel Fernandez-Cortizas, Muhammad Shaheer, Ali Tourani, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez

专题命中 具身导航 ：SLAM用于建筑环境机器人定位与建图

AI总结 针对建筑环境中视觉SLAM轨迹漂移问题，提出利用建筑信息模型（BIM）的结构先验增强RGB-D SLAM系统，通过墙面对应与几何约束优化减少漂移，提升全局一致性，实验显示轨迹误差降低25.23%，地图精度提升7.14%。

Comments 9 pages, 7 tables, 4 figures

Immersive and Wearable Thermal Rendering for Augmented Reality

增强现实的沉浸式可穿戴热渲染

Alexandra Watkins, Ritam Ghosh, Evan Chow, Nilanjan Sarkar

专题命中 其他机器人 ：提出可穿戴热反馈原型，用于增强现实交互

AI总结 提出一种掌戴式热反馈原型，通过间接反馈、主动热透传和时空变化渲染策略，在增强现实中实现沉浸式热触觉体验，实验验证了其可行性与权衡。