机器人 / 具身智能

RealWonder: Real-Time Physical Action-Conditioned Video Generation

RealWonder: 基于实时物理动作的视频生成

Wei Liu, Ziyu Chen, Zizhang Li, Yue Wang, Hong-Xing Yu, Jiajun Wu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 RealWonder通过物理模拟实现实时动作条件视频生成，利用3D重建、物理模拟和简化视频生成器，在单张图像基础上生成高质量视频，适用于多种物理场景。

Comments The first two authors contributed equally. The last two authors advised equally. Project website: https://liuwei283.github.io/RealWonder/

Lifelong Language-Conditioned Robotic Manipulation Learning

持续语言引导的机器人操作学习

Xudong Wang, Zebin Han, Zhiyu Liu, Gan Li, Jiahua Dong, Baichen Liu, Lianqing Liu, Zhi Han

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出SkillsCrafter框架，通过操作技能适应和技能专业化聚合，实现持续学习多种技能并减少旧技能的灾难性遗忘。

Comments 14 pages, 7 figures

SPIRIT: Perceptive Shared Autonomy for Robust Robotic Manipulation under Deep Learning Uncertainty

SPIRIT：基于深度学习不确定性的感知共享自主控制以实现稳健的机器人操作

Jongseok Lee, Ribin Balachandran, Harsimran Singh, Jianxiang Feng, Hrishik Mishra, Marco De Stefano, Rudolph Triebel, Alin Albu-Schaeffer, Konstantin Kondak

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 SPIRIT通过结合深度学习的不确定性估计与触觉遥控，实现安全稳健的机器人操作，提升性能与可靠性。

Comments 19 pages, 14 figures

Critic in the Loop: A Tri-System VLA Framework for Robust Long-Horizon Manipulation

循环批评者：一种三系统VLA框架用于鲁棒的长周期操控

Pengfei Yi, Yingjie Ma, Wenjiang Xu, Yanan Hao, Shuai Gan, Wanting Li, Shanlin Zhong

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； the School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 循环批评者提出了一种三系统VLA框架，通过动态调度VLM和VLA实现鲁棒的长周期操控，提升系统在分布外场景的自主性和鲁棒性。

Task-Relevant and Irrelevant Region-Aware Augmentation for Generalizable Vision-Based Imitation Learning in Agricultural Manipulation

面向农业操作的通用视觉模仿学习的任务相关与无关区域感知增强

Shun Hattori, Hikaru Sasaki, Takumi Hachimine, Yusuke Mizutani, Takamitsu Matsubara

机构 * Division of Information Science, Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST)（信息科学系，信息科学研究生院，奈良科学技术研究所） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出DRAIL框架，通过区分任务相关与无关区域，提升农业操作中视觉模仿学习的泛化能力。

Viewpoint Matters: Dynamically Optimizing Viewpoints with Masked Autoencoder for Visual Manipulation

视角至关重要：基于掩码自动编码器的动态视角优化用于视觉操控

Pengfei Yi, Yifan Han, Junyan Li, Litao Liu, Wenzhao Lian

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； the School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 MAE-Select通过动态选择最具信息量的视角，提升单摄像头机器人视觉操控性能，甚至超越多摄像头系统。

Act-Observe-Rewrite: Multimodal Coding Agents as In-Context Policy Learners for Robot Manipulation

动作-观察-重写：多模态编码代理作为机器人操作的上下文政策学习者

Vaishak Kumar

机构 * General Bionix, Inc.（通用生物交叉公司） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 AOR框架通过生成可执行代码使机器人操作策略学习无需演示或奖励工程。

Designing and Validating a Self-Aligning Tool Changer for Modular Reconfigurable Manipulation Robots

为模块化可重构Manipulation机器人设计和验证自对齐工具更换装置

Mahfudz Maskur, Takuya Kiyokawa, Kensuke Harada

机构 * Department of Systems Innovation, Graduate School of Engineering Science, The University of Osaka（大阪大学工学研究生院系统创新学科） ； Industrial Cyber-physical Systems Research Center, The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院工业协同物理系统研究中心） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种自对齐工具更换系统，通过被动几何结构和紧凑旋转站实现模块化机器人可靠工具重构。

Comments 6 pages, 13 figures

In-Hand Manipulation of Articulated Tools with Dexterous Robot Hands with Sim-to-Real Transfer

手持灵活工具的灵活机器人手操作与仿真到现实迁移

Soofiyan Atar, Daniel Huang, Florian Richter, Michael Yip

机构 * Electrical and Computer Engineering Department, University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种通过传感器驱动改进和交叉注意机制，实现灵活机器人手在现实中的关节工具操作，提高了仿真到现实迁移的鲁棒性和泛化能力。

UltraDexGrasp: Learning Universal Dexterous Grasping for Bimanual Robots with Synthetic Data

UltraDexGrasp: 为双臂机器人学习通用灵巧抓取

Sizhe Yang, Yiman Xie, Zhixuan Liang, Yang Tian, Jia Zeng, Dahua Lin, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 UltraDexGrasp通过合成数据训练出高效抓取策略，实现双臂机器人在多种物体上的高成功率抓取。

Comments Published at International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

Manipulation of ferromagnetism with a light-driven nonlinear Edelstein-Zeeman field

用光驱动的非线性埃德尔施特林-泽曼场操控铁磁性

Yinchuan Lv, W. Joe Meese, Azel Murzabekova, Jennifer Freedberg, Changjun Lee, Yiming Sun, Joshua Wakefield, Takashi Kurumaji, Joseph Checkelsky, Fahad Mahmood

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)

AI总结 通过共振非线性埃德尔施特林效应，在中心对称范德瓦尔半导体Cr₂Ge₂Te₆中实现非热超快光学控制铁磁性。

Comments 31 pages, 13 figures, 1 table

Beyond the Patch: Exploring Vulnerabilities of Visuomotor Policies via Viewpoint-Consistent 3D Adversarial Object

超越补丁：通过视角一致的3D对抗性物体探索视觉运动策略的漏洞

Chanmi Lee, Minsung Yoon, Woojae Kim, Sebin Lee, Sung-eui Yoon

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出了一种视角一致的3D对抗性纹理优化方法，通过可微渲染和显著性引导扰动，提升视觉运动策略在动态视角下的鲁棒性。

Comments 8 pages, 10 figures, Accepted to ICRA 2026. Project page: https://chan-mi-lee.github.io/3DAdvObj/

GenTact Toolbox: A Computational Design Pipeline to Procedurally Generate Context-Driven 3D Printed Whole-Body Artificial Skins

GenTact Toolbox: 一种计算设计流程，用于程序生成上下文驱动的3D打印整体人工皮肤

Carson Kohlbrenner, Caleb Escobedo, S. Sandra Bae, Alexander Dickhans, Alessandro Roncone

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德罗分校） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 GenTact Toolbox通过程序化生成和多材料3D打印技术，实现针对机器人形状和应用场景的上下文驱动触觉皮肤设计

Comments Camera ready accepted at the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025

DeiTFake: Deepfake Detection Model using DeiT Multi-Stage Training

DeiTFake: 基于DeiT多阶段训练的深度伪造检测模型

Saksham Kumar, Ashish Singh, Srinivasarao Thota, Sunil Kumar Singh, Chandan Kumar

机构 * School of Computing, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amaravati Campus（阿姆里塔维瓦达佩特学院） ； School of Computer Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology (KIIT) Deemed to be University（卡林加工业技术学院（KIIT）被认定为大学） ； School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amaravati Campus（阿姆里塔维瓦达佩特工程学院） ； Department of Computer Science and Engineering, Manipal Institute of Technology Bengaluru, Manipal Academy of Higher Education（计算机科学与工程系，班加罗尔Manipal技术学院，Manipal高等教育学院） ； Amity Institute of Information Technology, Amity University Jharkhand（阿米蒂信息技术学院，阿米蒂贾坎德大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DeiTFake通过DeiT多阶段训练策略，在OpenForensics数据集上实现99.22%的深度伪造检测准确率，优于现有基线。

EchoGuard: An Agentic Framework with Knowledge-Graph Memory for Detecting Manipulative Communication in Longitudinal Dialogue

EchoGuard: 一种基于知识图谱记忆的代理框架，用于检测纵向对话中的操纵性沟通

Ratna Kandala, Niva Manchanda, Akshata Kishore Moharir, Ananth Kandala

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 EchoGuard通过知识图谱记忆和结构化循环检测纵向对话中的操纵性沟通，提升个体识别能力与自主性。

GAIDE: Graph-based Attention Masking for Spatial- and Embodiment-aware Motion Planning

基于图的注意力掩码的时空和具身感知运动规划

Davood Soleymanzadeh, Xiao Liang, Minghui Zheng

机构 * J. Mike Walker ’66 Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77843, USA（J. Mike Walker ’66 机械工程系，德克萨斯A&M大学，College Station, TX 77843, USA） ； Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77843 USA（Zachry 市政与环境工程系，德克萨斯A&M大学，College Station, TX 77843 USA） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 GAIDE是一种基于图的神经指导采样器，通过结合空间结构和机械臂的具身性提升运动规划的效率和成功率。

A systematic approach to answering the easy problems of consciousness based on an executable cognitive system

解答意识的易问题的系统方法基于可执行的认知系统

Qi Zhang

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文基于可执行认知系统，系统性地解答意识的易问题，通过学习机制和情绪状态解释认知能力与清醒睡眠的区别。

Comments 21 pages, 2 figure, 3 tables

Infinite-Dimensional Closed-Loop Inverse Kinematics for Soft Robots via Neural Operators

通过神经算子实现软机器人无限维闭环逆运动学

Carina Veil, Moritz Flaschel, Ellen Kuhl, Cosimo Della Santina

机构 * Department of Mechanical Engineering, Stanford University（机械工程系，斯坦福大学） ； Institute of Applied Mechanics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen–Nürnberg（应用力学研究所，弗赖堡-艾尔兰根-纽伦堡大学） ； Cognitive Robotics Department, Delft University of Technology（认知机器人系，代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出通过神经算子网络解决软机器人无限维闭环逆运动学问题，结合驱动到形状的映射与形状到任务的映射，实现基于雅可比的CLIK算法。

EDITOR: Effective and Interpretable Prompt Inversion for Text-to-Image Diffusion Models

编辑：用于文本到图像扩散模型的有效且可解释的提示倒置

Mingzhe Li, Kejing Xia, Gehao Zhang, Zhenting Wang, Guanhong Tao, Siqi Pan, Juan Zhai, Shiqing Ma

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Utah（犹他大学） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出\sys技术，通过预训练模型初始化、潜在空间反向工程和嵌入到文本转换，提升文本到图像扩散模型的提示倒置效果，实现更高的图像相似性和可解释性。

Visual Imitation Learning of Task-Oriented Object Grasping and Rearrangement

面向任务的物体抓取与重排的视觉模仿学习

Yichen Cai, Jianfeng Gao, Christoph Pohl, Tamim Asfour

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出多特征隐式模型（MIMO）用于提升机器人在不完全观察下抓取和重排物体的性能，并通过模拟和现实实验验证其在任务导向操作学习中的有效性。

Journal ref 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Nonreciprocal transparency windows, Fano resonance, and slow/fast light in a membrane-in-the-middle magnomechanical system induced by the Barnett effect

非互易透明窗口、Fano共振及慢/快光在膜-中机械系统中的研究

M. Amghar, M. Amazioug

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文研究了膜-中机械系统中非互易透明窗口、Fano共振及慢/快光的产生与调控，展示了Barnett效应在控制透明窗口和生成可调Fano共振中的作用。

Comments 18 pages, 9 figures

Haptics in Cognition: Disruptor or Enabler of Memory?

触觉在认知中的作用：记忆的破坏者还是促进者？

Bibeg Limbu, Irene-Angelica Chounta

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究探讨触觉敏感度和运动强度对记忆的影响，发现增加书写压力略微降低即时回忆，但手套使用无明显影响，揭示了身体互动与认知表现之间的复杂关系。

Comments 22 Pages (including references), Book chapter

When Denoising Becomes Unsigning: Theoretical and Empirical Analysis of Watermark Fragility Under Diffusion-Based Image Editing

去噪成为去签：扩散式图像编辑下水印脆弱性的理论与实证分析

Fai Gu, Qiyu Tang, Te Wen, Emily Davis, Finn Carter

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文研究了基于扩散的图像编辑对水印鲁棒性的破坏，揭示了水印在扩散过程中的退化机制，并提出设计在生成变换时代仍具意义的水印方案的指导原则。

Comments Preprint

Valley physics in the two bands $\mathbf{k}\cdot\mathbf{p}$ model for SiGe heterostructures and spin qubits

双带k·p模型在SiGe异质结和自旋量子比特中的谷物理研究

Tancredi Salamone, Biel Martinez Diaz, Jing Li, Lukas Cvitkovich, Yann-Michel Niquet

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出双带k·p模型用于研究SiGe异质结中自旋和谷物理，通过降低计算成本实现高效模拟，并揭示了谷分裂、谷-轨道混合及电子-声子相互作用等关键机制。

Journal ref Phys. Rev. B 113, 115304 (2026)

Quadrotor Navigation using Reinforcement Learning with Privileged Information

四旋翼导航使用强化学习与优先信息

Jonathan Lee, Abhishek Rathod, Kshitij Goel, John Stecklein, Wennie Tabib

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（机器人研究所，卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于强化学习的四旋翼导航方法，利用优先信息和损失函数提高绕过大型障碍物的能力，实验表明其在复杂环境中具有更高的成功率和稳定性。

Responsibility and Engagement -- Evaluating Interactions in Social Robot Navigation

责任与参与 -- 评估社交机器人导航中的交互

Malte Probst, Raphael Wenzel, Monica Dasi

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

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

AI总结 本文提出责任与参与指标，用于评估社交机器人导航中人机交互中的冲突解决质量与行为前瞻性。

Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA)

Efficient Autonomous Navigation of a Quadruped Robot in Underground Mines on Edge Hardware

在边缘硬件上实现四足机器人在地下矿井中高效自主导航

Yixiang Gao, Kwame Awuah-Offei

机构 * Department of Mining and Explosive Engineering, Missouri University of Science and Technology（采矿与爆炸工程系，密苏里科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种在边缘硬件上运行的四足机器人自主导航系统，无需GPU和网络连接，实现了在地下矿井中高效、可靠的自主导航。

VinePT-Map: Pole-Trunk Semantic Mapping for Resilient Autonomous Robotics in Vineyards

VinePT-Map: 葡萄藤语义映射用于葡萄园中鲁棒的自主机器人

Giorgio Audrito, Mauro Martini, Alessandro Navone, Giorgia Galluzzo, Marcello Chiaberge

机构 * Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino（电子与电信系，托斯纳大学） ； PoliTO Interdepartmental Centre for Service Robotics (PIC4SeR)（PoliTO 服务机器人跨部门中心（PIC4SeR）） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotics(title)；分类 cs.RO

AI总结 VinePT-Map通过利用葡萄藤茎和支撑杆作为持久性结构地标，实现葡萄园中鲁棒的自主机器人定位与映射。

RL-Based Coverage Path Planning for Deformable Objects on 3D Surfaces

基于强化学习的可变形物体3D表面覆盖路径规划

Yuhang Zhang, Jinming Ma, Feng Wu

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（计算机科学与技术学院，中国科学技术大学） ； Xiaomi Robotics Lab（小米机器人实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出基于强化学习的覆盖路径规划方法，利用谐波UV映射和SGCNN处理可变形物体的触觉反馈，通过模拟器训练机器人高效完成表面擦拭任务。

Comments 8 pages, 8 figures. Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Selecting Spots by Explicitly Predicting Intention from Motion History Improves Performance in Autonomous Parking

通过显式预测意图来选择斑点提高了自动驾驶停车的性能

Long Kiu Chung, David Isele, Faizan M. Tariq, Sangjae Bae, Shreyas Kousik, Jovin D'sa

机构 * Honda Research Institute (HRI)（本田研究机构） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种通过显式预测意图来选择停车位的自动驾驶停车方法，提高了停车任务的预测准确性、社会接受度和任务完成度。

Comments 8 pages, 4 figures