机器人 / 具身智能

ViTac-Tracing: Visual-Tactile Imitation Learning of Deformable Object Tracing

ViTac-Tracing：变形物体追踪的视觉-触觉模仿学习

Yongqiang Zhao, Haining Luo, Yupeng Wang, Emmanouil Spyrakos Papastavridis, Yiannis Demiris, Shan Luo

机构 * Robot Perception Laboratory, Department of Engineering, King’s College London（机器人感知实验室，工程系，伦敦国王学院） ； Personal Robotics Laboratory, Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（个人机器人实验室，电子与电气工程系，伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种视觉-触觉模仿学习方法，实现变形物体的一维和二维追踪。通过局部和全局视角结合视觉与触觉感知，提升细粒度调整并优化任务进度，实验表明在多种变形物体上达到80%和65%的成功率。

Comments The paper has been accepted by ICRA2026

Thinking with Constructions: A Benchmark and Policy Optimization for Visual-Text Interleaved Geometric Reasoning

通过构造进行思考：一种用于视觉-文本交错几何推理的基准和策略优化

Haokun Zhao, Wanshi Xu, Haidong Yuan, Songjun Cao, Long Ma, Yanghua Xiao

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； School of ECE, Peking University（北京大学电子工程学院） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GeoAux-Bench基准和A2PO策略优化框架，通过交错视觉-文本辅助工具提升几何推理性能，实验表明有效构造能降低推理困惑度，使MLLMs在选择性辅助构造上获得3.51%的提升。