机器人 / 具身智能

A Unified Platform and Quality Assurance Framework for 3D Ultrasound Reconstruction with Robotic, Optical, and Electromagnetic Tracking

一种用于具有机器人、光学和电磁追踪的3D超声重建的统一平台和质量保证框架

Lewis Howell, Manisha Waterston, Tze Min Wah, James H. Chandler, James R. McLaughlan

机构 * School of Computer Science, University of Leeds（利兹大学计算机科学学院） ； School of Electronic and Electrical Engineering, University of Leeds（利兹大学电子与电气工程学院） ； St James’s University Hospital, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust（利兹教学医院，利兹教学医院国家健康服务信托基金） ； Leeds Institute of Medical Research, University of Leeds（利兹医学研究所，利兹大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出了一种统一平台和质量保证框架，用于评估机器人、光学和电磁追踪的3D超声重建的体积准确性和可重复性，通过定制的仿生体评估不同扫描速度和入射角下的追踪性能，实现了高精度的3D重建和验证。

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RobotArena $\infty$: Scalable Robot Benchmarking via Real-to-Sim Translation

RobotArena ∞：通过现实到模拟的翻译实现可扩展的机器人评估

Yash Jangir, Yidi Zhang, Pang-Chi Lo, Kashu Yamazaki, Chenyu Zhang, Kuan-Hsun Tu, Tsung-Wei Ke, Lei Ke, Yonatan Bisk, Katerina Fragkiadaki

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出RobotArena Infinity框架，通过模拟环境与在线人类反馈，解决机器人政策评估中的劳动密集型、安全性差等问题，实现可扩展的视觉-语言-动作评估。

Comments Website: https://robotarenainf.github.io

Strategic Navigation or Stochastic Search? How Agents and Humans Reason Over Document Collections

策略导航还是随机搜索？智能体和人类如何在文档集合上进行推理

Łukasz Borchmann, Jordy Van Landeghem, Michał Turski, Shreyansh Padarha, Ryan Othniel Kearns, Adam Mahdi, Niels Rogge, Clémentine Fourrier, Siwei Han, Huaxiu Yao, Artemis Llabrés, Yiming Xu, Dimosthenis Karatzas, Hao Zhang, Anupam Datta

机构 * Snowflake\,AI\,Research ； University\,of\,Oxford ； Computer\,Vision\,Center 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过MADQA基准测试，探讨智能体与人类在文档检索中的策略性推理与随机搜索差异，揭示最佳智能体在准确性上接近人类，但依赖暴力搜索而非有效策略规划。

UniPR: Unified Object-level Real-to-Sim Perception and Reconstruction from a Single Stereo Pair

UniPR: 一种统一的基于单立体对的物体级实拍到仿真感知与重建框架

Chuanrui Zhang, Yingshuang Zou, ZhengXian Wu, Yonggen Ling, Yuxiao Yang, Ziwei Wang

机构 * NTU（国立新加坡大学） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人实验室） ； Futian Laboratory（福田实验室） ； HKUST（香港科技大学） ； THU（清华大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出UniPR，一种端到端的物体级实拍到仿真感知与重建框架，通过几何约束解决尺度模糊问题，消除了对类别特定规范的依赖，并通过大规模立体数据集LVS6D提升研究效率和实用性。

Learning Discrete Abstractions for Visual Rearrangement Tasks Using Vision-Guided Graph Coloring

通过视觉引导的图着色学习视觉排列任务的离散抽象

Abhiroop Ajith, Constantinos Chamzas

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出通过结合结构约束和注意力引导的视觉距离，学习视觉排列任务的离散图结构抽象，以支持高效规划。

FORWARD: Dataset of a forwarder operating in rough terrain

FORWARD：在崎岖地形中操作的前送机数据集

Mikael Lundbäck, Erik Wallin, Carola Häggström, Mattias Nyström, Andreas Grönlund, Mats Richardson, Petrus Jönsson, William Arnvik, Lucas Hedström, Arvid Fälldin, Martin Servin

机构 * Umeå University（乌梅亚大学） ； Swedish University of Agricultural Sciences（瑞典农业科学大学） ； Skogforsk, Swedish Forest Research Institute（森林研究所，瑞典） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文介绍了FORWARD数据集，包含在瑞典中部两个森林地区崎岖地形中操作的前送机的高分辨率多模态数据，用于开发森林机械的交通性、感知和自主控制算法。

Comments 33 pages, 24 figures

LIORNet: Self-Supervised LiDAR Snow Removal Framework for Autonomous Driving under Adverse Weather Conditions

LIORNet：一种用于恶劣天气条件下自动驾驶的自监督激光雷达雪清除框架

Ji-il Park, Inwook Shim

机构 * Ministry of National Defense（国防 ministry） ； Department of Smart Mobility Engineering（智能移动工程系） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出LIORNet，通过自监督学习和多物理统计线索生成伪标签，有效区分噪声点与环境结构，提升恶劣天气下激光雷达感知的准确性和鲁棒性。

Comments 14 pages, 6 figures, 2 tables

Hyper-STTN: Hypergraph Augmented Spatial-Temporal Transformer Network for Trajectory Prediction

Hyper-STTN：基于超图的时空变换网络用于轨迹预测

Weizheng Wang, Baijian Yang, Sungeun Hong, Wenhai Sun, Byung-Cheol Min

机构 * School of Applied and Creative Computing, Purdue University（普渡大学应用与创意计算学院） ； Department of Computer Science and Department of Intelligent Systems Engineering, Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校计算机科学系和智能系统工程系） ； Department of Applied Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University（成均馆大学应用人工智能系） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出Hyper-STTN，通过构建多尺度超图和时空变换器，有效建模人群轨迹预测中的群体和个体交互，实验表明其优于现有方法。

Comments To appear in ICRA2026

Mash, Spread, Slice! Learning to Manipulate Object States via Visual Spatial Progress

Mash, Spread, Slice! 通过视觉空间进展学习操控物体状态

Priyanka Mandikal, Jiaheng Hu, Shivin Dass, Sagnik Majumder, Roberto Martín-Martín, Kristen Grauman

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 SPARTA框架首次统一处理物体状态变化任务，通过空间进展和物体中心变化生成结构化策略观察和密集奖励，提升机器人操控效率和准确性。

Comments Accepted at ICRA 2026

GravCal: Single-Image Calibration of IMU Gravity Priors with Per-Sample Confidence

GravCal：单图像IMU重力先验校准

Haichao Zhu, Qian Zhang

机构 * UC Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GravCal通过单图像校准IMU重力先验，结合残差修正和图像估计，提升重力方向精度，减少角误差。

Comments 14 pages, 4 figures

Physion-Eval: Evaluating Physical Realism in Generated Video via Human Reasoning

Physion-Eval：通过人类推理评估生成视频的物理真实性

Qin Zhang, Peiyu Jing, Hong-Xing Yu, Fangqiang Ding, Fan Nie, Weimin Wang, Yilun Du, James Zou, Jiajun Wu, Bing Shuai

机构 * Physion Labs（Physion实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Character AI 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Physion-Eval基准，通过专家人类推理评估生成视频的物理真实性，揭示当前视频生成模型在物理关键场景中存在显著缺陷，83.3%的外向视角和93.5%的内向视角视频存在可识别的物理错误。

ReMAP-DP: Reprojected Multi-view Aligned PointMaps for Diffusion Policy

ReMAP-DP：基于重投影多视角对齐点地图的扩散策略

Xinzhang Yang, Renjun Wu, Jinyan Liu, Xuesong Li

机构 * School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, China（北京理工大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出ReMAP-DP框架，结合标准化视角重投影与结构感知双流扩散策略，解决2D视觉表示在3D空间感知上的不足，提升机器人在多样化任务中的精度与鲁棒性。

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