机器人 / 具身智能

Contact-Rich Robotic Assembly in Construction via Diffusion Policy Learning

通过扩散策略学习实现建筑中的接触密集机器人装配

Salma Mozaffari, Daniel Ruan, William van den Bogert, Nima Fazeli, Sigrid Adriaenssens, Arash Adel

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了在建筑施工中使用扩散策略学习提升机器人装配的鲁棒性和精度，通过紧密契合的木构接合作为案例，证明扩散策略能通过接触感知控制补偿对齐误差。

Disentangled Robot Learning via Separate Forward and Inverse Dynamics Pretraining

通过分离前向和逆向动力学预训练实现解耦的机器人学习

Wenyao Zhang, Bozhou Zhang, Zekun Qi, Wenjun Zeng, Xin Jin, Li Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东部技术研究所） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出DeFI框架，通过分离前向和逆向动力学预训练，利用不同数据源解决视觉-动作耦合问题，实现端到端微调，实验表明在CALVIN ABC-D和SimplerEnv上取得最佳性能。

Comments ICLR 2026

CARI4D: Category Agnostic 4D Reconstruction of Human-Object Interaction

CARI4D：类别无关的人-物体交互4D重建

Xianghui Xie, Bowen Wen, Yan Chang, Hesam Rabeti, Jiefeng Li, Ye Yuan, Gerard Pons-Moll, Stan Birchfield

机构 * NVIDIA ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） 纠错

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

AI总结 CARI4D提出了一种无需假设物体类别即可从单目RGB视频中重建人-物体交互的4D模型，通过姿态假设选择算法和渲染-比较方法提升重建精度与物理一致性。

Comments CVPR2026 camera ready version. Project page: https://nvlabs.github.io/CARI4D/