机器人 / 具身智能

Aligning Perception, Reasoning, Modeling and Interaction: A Survey on Physical AI

对齐感知、推理、建模与交互：物理AI的综述

Kun Xiang, Terry Jingchen Zhang, Yinya Huang, Jixi He, Zirong Liu, Yueling Tang, Ruizhe Zhou, Lijing Luo, Youpeng Wen, Xiuwei Chen, Bingqian Lin, Jianhua Han, Hang Xu, Hanhui Li, Bin Dong, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（云网智能技术有限公司） ； Peking University and Beijing International Center for Mathematical Research（北京大学和北京国际数学研究中心） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述了物理AI，探讨了理论物理推理与应用物理理解的区别，并分析了基于物理的方法如何提升AI在现实世界中的理解能力，推动更安全、可推广的AI系统。

PRTS: A Primitive Reasoning and Tasking System via Contrastive Representations

PRTS：通过对比表示实现的原始推理与任务系统

Yang Zhang, Jiangyuan Zhao, Chenyou Fan, Fangzheng Yan, Tian Li, Haitong Tang, Sen Fu, Xuan'er Wu, Qizhen Weng, Weinan Zhang, Xiu Li, Chi Zhang, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 PRTS通过目标引导强化学习重构预训练过程，学习统一嵌入空间以评估物理可行性，提升机器人任务执行与长期规划能力。

Comments 38 pages, 12 figures

RHyVE: Competence-Aware Verification and Phase-Aware Deployment for LLM-Generated Reward Hypotheses

RHyVE：基于能力的验证与阶段感知部署用于LLM生成的奖励假说

Feiyu Wu, Xu Zheng, Zhuocheng Wang, Yi ming Dai, Hui Li

机构 * School of Cyber Engineering, Xidian University（西安电子科技大学电子工程学院） 纠错

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

AI总结 研究提出RHyVE框架，通过能力感知验证和阶段感知部署提升LLM生成奖励假说的可靠性，实验显示在低能力阶段奖励排名不可靠，但经过任务依赖阈值后变得有效。

R3DM: Enabling Role Discovery and Diversity Through Dynamics Models in Multi-agent Reinforcement Learning

R3DM：通过动态模型在多智能体强化学习中实现角色发现与多样性

Harsh Goel, Mohammad Omama, Behdad Chalaki, Vaishnav Tadiparthi, Ehsan Moradi Pari, Sandeep Chinchali

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)

AI总结 R3DM通过动态模型最大化智能体角色、观察轨迹与预期未来行为间的互信息，提升多智能体协作效率，实验表明其在SMAC和SMACv2环境中显著提升胜率。

Comments 21 pages, To appear in the International Conference of Machine Learning (ICML 2025)

FlexiTac: A Low-Cost, Open-Source, Scalable Tactile Sensing Solution for Robotic Systems

FlexiTac：一种低成本、开源、可扩展的触觉传感解决方案，用于机器人系统

Binghao Huang, Yunzhu Li

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 FlexiTac是一种低成本、开源、可扩展的触觉传感模块，通过灵活的传感器垫和紧凑的读取板实现高密度触觉信号采集，支持现代触觉学习流程。

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

Bridging Values and Behavior: A Hierarchical Framework for Proactive Embodied Agents

连接价值与行为：一种面向主动具身代理的分层框架

Chunhui Zhang, Yuxuan Wang, Aoyang Qin, Yi-Long Lu, Kunlun Wu, Yizhou Wang, Wei Wang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nat’l Eng. Research Center of Visual Technology, Peking University（北京大学视觉技术国家工程研究中心） ； Institute for AI, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（通用人工智能国家重点实验室，北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ValuePlanner框架，通过分层认知架构分离高阶价值调度与低阶行动执行，结合LLM生成符号子目标并用PDDL规划器转化为行动计划，通过反馈机制提升自主性，实验表明其能生成连贯的长期自主行为。

K2MUSE: A human lower-limb multimodal walking dataset spanning task and acquisition variability for rehabilitation robotics

K2MUSE：一种涵盖任务和采集变异性的下肢多模态行走数据集，用于康复机器人

Jiwei Li, Bi Zhang, Xiaowei Tan, Wanxin Chen, Zhaoyuan Liu, Juanjuan Zhang, Weiguang Huo, Jian Huang, Lianqing Liu, Xingang Zhao

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（机器人与智能系统国家重点实验室，沈阳自动化研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Artificial Intelligence, Tianjin Key Laboratory of Intelligent Robotics, Nankai University（人工智能学院，天津智能机器人重点实验室，南开大学） ； School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（人工智能与自动化学院，华中科技大学） 纠错

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

AI总结 K2MUSE数据集通过多模态数据揭示下肢康复机器人与生物力学信息的关系，为康复机器人开发提供大规模步态样本和数据驱动方法支持。

Comments 34 pages, 30 figures,7 tables

Fake3DGS: A Benchmark for 3D Manipulation Detection in Neural Rendering

Fake3DGS：3D操控检测在神经渲染中的基准

Davide Di Nucci, Riccardo Catalini, Guido Borghi, Roberto Vezzani

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Fake3DGS基准，用于评估3D内容的真实性，通过3D高斯点散布场景和渲染视图，展示现有2D检测器在区分原始与3D操控图像上的不足，并引入3D-aware方法提升识别性能。

Comments Accepted at ICPR 2026. Code and data: https://github.com/iot-unimore/Fake3DGS

World2Minecraft: Occupancy-Driven Simulated Scenes Construction

World2Minecraft: 基于占用率的模拟场景构建

Lechao Zhang, Haoran Xu, Jingyu Gong, Xuhong Wang, Yuan Xie, Xin Tan

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出World2Minecraft，通过3D语义占用率预测将现实场景转换为结构化的Minecraft环境，提升模拟场景的质量与灵活性，通过定制化数据集MinecraftOcc验证了方法的有效性。

Reconstruction by Generation: 3D Multi-Object Scene Reconstruction from Sparse Observations

通过生成进行重建：从稀疏观测中进行3D多物体场景重建

Andrii Zadaianchuk, Leonardo Barcellona, Lennard Schuenemann, Christian Gumbsch, Zehao Wang, Muhammad Zubair Irshad, Fabien Despinoy, Rahaf Aljundi, Stratis Gavves, Sergey Zakharov

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出RecGen框架，通过生成方法估计物体和部分形状及其姿态，有效处理遮挡和部分可见性，实现复杂场景的高精度重建。

Comments Website: https://reconstruction-by-generation.github.io

Stop Holding Your Breath: CT-Informed Gaussian Splatting for Dynamic Bronchoscopy

停止屏息：基于CT的高斯点云法用于动态支气管镜

Andrea Dunn Beltran, Daniel Rho, Aarav Mehta, Xinqi Xiong, Raúl San José Estépar, Ron Alterovitz, Marc Niethammer, Roni Sengupta

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出利用患者特定的呼吸模型消除屏息协议需求，通过配对呼气吸气CT扫描减少呼吸运动，实现连续的变形感知重建。

Agentic AI for Cybersecurity: A Meta-Cognitive Architecture for Governable Autonomy

面向网络安全的代理AI：一种用于可控自主性的元认知架构

Andrei Kojukhov, Arkady Bovshover

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

AI总结 本文提出一种基于概率的代理框架，通过元认知机制协调多个代理，提升网络安全决策的鲁棒性和准确性，减少误报并增强适应性。

BOW: Bayesian Optimization over Windows for Motion Planning in Complex Environments

BOW：基于窗口的贝叶斯优化用于复杂环境中的运动规划

Sourav Raxit, Abdullah Al Redwan Newaz, Paulo Padrao, Jose Fuentes, Leonardo Bobadilla

机构 * Department of Computer Science, University of New Orleans（新奥尔良大学计算机科学系） ； School of Computing and Information Sciences, Florida International University（佛罗里达国际大学计算与信息科学学院） ； Providence College, Department of Mathematics & Computer Science（普罗维登斯学院数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 BOW Planner通过约束贝叶斯优化高效采样控制输入，解决复杂环境中机器人运动规划中的动力学约束问题，提升计算效率和安全性。

Accelerating Policy Synthesis in Large-Scale MDPs via Hierarchical Adaptive Refinement

通过分层自适应细化加速大规模马尔可夫决策过程的策略合成

Alexandros Evangelidis, Gricel Vázquez, Simos Gerasimou

机构 * University of York（约克大学） ； Cyprus University of Technology（塞浦路斯技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过动态细化马尔可夫决策过程并迭代选择最脆弱区域来加速大规模MDP的策略合成，证明合成策略在标准假设下近优，实验证明在100万状态的MDP中相比PRISM提速达2倍。

Comments Accepted for publication in Proceedings of the ACM on Software Engineering, FSE 2026

Context as Prior: Bayesian-Inspired Intent Inference for Non-Speaking Agents with a Household Cat Testbed

上下文作为先验：一种基于贝叶斯的意图推断方法用于非说话智能体的家用猫测试平台

Wenqian Zhang, Zehao Wang

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出CatSignal框架，通过将空间上下文作为先验约束和行为观测作为证据，实现多模态意图推断，提升非说话智能体的意图识别精度。

Comments Accepted to the CVPR 2026 Animal Workshop

Robot Planning and Situation Handling with Active Perception

具备主动感知的机器人规划与情境处理

Austine Oloo, Zainab Altaweel, Yohei Hayamizu, Peiqi Liu, Yan Ding, Saeid Amiri, Hao Yang, Andy Kaminski, Chad Esselink, Chris Paxton, Xiaohan Zhang, Shiqi Zhang

机构 * SUNY Binghamton（纽约州立大学布法罗分校） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Ford Research（福特研究） ； Agility Robotics（敏捷机器人） 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VAP-TAMP框架，通过主动感知和情境评估提升机器人在动态环境中执行任务的能力，结合场景图进行任务与运动规划，通过仿真和移动机械臂平台验证有效性。

GuideDog: A Real-World Egocentric Multimodal Dataset for Blind and Low-Vision Accessibility-Aware Guidance

GuideDog: 一种用于视障和低视力者无障碍引导的现实世界单人视角多模态数据集

Junhyeok Kim, Jaewoo Park, Junhee Park, Sangeyl Lee, Jiwan Chung, Jisung Kim, Ji Hoon Joung, Youngjae Yu

机构 * Yonsei University（延世大学） ； LG AI Research（LG AI研究所） ； Euler Robotics（Euler机器人） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GuideDog数据集，包含22K图像描述对，用于提升视障者导航能力，通过人机协同标注提升数据质量，并展示深度感知评估基准，揭示当前多模态大语言模型在深度感知方面的挑战。

Comments ACL 2026 Main. Project page: https://jun297.github.io/GuideDog/

From Prompt to Physical Actuation: Holistic Threat Modeling of LLM-Enabled Robotic Systems

从提示到物理执行：LLM赋能机器人系统的整体威胁建模

Neha Nagaraja, Hayretdin Bahsi, Carlo R. da Cunha

机构 * School of Informatics, Computing, and Cyber Systems, Northern Arizona University（信息学、计算与网络系统学院，北亚利桑那大学） ； Department of Software Science, Tallinn University of Technology（软件科学系，塔林技术大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出基于数据流图的LLM赋能机器人系统威胁分析方法，揭示了传统威胁、对抗威胁和对话威胁在感知-规划-执行流程中的交互与传播，首次完整分析了三个威胁类别在全系统中的跨边界攻击链。

Comments Submitted to 23rd Annual International Conference on Privacy, Security, and Trust (PST2026)

An Experimental Modular Instrument With a Haptic Feedback Framework for Robotic Surgery Training

一种带有触觉反馈框架的实验性模块化仪器用于机器人手术培训

Walid Shaker, Mustafa Suphi Erden

机构 * School of Engineering and Physical Sciences（工程与物理科学学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 本文提出一种集成实时触觉反馈框架的模块化机器人腹腔镜仪器，通过腕部力/扭矩传感器估计工具-组织相互作用力，提升手术培训中的触觉反馈效果。

Comments Accepted to the 11th IEEE RAS/EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob 2026)

Game-Based and Gamified Robotics Education: A Comparative Systematic Review and Design Guidelines

基于游戏的和游戏化机器人教育：一种比较系统的综述和设计指南

Syed T. Mubarrat, Byung-Cheol Min, Tianyu Shao, E. Cho Smith, Bedrich Benes, Alejandra J. Magana, Christos Mousas, Dominic Kao

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文通过系统综述比较了游戏化学习和游戏化在机器人教育中的影响，揭示了教学方法、学习环境和教学策略的关联模式，并提出了八个研究方向和设计指南。

Comments Accepted for publication at Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 26 pages, 14 figures, 7 tables;

Joint Action is a Framework for Understanding Partnerships Between Humans and Upper Limb Prostheses

联合行动是一种理解人与上肢假体之间合作关系的框架

Michael R. Dawson, Adam S. R. Parker, Heather E. Williams, Ahmed W. Shehata, Jacqueline S. Hebert, Craig S. Chapman, Patrick M. Pilarski

机构 * Division of Physical Medicine and Rehabilitation, Department of Medicine, University of Alberta（阿尔伯塔大学物理医学与康复科，医学部） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） ； Faculty of Rehabilitation Medicine（康复医学学院） ； Department of Biomedical Engineering, University of Alberta（阿尔伯塔大学生物医学工程系） ； Faculty of Kinesiology, Sport, and Recreation（运动、体育与休闲学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI；robotics(journal_ref)

AI总结 本文比较了不同假体控制器在展现联合行动特征方面的表现，提出新的理解视角并推荐增强合作通信以改进系统。

Comments Submitted to Frontiers in Neurorobotics

Journal ref 2024 10th IEEE RAS/EMBS International Conference for Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob), 2024, pp. 605-611

Language-Conditioned Safe Trajectory Generation for Spacecraft Rendezvous

基于语言条件的航天器交汇轨迹生成

Yuji Takubo, Arpit Dwivedi, Sukeerth Ramkumar, Luis A. Pabon, Daniele Gammelli, Marco Pavone, Simone D'Amico

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics, 496 Lomita Mall（航空航天系，496号Lomita Mall） ； Department of Mechanical Engineering, 440 Escondido Mall Building 530（机械工程系，440号Escondido Mall Building 530） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出SAGES框架，通过将自然语言指令转化为符合高阶意图且满足非凸约束的航天器轨迹，实现语言引导的轨迹生成，提升复杂任务中的操作可扩展性。

Comments 42 pages, 12 figures. Submitted to AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics

SpatialGrammar: A Domain-Specific Language for LLM-Based 3D Indoor Scene Generation

SpatialGrammar: 一种面向领域的语言用于基于LLM的3D室内场景生成

Song Tang, Kaiyong Zhao, Yuliang Li, Qingsong Yan, Penglei Sun, Junyi Zou, Qiang Wang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SpatialGrammar，一种领域特定语言，通过BEV网格放置确定性编译生成有效3D几何，提升空间准确性和物理合理性。SG-Agent通过编译器反馈迭代优化场景，SG-Mini在单次生成场景中表现优异。

The Field of Safe Motion: Operationalizing Affordances in the Field of Safe Travel Using Reachability Analysis

安全运动领域：利用可达性分析操作化安全旅行中的可及性

Leif Johnson, Trent Victor, Johan Engström

机构 * Waymo LLC（Waymo公司） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出安全运动领域（FSM），通过考虑驾驶员能力和其他道路使用者的预见行为，量化评估驾驶行为的安全性。结合可达性分析与运动学假设，提供可解释的定量工具，用于不同驾驶场景的评估。

EAG-PT: Emission-Aware Gaussians and Path Tracing for Diffuse Indoor Scene Reconstruction and Editing

EAG-PT：考虑发射的高斯和路径追踪用于漫反射室内场景重建与编辑

Xijie Yang, Mulin Yu, Changjian Jiang, Kerui Ren, Tao Lu, Jiangmiao Pang, Dahua Lin, Bo Dai, Linning Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EAG-PT通过统一的2D高斯表示实现室内场景的物理重建与渲染，支持可编辑的漫反射全局光照，结合高效单次反弹优化和高质量多次反弹路径追踪，优于现有方法。

Comments SIGGRAPH 2026 Conference Paper; Project Page: https://eag-pt.github.io

Synthetic Biological Intelligence: System-Level Abstractions and Adaptive Bio-Digital Interaction

合成生物智能：系统级抽象与适应性生物-数字交互

Martin Schottlender, Pengjie Zhou, Veronika Volkova, Fatima Rani, Ruifeng Zheng, Juan A. Cabrera, Frank H. P. Fitzek, Pit Hofmann

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)

AI总结 本文探讨了合成生物智能的系统级抽象及生物-数字交互方法，总结了其在机器人、生物医学等领域的应用潜力与核心贡献。

Comments 27 pages, 6 figures

On Distributed Control of Continuum Swarms: Local Controllers as Differential Operators

关于连续群体分布式控制：局部控制器作为微分算子

Max Emerick, Saroj Prasad Chhatoi, Bassam Bamieh

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)

AI总结 本文研究大规模机器人群体的分布式控制问题，提出将局部控制器形式化为微分算子，设计了一种基于PDE的分析与设计框架，探讨了低阶控制器在稳定群体密度方面的限制，并提出了一种简单的一阶控制律实现稳定。

Comments 12 pages