机器人 / 具身智能

CommandSwarm: Safety-Aware Natural Language-to-Behavior-Tree Generation for Robotic Swarms

CommandSwarm: 为机器人群体提供安全意识的自然语言到行为树生成

Mohammed Majid, Amjad Yousef Majid

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

AI总结 本文提出CommandSwarm系统，通过多语言翻译、安全过滤和约束提示生成XML行为树，验证了紧凑量化领域适应的LLM在机器人群体控制中的有效性，强调了解析器接受和安全过滤的重要性。

Search-based Robustness Testing of Laptop Refurbishing Robotic Software

基于搜索的笔记本电脑翻新机器人软件鲁棒性测试

Erblin Isaku, Hassan Sartaj, Shaukat Ali, Malaika Din Hashmi, Francois Picard

机构 * Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； Danish Technological Institute（丹麦技术研究所） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出PROBE方法，利用多目标优化寻找最小局部扰动以暴露笔记本翻新机器人软件中物体检测模型的缺陷，验证其在生成失效诱导扰动方面的有效性。

Comments 15 pages, 4 figures, 5 tables

DiffeoMorph: Learning to Morph 3D Shapes Using Differentiable Agent-Based Simulations

DiffeoMorph: 通过可微分基于代理的模拟学习3D形状变形

Seong Ho Pahng, Guoye Guan, Benjamin Fefferman, Sahand Hormoz

机构 * Department of Systems Biology, Harvard Medical School（哈佛医学院系统生物学系） ； Department of Data Science, Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所数据科学部） ； Departments of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学部） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛大学Broad研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出DiffeoMorph框架，通过可微分代理模拟学习形态发生协议，使代理群体变形为目标3D形状，采用SE(3)等价图神经网络和基于3DZernike多项式的形状匹配损失实现旋转不变性和反射敏感性。

GATO: GPU-Accelerated and Batched Trajectory Optimization for Scalable Edge Model Predictive Control

GATO：用于可扩展边缘模型预测控制的GPU加速和批处理轨迹优化

Alexander Du, Emre Adabag, Gabriel Bravo-Palacios, Brian Plancher

机构 * School of Engineering and Applied Science, Columbia University（哥伦比亚大学工程与应用科学学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Barnard College, Columbia University and Dartmouth College（哥伦比亚大学巴纳德学院和达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 GATO通过算法、软件和计算硬件的协同设计，实现对中等批量大小的实时轨迹优化，提升边缘模型预测控制的性能。

Comments Accepted to ICRA 2026. 8 pages, 8 figures, 2 tables

TAG-K: Tail-Averaged Greedy Kaczmarz for Computationally Efficient and Performant Online Inertial Parameter Estimation

TAG-K：尾部平均贪心Kaczmarz用于计算高效且性能优异的在线惯性参数估计

Shuo Sha, Anupam Bhakta, Zhenyuan Jiang, Kevin Qiu, Ishaan Mahajan, Gabriel Bravo-Palacios, Brian Plancher

机构 * School of Applied Science, Columbia University（哥伦比亚大学应用科学学院） ； Columbia College, Columbia University（哥伦比亚大学哥伦比亚学院） ； Barnard College, Columbia University and Dartmouth College（哥伦比亚大学巴纳德学院和达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TAG-K算法，结合贪心随机行选择和尾部平均，实现高效稳定的在线惯性参数估计，在计算受限的机器人系统中表现出更快的求解速度和更高的鲁棒性。

Comments Accepted to ICRA 2026. 3 Figures. 3 Tables

Scalable Active Metamaterials for Shape-Morphing

可扩展的主动超材料用于形状变形

Jipeng Cui, Wei "Wayne" Chen

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出一种可扩展的主动超材料设计框架，通过分层分解实现快速准确的非周期性形状变形超材料设计，为可编程材料系统提供新计算范式。