机器人 / 具身智能

Escaping the Diversity Trap in Robotic Manipulation via Anchor-Centric Adaptation

通过锚点中心适应摆脱机器人操作中的多样性陷阱

Yanzhe Chen, Kevin Yuchen Ma, Qi Lv, Yiqi Lin, Zechen Bai, Chen Gao, Mike Zheng Shou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Institude for Information Research, A STAR（A*STAR信息研究所） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)；robotic(title)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出锚点中心适应方法，通过稳定策略骨架和选择性扩展覆盖范围，解决多样性陷阱问题，提升任务可靠性和成功率。

Comments 21 pages, 8 figures

An Aerial Manipulator for Perception-Driven Flower Targeting Toward Contactless Pollination in Vertical Farming

一种用于感知驱动花靶向的空中机械臂，以实现垂直农场的无接触授粉

Chenzhe Jin, Zhuohang Wu, Yifan Cai, Xiangqi Li, Jan Ming Kevin Tan, Narsimlu Kemsaram, Valerio Modugno

机构 * Department of Computer Science University College London London United Kingdom（计算机科学系伦敦大学学院伦敦英国） ； Department of Artificial Intelligence University of Malaya Kuala Lumpur Malaysia（人工智能系马来大学吉隆坡马来西亚） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Malaya（马来大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 本文提出了一种用于垂直农场中感知驱动花靶向的空中机械臂平台，结合RGBD感知、MPPI控制和轻量2自由度机械臂，实现精确末端定位和稳定授粉。

Comments This paper has been accepted for publication in the Proceedings of the 2026 4th International Conference on Robotics, Control and Vision Engineering (RCVE 2026), 10-12 July, 2026, Tokyo, Japan

BrickCraft: Visuomotor Skill Composition with Situated Manual Guidance for Long-Horizon Interlocking Brick Assembly

BrickCraft: 基于情境手动指导的长视界互锁积木组装技能组合

Jichuan Yu, Bowei Li, Zhenran Tang, Guanxing Lu, Chuxiong Hu, Ruixuan Liu, Changliu Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 BrickCraft通过情境手册将高层装配计划与物理执行连接，利用相对公式分解复杂任务为可重用的原始技能，实现长视界互锁积木组装。

Contact-Grounded Policy: Dexterous Visuotactile Policy with Generative Contact Grounding

接触导向策略：具备生成接触基础的灵活视觉-触觉策略

Zhengtong Xu, Yeping Wang, Ben Abbatematteo, Jom Preechayasomboon, Sonny Chan, Nick Colonnese, Amirhossein H. Memar

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Meta Reality Labs Research（Meta现实实验室） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出Contact-Grounded Policy，通过预测机器人状态和触觉反馈的耦合轨迹，生成接触基础的灵活视觉-触觉策略，优于现有基线方法。

Drifting Field Policy: A One-Step Generative Policy via Wasserstein Gradient Flow

漂移场策略：一种基于Wasserstein梯度流的一步生成策略

Juil Koo, Mingue Park, Jiwon Choi, Yunhong Min, Minhyuk Sung

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出漂移场策略（DFP），一种基于漂移模型范式的非ODE一步生成策略，通过Wasserstein-2梯度流逆KL更新软目标策略，实现概率空间中的梯度步进，提升漂移骨干的性能，在多个操控任务中取得最佳表现。

Activation Differences Reveal Backdoors: A Comparison of SAE Architectures

激活差异揭示后门：SAE架构的比较

Sachin Kumar

机构 * LexisNexis 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过对比稀疏自编码器架构，探讨如何通过激活差异检测语言模型中的后门，发现Diff-SAE在后门隔离中表现优于Crosscoders，且在不同层和微调策略下均有效。

Comments Accepted at IJCNN 2026 (IEEE WCCI). ©2026 IEEE

NoiseGate: Learning Per-Latent Timestep Schedules as Information Gating in World Action Models

NoiseGate: 在世界动作模型中学习每潜在时间步的调度作为信息门控

Wen Huang, Haoran Sun, Yongjian Guo, Yunxuan Ma, Haoran Li, Jing Long, Zhouying Mo, Zhong Guan, Yucheng Guo, Shuai Di, Junwu Xiong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； JDT AI Infra（JDT AI 基础设施） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出NoiseGate，通过学习每潜在时间步的调度作为信息门控策略，改进世界动作模型中的动作生成与未来观察建模。

Fortifying Time Series: DTW-Certified Robust Anomaly Detection

强化时间序列：DTW认证的鲁棒异常检测

Shijie Liu, Tansu Alpcan, Christopher Leckie, Sarah Erfani

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering（电气与电子工程系） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； School of Computing and Information Systems（计算与信息系统学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DTW认证的鲁棒异常检测方法，通过将ℓp范数转换为DTW距离，提升时间序列异常检测的鲁棒性，实验显示在DTW对抗攻击下F1分数提升18.7%。

Journal ref 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

PISTO: Proximal Inference for Stochastic Trajectory Optimization

PISTO：随机轨迹优化的近端推断

Hongzhe Yu, Zinuo Chang, Yongxin Chen

机构 * School of Aerospace Engineering（航空航天工程学院） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 PISTO通过引入KL正则化稳定更新，实现非光滑成本的高效优化，在机器人运动规划中取得更高成功率和更优路径质量。

Comments 8 pages

Active Control of Topological Exceptional Points in Non-Hermitian Metasurfaces

非厄米特元表面中拓扑异常点的主动控制

Parul Sharma, Sobhan Subhra Mishra, Yash Gupta, Brijesh Kumar, Ranjan Singh, Abhishek Kumar, Anshuman Kumar

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 该研究通过光激发锗作为活性介质，在太赫兹波段实现非厄米特光子系统的动态时间操控，展示了亚皮秒级本征模切换和拓扑相位积累的直接观测，验证了泵浦-探测延迟作为异常点拓扑控制参数的有效性。

Ultralight dark matter detection with trapped-ion interferometry

用囚禁离子干涉仪探测超轻暗物质

Leonardo Badurina, Diego Blas, John Ellis, Sebastian A. R. Ellis

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 利用单离子波包操控进展，探索超轻暗物质弱磁场检测新方法，通过纠缠的自旋与运动自由度实现高灵敏度干涉测量，拓展暗物质参数空间探测。

Comments 18 pages (including appendices), 4 figures, v2: matches published version

Journal ref Phys. Rev. D 113, 092004 (2026)

A Julia Framework for Graph-Structured Nonlinear Optimization

用于图结构非线性优化的Julia框架

David L Cole, Sungho Shin, Victor Zavala

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出一个Julia框架，用于解决图结构非线性优化问题，结合Plasmo.jl和MadNLP.jl，展示其在气体网络中的可扩展性。

Comments 30 pages, 14 figures

Journal ref Industrial & Engineering Chemistry Research, 2022

Stability-Certified Koopman Observer Design for Nonlinear Systems via Generalized Persidskii Dynamics

非线性系统通过广义Persidskii动力学设计稳定性认证的Koopman观测器

Syed Pouladi

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出基于广义Persidskii系统的Koopman观测器设计方法，通过线性矩阵不等式认证观测误差的输入到状态稳定性，实验证明其在估计精度和鲁棒性上优于扩展卡尔曼滤波和线性Koopman观测器。

Exploring the "Banality" of Deception in Generative AI

探究生成AI中欺骗的‘平凡性’

Ishitaa Narwane, Johanna Gunawan, Konrad Kollnig

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文探讨生成AI中欺骗的‘平凡性’，分析用户自身参与欺骗的现象，并提出通过提高意识、提供干预工具和改进监管来防范欺骗的方法。

Comments Accepted at CHI'26 ACAI Workshop