机器人 / 具身智能

Certified Gradient-Based Contact-Rich Manipulation via Smoothing-Error Reachable Tubes

通过平滑误差可达管实现认证的基于梯度的接触密集 manipulation

Wei-Chen Li, Glen Chou

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,title_cn)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 本文提出通过平滑动力学并量化补偿误差，实现接触密集 manipulation 的安全性和任务完成的认证，采用凸优化生成鲁棒反馈策略。

Comments Robotics: Science & Systems (RSS) 2026

From Reaction to Anticipation: Proactive Failure Recovery through Agentic Task Graph for Robotic Manipulation

从反应到预见：通过代理任务图实现机器人操作的前瞻性故障恢复

Sheng Xu, Ruixing Jin, Huayi Zhou, Bo Yue, Guanren Qiao, Yunxin Tai, Yueci Deng, Kui Jia, Guiliang Liu

机构 * Sheng Xu ； Ruixing Jin ； Huayi Zhou ； Bo Yue ； Guanren Qiao ； Yunxin Tai ； Kui Jia ； Guiliang Liu 纠错

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

AI总结 本文提出AgentChord系统，通过代理任务图实现前瞻性故障恢复，提升机器人操作的可靠性和自主性。

Comments 18 pages, accepted to RSS 2026

CoRAL: Contact-Rich Adaptive LLM-based Control for Robotic Manipulation

CoRAL：富含接触的自适应LLM基于控制用于机械臂操作

Berk Çiçek, Mert K. Er, Ozgur S. Oguz

机构 * LiRA Lab, Department of Computer Engineering Bilkent University（LiRA实验室，计算机工程系，比尔肯特大学） 纠错

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

AI总结 CoRAL通过解耦高层推理与低层控制，利用LLM设计成本函数，结合神经符号适应循环和记忆单元，实现接触密集任务的自适应控制，提升成功率50%以上。

Comments 22 pages, 9 figures, 3 tables. Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Updated to camera-ready version with appendix and text/formatting revisions

Vision-Based Hand Shadowing for Robotic Manipulation via Inverse Kinematics

基于视觉的手影法用于机器人操作的逆运动学

Hendrik Chiche, Antoine Jamme, Trevor Rigoberto Martinez, Gabriel Gomes

机构 * OMGrab Inc.（OMGrab公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Fung Institute for Engineering Leadership（工程领导力基金会） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于单目RGB-D相机的逆运动学映射方法，用于将人类手部动作转化为机器人关节指令，通过实验验证了其在结构化和非结构化环境中的有效性。

Comments v2: accepted at IEEE Access (2026); minor revisions per peer review, added WiLoR occlusion-mitigation experiment, error analysis, EMA ablation, and author photos

Learning Action Manifold with Multi-view Latent Priors for Robotic Manipulation

基于多视图潜在先验的学习动作流形用于机器人操作

Junjin Xiao, Dongyang Li, Yandan Yang, Shuang Zeng, Tong Lin, Xinyuan Chang, Feng Xiong, Mu Xu, Xing Wei, Zhiheng Ma, Qing Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（机器智能与先进计算国家重点实验室，教育部，中国） ； AMap, Alibaba Group（阿里的AMap） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用多视图扩散模型合成潜在新视角，并引入几何引导门控变换器以提升机器人视觉-语言-动作模型的空间感知与操作性能，通过动作流形学习提高动作学习效率，实验证明优于现有方法。

Offline Policy Evaluation for Manipulation Policies via Discounted Liveness Formulation

通过折扣存活公式评估操纵策略的离线策略评估

Hao Wang, Joshua Bowden, Colton Crosby, Somil Bansal

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于存活Bellman算子的离线策略评估框架，解决稀疏奖励下任务完成问题，通过保守固定点值函数降低截断偏差，实验证明在折叠任务中优于传统基线方法。

Comments Published at RSS 2026

HeteroGenManip: Generalizable Manipulation For Heterogeneous Object Interactions

HeteroGenManip：异构物体交互的通用操作

Zhenhao Shen, Zeming Yang, Yue Chen, Yuran Wang, Shengqiang Xu, Mingleyang Li, Hao Dong, Ruihai Wu

机构 * Peking University（北京大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HeteroGenManip框架，通过两阶段方法解决机器人异构物体交互中的接触点定位和轨迹规划问题，实现跨类型物体的鲁棒泛化。

Morphologically Equivariant Flow Matching for Bimanual Mobile Manipulation

形态等变流匹配用于双臂移动操作

Max Siebenborn, Daniel Ordoñez Apraez, Sophie Lueth, Giulio Turrisi, Massimiliano Pontil, Claudio Semini, Georgia Chalvatzaki

机构 * PEARL Lab, Dept. of Computer Science, TU Darmstadt, Germany（德累斯顿技术大学计算机科学系PEARL实验室） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出利用形态对称性作为诱导偏倚，通过流匹配政策提升双臂移动操作的样本效率和零样本泛化能力。

Comments Preprint. 4 pages, 5 figures

Forecast-aware Gaussian Splatting for Predictive 3D Representation in Language-Guided Pick-and-Place Manipulation

面向预测的高斯点散布用于语言引导的抓取与放置操作中的预测3D表示

Kaixin Jia, Jiacheng Xu

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Forecast-GS框架，通过预测3D状态提升语言引导的机器人操作性能，实验显示其在抓取与放置任务中优于基线方法，表明明确预测任务完成状态有助于更可靠的行动评估。

From Imagined Futures to Executable Actions: Mixture of Latent Actions for Robot Manipulation

从想象的未来到可执行的动作：用于机器人操作的潜在动作混合

Yajie Li, Bozhou Zhang, Chun Gu, Zipei Ma, Jiahui Zhang, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MoLA，一种面向控制的接口，将想象的未来视频转化为可执行的表示，通过混合预训练的逆动力学模型，提升机器人操作的稳定性和通用性。

Comments ICML 2026

FeatMap: Understanding image manipulation in the feature space and its implications for feature space geometry

FeatMap: 在特征空间中理解图像篡改及其对特征空间几何的影响

Elias B. Krey, Nils Neukirch, Nils Strodthoff

机构 * Division AI4Health（AI4Health部门） ； Carl von Ossietzky Universität Oldenburg（奥尔登堡卡尔·冯·奥西特齐克大学） 纠错

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

AI总结 本文通过在输入空间中应用多种篡改方法，探讨特征空间中的映射学习，发现线性模型在特征空间中能有效重建复杂语义篡改。

Comments 27 pages, 24 figures, 3 tables, Code is available at https://github.com/AI4HealthUOL/FeatMap

Exploring Token-Space Manipulation in Latent Audio Tokenizers

探索潜在音频标记器中的标记空间操控

Francesco Paissan, Luca Della Libera, Mirco Ravanelli, Cem Subakan

机构 * Mila – Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université Laval（拉瓦尔大学） ； Concordia University（康科迪亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LATTE，通过在音频特征序列后添加固定可学习潜在标记，实现标记空间编辑，支持低比特率语音编码中的可控音频操控。

Retrieve-then-Steer: Online Success Memory for Test-Time Adaptation of Generative VLAs

检索后再引导：生成式视觉-语言-动作模型的在线成功记忆用于测试时适应

Jianchao Zhao, Huoren Yang, Yusong Hu, Yuyang Gao, Qiguan Ou, Cong Wan, SongLin Dong, Zhiheng Ma, Yihong Gong

机构 * College of Artificial Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能学院） ； One Robotics ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种在线成功记忆引导的测试时适应框架，用于生成式视觉-语言-动作模型，在重复或缓慢变化的环境中通过重用成功经验提升可靠性。

X-Imitator: Spatial-Aware Imitation Learning via Bidirectional Action-Pose Interaction

X-Imitator：通过双向动作-姿态交互实现空间感知的模仿学习

Kai Xiong, Hongjie Fang, Lixin Yang, Cewu Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出X-Imitator框架，通过双向动作-姿态交互解决机器人操作中空间感知与动作生成的耦合问题，实验表明其在24个模拟和3个现实任务中表现优于现有方法。

Failing Forward: Adaptive Failure-Informed Learning for Vision-Language-Action Models

失败前进：面向视觉-语言-动作模型的自适应失败信息学习

Meng Zheng, Samhita Marri, Anwesa Choudhuri, Benjamin Planche, Zhongpai Gao, Van Nguyen Nguyen, Terrence Chen, Girish Chowdhary, Ziyan Wu

机构 * United Imaging Intelligence（联合影像智能） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出AFIL框架，通过利用失败轨迹作为负向指导，提升视觉-语言-动作模型在机器人操作中的鲁棒性和成功率。

Beyond World-Frame Action Heads: Motion-Centric Action Frames for Vision-Language-Action Models

超越世界坐标动作头：面向视觉-语言-动作模型的运动中心动作框架

Huoren Yang, Jianchao Zhao, Hu Yusong, Qiguan Ou, Yuyang Gao, Wei Ke, Yuhang He, SongLin Dong, Zhiheng Ma, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； One Robotics ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学先进技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出MCF-Proto，一种轻量级动作头，通过运动中心动作框架和原型基动作参数化，提升VLA模型对机器人操作行为的组织与泛化能力。

Introducing Environmental Constraints to Grasping Strategies for Paper-Like Flexible Materials Using a Soft Gripper

引入环境约束以改进软夹具对纸张类柔性材料的抓取策略

Yi Dong, Yang Li, Jinjun Duan, Zhendong Dai

机构 * College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University（南京大学机械与电子工程学院） ； Jiangsu Key Laboratory of Bionic Materials and Equipment, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（江苏生物材料与设备重点实验室，南京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了使用通用软夹具抓取纸张类柔性材料的策略，通过环境约束分析其机械和运动模型，并设计评估系统验证材料和工况对抓取的影响。

Comments Under Review

Disentangled Sparse Representations for Concept-Separated Diffusion Unlearning

解耦稀疏表示用于概念分离的扩散撤销

Hyeonjin Kim, Hangyeol Jung, Heechan Yun, Sungjun Yun, Dong-Jun Han

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Kookmin University（韩国釜山大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SAEParate，通过概念感知对比目标解耦潜在表示，提升扩散模型中特定概念撤销的精度与效果，实验显示在联合风格-物体撤销任务中表现优异。

Comments 40 pages, 23 figures

EgoEV-HandPose: Egocentric 3D Hand Pose Estimation and Gesture Recognition with Stereo Event Cameras

EgoEV-HandPose：基于立体事件相机的视角3D手姿估计与手势识别

Luming Wang, Hao Shi, Jiajun Zhai, Kailun Yang, Kaiwei Wang

机构 * National Research Center for Optical Instrumentation, Zhejiang University（浙江大学光学仪器国家研究中心） ； School of Artificial Intelligence and Robotics and the National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院和机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心） ； Ant Group Company Ltd.（蚂蚁集团有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出EgoEV-HandPose框架，通过立体事件流实现3D双臂姿态估计和手势识别，引入KeypointBEV模块和EgoEVHands数据集，取得优异性能。

Comments Extended version of SMC 2025 paper arXiv:2503.12419. The established dataset and source code will be publicly released at https://github.com/ZJUWang01/EgoEV-HandPose

EgoForce: Forearm-Guided Camera-Space 3D Hand Pose from a Monocular Egocentric Camera

EgoForce：从单目自拍相机空间恢复 forearm 引导的 3D 手姿态

Christen Millerdurai, Shaoxiang Wang, Yaxu Xie, Vladislav Golyanik, Didier Stricker, Alain Pagani

机构 * Max Planck Institute for Informatics (MPII)（马克斯·普朗克信息研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出 EgoForce 框架，通过统一网络处理不同相机模型，结合可微 forearm 表示和 ray 空间求解器，实现高精度 3D 手姿态恢复，实验显示在 HOT3D 数据集上 MPJPE 减少 28%。

Comments 23 pages, 19 figures and 10 tables; project page: https://dfki-av.github.io/EgoForce (source code, data and demo available); SIGGRAPH 2026 Conference

DexTwist: Dexterous Hand Retargeting for Twist Motion via Mixed Reality-based Teleoperation

DexTwist：基于混合现实的灵巧手扭动动作重定向

Dongmyoung Lee, Chengxi Li, Dongheui Lee

机构 * Autonomous Systems Lab, Institute of Computer Technology, TU Wien（自主系统实验室，计算机技术学院，维也纳技术大学） ； Institute of Robotics and Mechatronics (DLR), German Aerospace Center（机器人与机电系统研究所（DLR），德国航空航天中心） 纠错

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

AI总结 本文提出DexTwist框架，通过混合现实接口实现灵巧手扭动动作的重定向，解决传统方法在接触丰富旋转操作中的不足，提升扭动角度跟踪和螺轴稳定性。

Comments 6 pages, 5 figures, 2 tables. Dongmyoung Lee and Chengxi Li contributed equally to this research

The Deepfakes We Missed: We Built Detectors for a Threat That Didn't Arrive

我们错过的深度伪造：我们为未出现的威胁构建了检测器

Shaina Raza

机构 * Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文指出深度伪造检测领域为未发生的威胁模型做研究，而实际威胁如非共识亲密影像、语音克隆诈骗等更为严峻，呼吁研究重心转向真实增长的危害类别。

EDGER: EDge-Guided with HEatmap Refinement for Generalizable Image Forgery Localization

EDGER: 基于热图细化的边缘引导图像伪造定位

Minh-Khoa Le-Phan, Minh-Hoang Le, Minh-Triet Tran, Trong-Le Do

机构 * University of Science - VNU-HCM（越南国家大学-胡志明市大学） ； Vietnam National University（越南国家大学） 纠错

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

AI总结 EDGER通过边缘引导分割和合成热图分支，实现任意分辨率图像中伪造区域的精准定位，具备跨域泛化能力。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 14th International Symposium on Information and Communication Technology (SOICT 2025)

Beyond Inefficiency: Systemic Costs of Incivility in Multi-Agent Monte Carlo Simulations

超越低效：多智能体蒙特卡洛模拟中不文明行为的系统性成本

Alison Moldovan-Mauer, Benedikt Mangold

机构 * Technische Hochschule Nürnberg（纽伦堡技术大学） 纠错

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

AI总结 研究通过多智能体蒙特卡洛模拟探讨不文明行为对交互效率的影响，发现参数较少的模型收敛延迟更显著，并发现先发优势在不同毒性条件下均显著。

When Emotion Becomes Trigger: Emotion-style dynamic Backdoor Attack Parasitising Large Language Models

当情绪成为触发：利用情绪风格动态后门攻击寄生大语言模型

Ziyu Liu, Tao Li, Tianjie Ni, Xiaolong Lan, Wengang Ma, Tao Yang, Guohua Wang, Junjiang He

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University（四川大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science, China West Normal University（西南大学计算机科学学院） ； School of Electronic and Information Engineering, Lanzhou Jiaotong University（兰州交通大学电子信息工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Paraesthesia攻击，通过情绪风格动态后门触发机制，在大语言模型中实现高隐蔽性的恶意输出。

OLIVIA: Online Learning via Inference-time Action Adaptation for Decision Making in LLM ReAct Agents

OLIVIA：通过推理时间动作适应实现LLM ReAct代理的在线学习

Sheldon Yu, Junda Wu, Xintong Li, Nikki Lijing Kuang, Sizhe Zhou, Tong Yu, Jiawei Han, Jingbo Shang, Julian McAuley

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 OLIVIA通过在推理时对动作进行适应，改进LLM ReAct代理在部署中的决策能力，提供可跟踪、细粒度和不确定性感知的适应方法。

A comprehensive control architecture for semi-autonomous dual-arm robots in agriculture settings

面向农业场景的双臂半自主机器人综合控制架构

Jozsef Palmieri, Paolo Di Lillo, Stefano Chiaverini, Alessandro Marino

机构 * University of Cassino and Southern Lazio Department of Electrical and Information Engineering（卡斯诺大学和南拉齐亚大学电气与信息工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种综合控制架构，用于实现葡萄园中复杂的机器人采摘任务，通过分层二次规划方法处理约束条件，实现人机协作的半自动操作。

Journal ref Control Engineering Practice, Vol. 163, 2025

YFPO: A Preliminary Study of Yoked Feature Preference Optimization with Neuron-Guided Rewards for Mathematical Reasoning

YFPO：一种基于神经引导奖励的数学推理的初步研究

Yifan Le

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 YFPO通过识别数学相关神经元并构建辅助奖励，提升大语言模型的推理能力，实验表明神经层面信号可增强偏好优化，为更精细的推理后训练提供新方向。

Comments 10 pages, 2figures. Work in progress

Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array

双物种Rydberg阵列中的多量子比特稳定器读取

Yu Wang, Ryan Cimmino, Kenneth Wang, Santiago Lopez, Jeffrey Li, Jin Ming Koh, Jonathan N. Hallén, Anne Matthies, Norman Y. Yao, Kang-Kuen Ni

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出利用双物种Rydberg阵列实现多量子比特非破坏性稳定器读取，通过调节Rabi频率和驱动场偏移，补偿几何相位误差，展示了单次全局脉冲序列对四量子比特Cs平面的Z稳定器非破坏性测量。

PauliEngine: High-Performant Symbolic Arithmetic for Quantum Operations

PauliEngine：用于量子操作的高性能符号运算

Leon Müller, Adelina Bärligea, Alexander Knapp, Jakob S. Kottmann

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 PauliEngine通过高效的二进制辛表示和位运算，提供高效的Pauli字符串运算、交换子、符号相位跟踪及结构变换，实现量子软件的高性能符号运算。