机器人 / 具身智能

Federated Single-Agent Robotics: Multi-Robot Coordination Without Intra-Robot Multi-Agent Fragmentation

联邦单体机器人：多机器人协调无需机器人内部多代理碎片化

Xue Qin, Simin Luan, John See, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * School of Software, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University, Malaysia Campus（赫瑞-沃顿大学马来西亚校区数学与计算机科学学院） ； School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种联邦单体机器人（FSAR）架构，通过在单体机器人运行时基础上实现多机器人协调，避免了机器人内部的多代理碎片化，提升了协调效率和恢复能力。

Comments 30 pages, 10 figures, 9 tables. Code: https://github.com/s20sc/fsar-fleet-coordination

Learning Without Losing Identity: Capability Evolution for Embodied Agents

无需失去身份的学习：体素代理的能力进化

Xue Qin, Simin Luan, John See, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * School of Software, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University（赫瑞-沃德大学数学与计算机科学学院） ； School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种以能力为中心的体素代理进化范式，通过引入体素能力模块（ECMs）实现持续改进，同时保持代理身份的稳定性，实验表明其在任务成功率和安全性方面优于传统方法。

Comments 12 pages, 2 figures, 7 tables

SE3Kit: A Lightweight Python Library for Specialized Geometric Primitives in Robotics

SE3Kit: 一个用于机器人学中专用几何原语的轻量级Python库

Daniyal Maroufi, Omid Rezayof, Farshid Alambeigi

机构 * Walker Department of Mechanical Engineering and Texas Robotics at The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系和德克萨斯机器人学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SE3Kit，一个轻量级Python库，专注于特殊欧几里得群SE(3)和特殊正交群SO(3)上的高效运算，提供严格的数学实现，适用于嵌入式部署、快速原型设计和教育。

FUSE: A Framework for Unified State Estimation in Vehicular and Robotic SLAM Systems

FUSE：一种用于车辆和机器人SLAM系统统一状态估计的框架

Wei Wu, Honglin Chen, Wenhan Cao, Yao Lyu, Shaobing Xu, Kun Jiang, Jiangtao Li, Tao Zhang, Lei Guo, Shengbo Eben Li

机构 * State Key Lab of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（智能绿色车辆与移动国家重点实验室，清华大学） ； School of VM and College of AI, Tsinghua University（车辆学院与人工智能学院，清华大学） ； SunRisingAI Ltd.（SunRisingAI有限公司） ； China Intelligent and Connected Vehicles (Beijing) Research Institute Co., Ltd.（中国汽车智能互联车辆（北京）研究院有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出FUSE框架，用于统一车辆和机器人SLAM系统中的状态估计，通过分离时间处理、局部几何关联、估计器公式和地图更新策略，提高状态估计设计的灵活性和准确性。

Active Defense Against False Data Injection Attacks in Robotic Manipulators

对抗机器人机械臂中虚假数据注入攻击的主动防御

Gabriele Gualandi, Carl Mikael Larsson, Alessandro V. Papadopoulos

机构 * M \"a lardalen University, V \"a ster s, Sweden (e-mail: ). 纠错

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

AI总结 本文提出两种防御方法，即异常感知虚拟阻尼和操作性降低，以提高机器人机械臂在有限时间范围内抵御虚假数据注入攻击的能力，并通过仿真验证其有效性。

Comments Extended 8-page version containing full proofs. An abridged 6-page version has been accepted for publication in the Proceedings of the 23rd IFAC World Congress (2026). v3: Minor typographical fixes and updated reference formatting

Quantifying Full-Body Immersion

量化全身沉浸

Alihan Bakir, Ekrem Yüksel, Fabio Zuliani, Neil Chennoufi, Francesco Bruno, Jamie Paik

机构 * Reconfigurable Robotics Lab（可重构机器人实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于全身动态交互的沉浸式虚拟体验新范式，通过音频视觉沉浸、物理沉浸和全身沉浸三个层次，结合模块化机器人表面单元实现可扩展的沉浸环境渲染，推动人与虚拟环境的共生。

Comments This manuscript is under consideration for possible publication in the Nature. Copyright may be transferred to Nature if the manuscript is accepted for publication, without further notice