机器人 / 具身智能

Learning Compositional Symbolic Task Rules from Demonstrations with Inductive Logic Programming

通过归纳逻辑编程从演示中学习组合符号任务规则

Oleh Borys, Karla Stepanova

机构 * Czech Institute of Informatics, Robotics and Cybernetics（捷克信息学、机器人学与自动控制研究所） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 提出一种基于归纳逻辑编程的分解学习方法，从演示中学习可解释、可重用且支持强泛化的符号任务规则。

Comments In: ICRA 2026 Workshop on Semantics for Reliable Robot Autonomy: From Environment Understanding and Reasoning to Safe Interaction, Vienna, 2026 In: ICRA 2026, International Joint Workshop on Ontologies, Semantic Maps and Autonomous Robotics Standardization (J-WOSMARS 2026), Vienna, 2026

MVISTA-4D: View-Consistent 4D World Model with Test-Time Action Inference for Robotic Manipulation

MVISTA-4D: 用于机器人操作的一致性视图4D世界模型与测试时动作推理

Jiaxu Wang, Yicheng Jiang, Tianlun He, Jingkai Sun, Qiang Zhang, Junhao He, Jiahang Cao, Zesen Gan, Mingyuan Sun, Qiming Shao, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港理工大学MMLab，香港中文大学，香港特别行政区） ； The Hong Kong University of Science（香港理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于世界模型的4D场景生成方法，通过多视图RGBD预测和测试时动作优化，实现几何一致的4D动态预测与机器人操作。

Journal ref International Conference on Machine Learning 2026

HyperSim: A Holistic Sim-To-Real Framework For Robust Robotic Manipulation

HyperSim: 一种面向鲁棒机器人操作的整体仿真到现实框架

Junyi Dong, Haotian Luo, Ziwei Xu, Shengwei Bian, Heng Zhang, Sitong Mao, Jingyi Guo, Yang Xu, Wenhao Chen, Qiuyu Feng, Yao Mu, Ping Luo, Shunbo Zhou, Xiaodong Wu

机构 * CloudRobo Lab, Huawei Cloud Computing Technologies Co.,Ltd.（华为云计算技术有限公司云机器人实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 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HyperSim框架，通过高保真环境合成、对抗轨迹生成和仿真-现实联合训练三大支柱，系统性地缩小仿真到现实的域差距，在400次真实世界任务执行中实现了ACT和π0分别达到80%和95%的仿真到现实成功率。

Comments 9 pages, 8 figures

Continual Model-Based Reinforcement Learning with Hypernetworks

基于超网络的连续模型强化学习

Yizhou Huang, Kevin Xie, Homanga Bharadhwaj, Florian Shkurti

机构 * Division of Engineering Science, University of Toronto, Canada（多伦多大学工程科学系） ； Department of Computer Science, University of Toronto, Canada（多伦多大学计算机科学系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(summary_cn,abstract)；robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG；robotics(comments)

AI总结 提出HyperCRL方法，利用任务条件超网络在序列任务中持续学习动力学模型，避免重新训练并固定存储开销，在机器人 locomotion 和 manipulation 任务中优于现有持续学习方法。

Comments Updated link to project website in the abstract. 7 pages (+2 pages in appendix), 8 figures. In proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation

On the Generalization Capabilities, Design Choices and Limitations of Keypoint Imitation Learning

关键点模仿学习的泛化能力、设计选择与局限性

Thomas Lips, Marco Moletta, Michael C. Welle, Danica Kragic, Francis wyffels

机构 * AI and Robotics Lab, IDLAB-AIRO, Ghent University-imec（人工智能与机器人实验室，IDLAB-AIRO，根特大学-imec） ； Robotics, Perception and Learning Lab, (RPL), EECS, KTH Royal Institute of Technology（机器人、感知与学习实验室，（RPL），EECS，皇家理工学院） ； INCAR Robotics AB, Stockholm, Sweden（INCAR机器人公司，斯德哥尔摩，瑞典） 纠错

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

AI总结 本文通过2000多次真实世界实验，系统评估了基于视觉基础模型的关键点模仿学习在机器人操作中的泛化能力、设计选择及局限性，发现其总体成功率达75%，显著优于RGB基线（47%），与S2扩散模型（73%）相当，但未超越其他表示方法且继承了基础模型的局限。

Comments This version was submitted to IROS 2026

YOLO26-RipeLoc Lite: A lightweight architecture for tomato ripeness detection and picking point localization in greenhouse robotic harvesting

YOLO26-RipeLoc Lite：用于温室机器人采摘中番茄成熟度检测与采摘点定位的轻量级架构

Rajmeet Singh, Manveen Kaur, Shahpour Alirezaee, Irfan Hussain

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Khalifa University（卡利法大学） ； University of Windsor（温莎大学） 纠错

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

AI总结 提出基于YOLO26的轻量级架构YOLO26-RipeLoc Lite，通过轻量特征金字塔网络、成熟度感知注意力模块和紧凑检测头，实现温室番茄的成熟度分类与中心点定位，在仅2.38M参数下达到92.9% mAP@0.5。

Governed Capability Evolution: Lifecycle-Time Compatibility Checking and Rollback for AI-Component-Based Systems, with Embodied Agents as Case Study

受治理的能力演化：基于AI组件的系统的生命周期兼容性检查与回滚——以具身智能体为例

Xue Qin, Simin Luan, John See, Zeyd Boukhers, 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-瓦德大学马来西亚分校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） ； Fraunhofer Institute for Applied Information Technology（弗劳恩霍夫应用信息科技研究所） 纠错

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

AI总结 针对基于AI组件的系统，提出一种受治理的能力演化框架，通过四类兼容性检查和七阶段升级管线实现安全部署，在具身智能体实验中实现零不安全激活。

Comments 42 pages, 7 figures, 12 tables

LAD-VF: LLM-Automatic Differentiation Enables Fine-Tuning-Free Robot Planning from Formal Methods Feedback

LAD-VF：LLM自动微分实现基于形式化方法反馈的无微调机器人规划

Yunhao Yang, Junyuan Hong, Gabriel Jacob Perin, Zhiwen Fan, Li Yin, Zhangyang Wang, Ufuk Topcu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of São Paulo（圣保罗大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； SylphAI 纠错

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

AI总结 提出LAD-VF框架，利用形式化验证反馈和LLM自动微分自动优化提示词，无需微调即可提升机器人规划任务中规范符合率，成功率从60%提升至90%以上。

Comments Presented at ICRA 2026

Probabilistic Recurrent Intention Switching Model

概率递归意图切换模型

Wenyuan Sheng, Hao Zhu, Joschka Boedecker

机构 * Department of Computer Science, University of Freiburg（弗赖堡大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出PRISM模型，利用轻量级递归网络建模非平稳意图切换，实现精确EM分解和闭式求解，在网格世界、小鼠迷宫和机器人操作任务中取得最优似然并恢复可解释意图。

Governed Metaprogramming for Intelligent Systems: Reclassifying Eval as a Governed Effect

智能系统的受控元编程：将Eval重新分类为受控效应

Alan L. McCann

机构 * Mashin, Inc.（Mashin公司） 纠错

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

AI总结 针对AI系统运行时动态生成可执行代码带来的权限放大问题，提出受控元编程语言设计，将程序表示视为一等值，将形式到可执行机器的转换作为受控效应，并通过形式化证明和mashinTalk DSL实现验证。

Comments 15 pages. Companion proofs: https://github.com/mashin-live/governance-proofs. Project: https://mashin.live. Update: Abstract typo fixes. Updated license

Dissecting Multimodal In-Context Learning: Modality Asymmetries and Circuit Dynamics in modern Transformers

解析多模态上下文学习：现代Transformer中的模态不对称性与电路动力学

Yiran Huang, Karsten Roth, Quentin Bouniot, Wenjia Xu, Zeynep Akata

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； DeepMind（深Mind） ； Beijing University of Posts（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 通过可控实验，研究现代Transformer中多模态上下文学习的基本机制，发现模态间学习不对称性，并揭示其背后的归纳式电路机制。

Comments ICML 2026 Spotlight

LuxRemix: Lighting Decomposition and Remixing for Indoor Scenes

LuxRemix: 室内场景的光照分解与重新混合

Ruofan Liang, Norman Müller, Ethan Weber, Duncan Zauss, Nandita Vijaykumar, Peter Kontschieder, Christian Richardt

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于图像的光照分解模型，从多视图场景捕获中分解室内光照为独立光源，并通过多视图光照协调集成到可重光照的3D高斯溅射表示中，实现交互式光源编辑。

Comments CVPR 2026. Project page: https://luxremix.github.io

SketchAssist: A Practical Assistant for Semantic Edits and Precise Local Redrawing

SketchAssist：一种用于语义编辑和精确局部重绘的实用助手

Han Zou, Yan Zhang, Ruiqi Yu, Cong Xie, Jie Huang, Zhenpeng Zhan

机构 * Global Business Unit, Baidu Inc.（百度公司全球业务部） 纠错

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

AI总结 提出SketchAssist，一种结合指令引导编辑和线条引导区域重绘的交互式草图助手，通过可控数据生成管道和基于DiT的统一框架（集成任务引导的混合专家模块）实现高效、可控的草图操作，在语义和结构一致性上达到最先进性能。

High-mobility inertial domain walls driven by spin-transfer torque in a ferrimagnetic spinel oxide

亚铁磁尖晶石氧化物中自旋转移力矩驱动的高迁移率惯性畴壁

Mingxing Wu, Shilei Ding, Laura van Schie, Shenghao Cai, Yuhao Qiu, Ao Du, Alexander E. Kossak, Rui Wu, Christian L. Degen, Xuegang Chen, Pietro Gambardella

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究通过自旋转移力矩在亚铁磁尖晶石氧化物NiCo₂O₄中实现了超过1 km/s的布洛赫型畴壁速度，归因于巨大的非绝热自旋转移力矩、低磁化强度和高自旋极化，并观察到显著的畴壁惯性效应。

Comments 27 pages, 5 figures

Journal ref Nat Commun 17, 4672 (2026)

ExTax: Explainable Disinformation Detection via Persuasion, Emotion, and Narrative Role Taxonomies

ExTax：基于说服、情感和叙事角色分类学的可解释虚假信息检测

Shang Luo, Yingguang Yang, Zhenchen Sun, Yang Liu, Bin Chong, Jingru Chen, Yancheng Chen, Jiayu Liang, Kefu Xu, Hao Peng, Philip S. Yu

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； North China University of Science and Technology（华北理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Beihang University（北航） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出ExTax框架，统一说服修辞、情感操纵和叙事角色为17维分类空间，通过熵驱动动态标签平滑和多头注意力融合分类与上下文特征，实现可解释的虚假信息检测，在跨域基准上达到0.8456 Macro F1。

Amplitude-Tunable Pinching Antenna Systems: Single-Mode Phase-Mismatch Radiation and Multiuser Beamforming

幅度可调夹捏天线系统：单模相位失配辐射与多用户波束赋形

Askin Altinoklu, Leila Musavian

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出一种通过单模耦合模式下的相位失配调控实现幅度可调夹捏天线系统，并基于此设计权重自适应模拟波束赋形架构，通过交替优化解决多用户下行混合预编码的和速率最大化问题。

Comments 13 pages, 10 figures. Submitted to IEEE Transactions on Wireless Communications

Extreme Energy Concentration of Band-Limited Superoscillatory Vortices for Efficient Optical Micromanipulation

带限超振荡涡旋的极端能量集中用于高效光学微操控

Chengda Song, Jing He, Xi Xie, Qian Wang, Yijie Shen, Fangwen Sun, Guanghui Yuan

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文通过引入非零方位角阶数的圆长椭球波函数作为一类完整的带限超振荡光学涡旋，证明了其在严格带限约束下实现极端能量集中的理论上限，并实验验证了其可降低捕获功率阈值29.9%并提高纳米粒子轨道旋转速度2.3倍。

Comments 22 pages, 5 figures in the main text

Modulation of charge density waves in a twisted vortex moire superlattice

扭转涡旋莫尔超晶格中电荷密度波的调制

Qian Fang, Yanhao Shi, Jingyi Duan, Hui Guo, Yikai Chen, Senhao Lv, Jiayi Wang, Zhongyi Cao, Jiayi Huang, Siyu Xu, Haitao Yang, Wei Jiang, Hui Chen, Hong-Jun Gao

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 通过扫描隧道显微镜和第一性原理计算，研究单层VTe2与超导NbSe2形成的扭转涡旋莫尔超晶格中电荷密度波的重构与调制，揭示局部应变变化导致CDW态的不均匀性及其与超导的竞争。

Comments 20 pages, 4 figures

Counted NFT Transfers

计数NFT转账

Qin Wang, Minfeng Qi, Guangsheng Yu, Shiping Chen

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 针对NFT缺乏有限次转移机制的问题，提出ERC-7634标准，通过为每个代币添加转账计数器和可配置上限L，实现有限次可转移性，并分析其行为经济影响。

Local imperfect feedback control in non-equilibrium biophysical systems enabled by thermodynamic constraints

非平衡生物物理系统中由热力学约束实现的局部不完美反馈控制

Carlos Floyd, Aaron R. Dinner, Suriyanarayanan Vaikuntanathan

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文通过马尔可夫跳变过程框架推导非平衡响应约束，发现热力学约束可确保稳态响应符号固定，使得简单的局部反馈规则无需全局信息即可实现全局稳定控制，并解释了趋化、转录调控等生物现象。

Comments 28 pages

Computing Path Signature Varieties in Macaulay2

在Macaulay2中计算路径签名簇

Carlos Améndola, Angelo El Saliby, Felix Lotter, Oriol Reig Fité

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文介绍Macaulay2包PathSignatures，用于计算分段多项式路径的签名张量及其关联的代数簇，简化路径签名簇的研究。

Comments 12 pages, comments are welcome!

Journal ref J. Softw. Alg. Geom. 16 (2026) 45-57

OSMa-Bench++: Toward Open-Ended Benchmarking of Semantic Mapping for Manipulation with Prompt-Generated Synthetic Scenes

OSMa-Bench++：面向操作任务的语义映射开放基准测试，使用提示生成的合成场景

Regina Kurkova, Maxim Popov, Sergey Kolyubin

机构 * Biomechatronics and Energy-Efficient Robotics (BE2R) Lab, ITMO University（生物机电学与节能机器人实验室，ITMO大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：manipulation(title,abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文扩展OSMa-Bench，通过提示生成合成室内场景实现可控基准测试，并提出一种基于提示的VQA类别，用于语义映射方法在杂乱、小物体、部分遮挡和光照变化等条件下的压力测试。

Comments Code: https://github.com/be2rlab/OSMa-Bench-v2

Modernising Reinforcement Learning-Based Navigation for Embodied Semantic Scene Graph Generation

具身语义场景图生成的强化学习导航现代化

Roman Küble, Marco Hüller, Mrunmai Phatak, Rainer Lienhart, Jörg Hähner

机构 * Organic Computing Group（有机计算组） ； Machine Learning and Computer Vision Group（机器学习与计算机视觉组） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学） ； Am Technologiezentrum 8（技术中心8号） ； Augsburg, Germany（德国奥格斯堡） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；embodied agent(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出模块化导航组件，通过替换策略优化方法和重新设计离散动作表示，现代化具身语义场景图生成中的决策过程，并评估不同动作集和策略结构对场景图完整性、执行安全性和导航行为的影响。

Look Further: Socially-Compliant Navigation System in Residential Buildings

看得更远：住宅楼中的社交合规导航系统

Akira Shiba, Marina Obata, Nathan Kau, Zoltan Beck, Rishi Shah, Michael Sudano, Sabrina Lee

机构 * Toyota Woven City（丰田织城） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种主动变道（PLC）运动模式，通过将反应距离扩展到8米以上，改善人类对机器人运动的感知，并在直走廊场景中显著提升安全性、流畅性和礼貌性。

Comments 2025 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction

Journal ref 2025 20th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI), Melbourne, Australia, 2025, pp. 272-282

Uncertainty-Aware Gaussian Map for Vision-Language Navigation

面向视觉-语言导航的不确定性感知高斯地图

Jianzhe Gao, Rui Liu, Yuxuan Xu, Tongtong Cao, Yingxue Zhang, Zhanguang Zhang, Sida Peng, Yi Yang, Wenguan Wang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence（脑机智能国家重点实验室） ； Department of Foundation model, 2012 Labs, Huawei（基础模型部门，2012实验室，华为） ； Noah’s Ark Lab, 2012 Labs, Huawei（诺亚方舟实验室，2012实验室，华为） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出不确定性感知高斯地图，通过显式建模几何、语义和外观三种感知不确定性并融入观测空间，提升视觉-语言导航中智能体的决策可靠性。

3D Gaussian Map with Open-Set Semantic Grouping for Vision-Language Navigation

面向视觉-语言导航的开放集语义分组3D高斯地图

Jianzhe Gao, Rui Liu, Wenguan Wang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence（脑机智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种3D高斯地图表示环境，通过在线构建自中心场景地图和开放集语义分组操作增强几何与语义信息，并设计多层级动作预测策略，在三个公开基准上验证了有效性。

RCSP: Risk-Sensitive Conjectural Scenario Planning for Safe Dynamic Robot Navigation

RCSP: 面向安全动态机器人导航的风险敏感推测性场景规划

Zhengye Han, Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气计算机工程系） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出风险敏感推测性场景规划（RCSP），通过轻量级信念维护、未来交互采样和高风险尾部惩罚，结合局部安全检查，解决移动机器人在动态障碍物环境中的预测性近碰撞承诺问题，并在仿真中验证其提升安全性和路径质量。

NightSight: Passive Computation for Navigation in Dark Using Events

NightSight：利用事件在黑暗中进行被动计算导航

Deepak Singh, Brijan Vaghasiya, Shreyas Khobragade, Nitin Sanket

机构 * NVIDIA 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种结合单目事件相机、编码孔径镜头和红外点投影仪的轻量级感知方法，通过卷积神经网络解码深度相关模糊签名生成密集深度图，实现小型空中机器人在完全黑暗环境中的实时导航。

Comments 6 pages, 7 figures

Smart navigation of a gravity-driven glider with adjustable centre-of-mass

可调质心的重力驱动滑翔机的智能导航

X. Jiang, J. Qiu, K. Gustavsson, B. Mehlig, L. Zhao

机构 * AML, Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University, 100084 Beijing, China（AML，工程力学系，清华大学，北京100084，中国） ； Department of Physics, Gothenburg University, 41296 Gothenburg, Sweden（物理系，哥德堡大学，瑞典41296哥德堡） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过直接数值模拟和强化学习，研究了可调质心的紧凑型滑翔机在粘性流体中沉降时的最优导航策略，揭示了粒子雷诺数对策略选择的关键影响。

Comments 13 pages, 8 figures

Journal ref Phys. Rev. Research 7 (2025) 043200

Satellite Navigation: A Transmitting Intelligent Surface (TIS)-aided Indoor System

卫星导航：一种透射智能表面（TIS）辅助的室内系统

Da Guan, Xin Sun, Tianwei Hou, Wenfei Gong, Jun Wang, Anna Li, Arumugam Nallanathan

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 本文研究透射智能表面（TIS）辅助的卫星室内导航系统，通过利用TIS改变信号方向建立扩展视距链路，提出三阶段TIS辅助卫星室内定位算法（TSIPA）以定位室内用户，并引入TIS位置精度因子（TPDoP）和均方根误差（RMSE）评估TIS阵列分布。