视觉与机器人
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
用于可穿戴人机界面的力传感：基于流体神经支配
机构 * Rehabilitation Medicine Department, National Institutes of Health (NIH) Clinical Center（国家卫生研究院（NIH）临床中心康复医学部门） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系）
专题命中 人机交互与遥操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 通过3D打印硅胶垫中的空气通道测量力，实现线性响应，并验证其在等长扭矩、动态运动和机器人外骨骼中的应用。
Comments 6 pages, 7 figures, accepted to BioRob 2026
VE2VF: 基于真实世界强化学习的视觉使能到无视觉蒸馏用于鲁棒接触丰富操作
机构 * Autonomous Systems, Technische Universitaet Wien (TU Wien)（自动系统，维也纳技术大学） ； Institute of Robotics and Mechatronics (DLR)（机器人与机电研究所）
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出一种人在环强化学习框架，通过教师-学生蒸馏将视觉使能策略的知识迁移到仅依赖本体感知的无视觉策略，在真实世界训练中实现鲁棒泛化，无需域随机化或数据增强。
超低影响包裹式伐木（URIEL）：提出一种利用空中机器人系统在热带森林中进行选择性可持续伐木和采后造林处理的新方法
机构 * School of Agricultural Engineering, University of Campinas (UNICAMP)（坎皮纳斯大学农业工程学院） ； School of Mechanical Engineering, University of Campinas (UNICAMP)（坎皮纳斯大学机械工程学院） ； Depart. of Agricultural, Forestry, Food and Environmental Sciences, University of Basilicata（巴里奇塔大学农业、林业、食品与环境科学系） ； Sorocaba Environmental Engineering, São Paulo State University (UNESP)（圣保罗州立大学索罗卡巴环境工程） ； Center for Engineering, Modeling and Applied Social Sciences, Federal University of ABC (UFABC)（ABC联邦大学工程、建模和应用社会科学中心）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 提出URIEL方法，结合直升机伐木、机器人、AI和无人机采后造林处理，实现高经济可行性和几乎零附带损害，维持生态系统服务。
Comments 196 pages, 40 figures, A revolutionary technology to help protect tropical forests. It was developed, scaled, detailed, calculated, and simulated in an advanced computational environment, com viabilidade econômica e social. "E pur si muove"
YoCausal: 视频生成距离世界模型还有多远？一个因果视角
机构 * National Yang Ming Chiao Tung University ； Shanda AI Research Tokyo
专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出YoCausal基准，通过时间反转真实视频生成反事实样本，利用反向惊奇指数（RSI）和因果认知指数（CCI）评估视频扩散模型的因果理解能力，发现模型感知时间方向不等于理解因果关系，与人类水平存在显著差距。
Comments Project page: https://www.youzhexie.me/papers/YoCausal/index.html
面向双无人机空中操控的进度感知领航-跟随空中对接系统
机构 * Department of Computer Science, University College London（计算机科学系，伦敦大学学院）
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出一种进度感知的领航-跟随双四旋翼空中对接平台，通过被动磁锁紧模块和阶段管理器实现可靠对接，并基于定量指标进行仿真与实验评估。
Comments This paper has been accepted for publication in the Proceedings of the 2026 IEEE 22nd International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2026), August 17-21, 2026, Shenyang, China
图记忆Transformer (GMT)
机构 * Bonfiglioli Engineering s.r.l.（博尼菲利工程公司） ； Department of Engineering, University of Ferrara（费拉拉大学工程学院） ； NAIS s.r.l.（NAIS公司）
专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出用显式学习的记忆图替换解码器-only Transformer中的前馈网络子层，保留自回归架构，实现可解释的记忆导航。
Comments 65 pages, 10 figures, 5 tables. Author list updated in arXiv metadata; no technical changes. Code available at https://github.com/Nemesis533/GMT-GraphMemoryTransformer
PassNet: 为图编译器通生成扩展大型语言模型
机构 * Baidu, Inc.（百度公司）
专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 针对编译器默认优化在长尾子图上性能不佳的问题，提出PassNet生态系统，包含大规模数据集和基准测试，通过微调小模型在少量轨迹上即可接近前沿模型性能。
Comments Code and data available at https://github.com/PaddlePaddle/PassNet
ReasonBreak: 探测自动驾驶中具备推理能力的视觉-语言-行动模型的脆弱性
机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Qualcomm（高通）
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG
AI总结 本文通过黑盒攻击方法，首次系统研究了具备推理能力的视觉-语言-行动模型在自动驾驶中面对真实输入扰动时的脆弱性，发现其推理和轨迹生成均易受攻击，导致碰撞率上升。
CoRMA: 用于接触丰富元适应的对比RMA
机构 * Synthoid AI
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG
AI总结 提出CoRMA框架，通过语义接触上下文和对比学习实现力主导装配任务的元适应，无需演示或梯度更新，在仿真和真实机器人上优于基线。
对偶四元数 SE(3) 同步及其恢复保证
机构 * Department of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, NT, Hong Kong（系统工程与工程管理系，香港中文大学（深圳）） ； H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA（H. Milton Stewart工业与系统工程学院，佐治亚理工学院）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 采用对偶四元数表示，通过谱初始化和对偶四元数广义幂法实现 SE(3) 同步，并给出误差界和线性收敛保证。
Comments ICML 2026
NeuROK：生成式4D神经物体运动学
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Cornell University（康奈尔大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出基于Transformer的编码器-解码器模型NeuROK，通过学习物体潜在运动学参数化，实现从静态3D物体生成逼真的4D动态变形，克服了传统方法对预定义物理模型和特定类别的依赖。
Comments CVPR 2026
Chess-World-Model: 一个用于从国际象棋走棋序列精确状态跟踪的1000万对局基准
机构 * Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； Department of Mathematics, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数学系）
专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一个基于1000万真实国际象棋对局的大规模状态跟踪基准，通过预测合法走棋序列后的棋盘状态，测试模型学习转换规则的能力，并发现循环模型优于Transformer，且随机均匀分布子集能揭示规模掩盖的失败。
Comments 20 pages, 4 figures
LabBuilder: 基于协议的可交互且安全的3D实验室布局生成
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Wuhan University（武汉大学） ； Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出LabBuilder系统，通过协议引导和约束感知优化，从文本描述生成安全且可执行的3D实验室布局，显著优于现有方法。
Comments Accepted to ICML 2026
Scensory：用于联合识别和源定位的实时机器人嗅觉感知
机构 * Duke University（杜克大学）
专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出一种基于学习的机器人嗅觉框架Scensory，通过廉价交叉敏感VOC传感器阵列的短时序信号，利用神经网络解码时间动态特征，同时实现真菌种类识别（最高89.85%准确率）和源定位（最高87.31%准确率）。
Comments Our project website is at: http://generalroboticslab.com/Scensory
线弧增材制造焊道几何控制中的学习与自适应
机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦塞拉尔理工学院）
专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对线弧增材制造中热场与几何耦合的非线性动态过程，提出基于循环神经网络和一步预测控制的数据驱动方法，并通过逐层预测误差更新模型实现自适应，实验验证了在焊道高度和宽度一致性上的显著提升。
利用深度估计增强热高斯泼溅
机构 * Technical University of Munich（技术大学慕尼黑） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与人工智能研究所） ； Human-Centered Computing and Extended Reality Lab（以人为本计算与扩展现实实验室） ； TUM University Hospital（技术大学慕尼黑医院）
专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出一种仅使用热红外图像和深度估计的单模态方法TDg，通过热到深度高斯泼溅推导辐射场，在渲染质量和训练时间上优于多模态基线。
Comments 8 pages, 4 figures. Accepted and will be published in ISPRS proceedings (ISPRS Congress 2026)
基于偏好最大可满足性的大语言模型可靠推理
机构 * Artificial Intelligence Research Institute (IIIA) Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)（人工智能研究所（IIIA）西班牙国家科学研究委员会（CSIC）） ； Department of Computer Science University of Oxford（计算机科学系牛津大学） ； Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI-CSIC-UPC)（机器人与信息工业研究所（IRI-CSIC-UPC））
专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一种混合推理方法，通过LLM生成代码将自然语言问题编码为偏好最大可满足性问题，由精确求解器求解并独立验证，显著提高可行性。
Comments 17 pages, 1 figure, 4 tables
通过机器人化身进行远距离远程呈现：案例研究
机构 * Artificial and Mechanical Intelligence AMI (Italian Insititute of Technology)（人工与机械智能AMI（意大利理工学院）） ； Frontier Robotics, Innovative Research Excellence（前沿机器人，创新研究卓越；本田研发） ； Honda R&D（机器学习与优化，曼彻斯特大学） ； Machine Learning and Optimisation, The University of Manchester
专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文探讨了如何调整一种新提出的化身系统架构，以适应不同形态的机器人（轮式、腿式及多种手部与运动学结构），在带宽受限条件下实现洲际远程呈现。
通过可解释模型从多感官触觉数据中学习感知材料
机构 * Delft University of Technology (TU Delft), Department of Cognitive Robotics（代尔夫特理工大学（TU Delft），认知机器人学系）
专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出一个可解释的计算框架，利用多感官触觉数据（包括按压、静态接触和滑动交互）建模人类材料感知与识别，发现热觉和顺应性线索对感知建模和材料分类至关重要。
Comments 12 pages, 3 figures, journal
ESAM++：边缘上的高效在线3D感知
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google（谷歌） ； UC San Diego（圣地亚哥大学）
专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出ESAM++，一种轻量级可扩展的在线3D场景感知方法，通过3D稀疏特征金字塔网络（SFPN）在边缘设备上实现高效、准确的3D实例分割。
智能活性粒子追逃动力学中的跑动-转向逃逸
专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)
AI总结 通过确定性自转向追逐者和随机认知逃逸者的模型，研究了二维空间中智能活性粒子的追逃博弈，发现逃逸者采用高风险后向机动或持续前向微调策略可显著影响捕获时间。
Comments 6 figures
Journal ref Advanced Intelligent Systems 8, e202500852 (2026)
FRAPPE: 全输入、残差输出自编码与投影追踪编码器
专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)
AI总结 提出FRAPPE框架，通过全输入预测残差输出并使用投影追踪编码器，实现零开销变速率编码，在CPU上实现实时1080p编码，压缩效率优于AVIF。
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