机器人 / 具身智能

PHASOR: Phase-Anchored Universal Action Representations for Humanoid Embodiments

PHASOR: 面向人形本体的相位锚定通用动作表示

Kihyun Kim, Chaeyun Kim, Jongho Shin, Taeyoun Kwon, Junghyun Kim, Mijin Koo, Haon Park

机构 * AIM Intelligence ； Seoul National University（首尔国立大学） ； LG Electronics（LG电子） ； MAUM AI ； OpenMind 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot policy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出PHASOR方法，通过将动作嵌入空间分解为相位流形和姿态分支，并结合运动语义蒸馏，构建跨本体的通用动作表示，实现人形机器人的跨本体检索和下游任务性能提升。

Comments * Equal contribution

Least Squares Temporal Difference Actor-Critic Methods with Applications to Robot Motion Control

最小二乘时序差分演员-评论家方法及其在机器人运动控制中的应用

Reza Moazzez Estanjini, Xu Chu Ding, Morteza Lahijanian, Jing Wang, Calin A. Belta, Ioannis Ch. Paschalidis

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

AI总结 针对最大化到达某些状态同时避免其他状态的概率的马尔可夫决策过程问题，提出一种基于最小二乘时序差分学习的演员-评论家近似动态规划算法，并证明其收敛到参数空间中的驻点。

Comments Technical report accompanying an accepted paper to CDC 2011

MDP Optimal Control under Temporal Logic Constraints

时序逻辑约束下的MDP最优控制

Xu Chu Ding, Stephen L. Smith, Calin Belta, Daniela Rus

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

AI总结 针对马尔可夫决策过程（MDP），提出一种在给定线性时序逻辑（LTL）规范下自动生成控制策略的方法，并引入优化命题以最小化期望成本，通过动态规划算法合成最优或次优策略。

Comments Technical report accompanying the CDC2011 submission

Grasp-Then-Plan with Failure Attribution: A Closed Two-Stage Framework for Precise and Generalizable Robotic Manipulation

先抓取后规划与失败归因：一种用于精确且可泛化机器人操作的闭环两阶段框架

Jiahao Xu, Peiyuan Wang, Hanzhuo Zhang, Zihao Yu, Tianyu Fu, Hao Chen, Xuanhao Xiang, Jianbo Yu, Chenchen Fu, Wanyuan Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, China（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出GTP-FA框架，通过任务导向的两阶段抓取-规划流程和失败归因模型，在抓取和规划模块中分别注入任务先验和风险惩罚以及针对高风险初始状态进行数据收集和微调，显著提升机器人操作任务的成功率。

Comments 32 pages, project page: https://sites.google.com/view/gtp-fa/

Coupled Local and Global World Models for Efficient First Order RL

耦合局部与全局世界模型的高效一阶强化学习

Joseph Amigo, Rooholla Khorrambakht, Nicolas Mansard, Ludovic Righetti

机构 * Machines in Motion Laboratory, New York University, USA（纽约大学运动机器实验室） ； LAAS-CNRS, Université de Toulouse, CNRS, Toulouse, France（图卢兹大学LAAS-CNRS中心） ； Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute, Toulouse, France（图卢兹人工智能与自然智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种通过解耦一阶梯度方法在数据驱动的世界模型内训练策略的方法，结合局部和全局世界模型实现高效梯度计算，在Push-T任务和四足机器人操作任务中显著优于PPO。

Comments Project website: https://coupled-global-local-wm-rl.pages.dev/

ModuLoop : Low-Level Code Generation using Modular Synthesizer and Closed-Loop Debugger for Robotic Control

ModuLoop: 使用模块化合成器和闭环调试器进行机器人控制的低级代码生成

Gina Yoon, Sumin Lee, Joo Yong Sim

机构 * Department of Mechanical Systems Engineering, Sookmyung Women’s University（苏州市女子大学机械系统工程系） 纠错

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

AI总结 提出闭环模块化代码合成框架，利用预训练大语言模型进行模块化代码规划与生成，并通过迭代执行和调试探针实现系统调试与优化，成功应用于RGB-D相机与机械臂标定及抓取任务。

Comments IEEE Robotics and Automation Letters (2025)

How Visible Are Silent Manipulation Failures? An Observability Study of False-Success Detection in Simulated Robot Episodes

无声操作失败的可见性：模拟机器人任务中假成功检测的可观测性研究

Aarav Bedi

机构 * Aarav Bedi 纠错

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

AI总结 本研究通过模拟双机械臂ALOHA任务，探讨机器人自身成功检测器标记为成功的任务中，假成功（实际失败但被误判为成功）的可恢复性，发现基于关节数据的检测器在方块转移任务中几乎完全可恢复假成功，而在插销任务中仅部分可恢复，视觉检测器可弥补差距，且可分离性依赖于远低于实际传感器噪声的速度差异。

Comments 4 pages, 3 figures

SplitAdapter: Load-Aware Humanoid Loco-Manipulation via Factorized Adaptation

SplitAdapter: 通过因子化自适应的负载感知人形机器人移动操作

Jeonguk Kang, Hanbyel Cho, Sanghyun Kang, Donghan Koo

机构 * Future Robot AI Group, Samsung Electronics（三星电子未来机器人人工智能组） 纠错

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

AI总结 针对人形机器人在不同负载和高度下移动操作时负载变化与动力学不匹配的问题，提出SplitAdapter方法，通过冻结预训练策略并扩展负载与动力学感知编码器，结合分割世界模型目标、GRL交叉对抗正则化和分层特征线性调制，显著提升重载条件下的任务成功率。

EaDex: A Cross-Embodiment Dexterous Manipulation Framework from Low-Cost Demonstrations

EaDex: 一种基于低成本演示的跨形态灵巧操作框架

Qian Zhao, Xin Tong, Chengdong Wu, Yang Yang, Yingtian Li

机构 * Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（机器人科学与工程学院，东北大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究所，中国科学院） ； School of Automation, Nanjing University of Information Science and Technology（自动化学院，南京信息科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出EaDex框架，通过RGB-D相机捕捉人手运动并构建结构化演示数据，结合基于接触奖励的动态演示退火机制，在低成本演示条件下实现多形态灵巧操作的快速学习和训练。

Comments 11 pages, 5 figures, Conference: CoRL 2026, Submitted as Preprint

CORE: Conflict-Oriented Reasoning for General Multimodal Manipulation Detection

CORE: 面向冲突的通用多模态篡改检测推理

Jinjie Shen, Yaxiong Wang, Yujiao Wu, Lechao Cheng, Tianrui Hui, Nan Pu, Zhihui Li, Zhun Zhong

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出CORE框架，通过构建冲突归因语料库和面向冲突的推理，增强多模态大语言模型的冲突捕捉能力，实现鲁棒且泛化的多模态篡改检测。

Comments Accepted by ICML 2026

Hybrid Dynamics Modeling for a Flexible 2-DoF Robotic Arm

柔性2自由度机械臂的混合动力学建模

Maciek Popik, Daniel Yang, Mahdis Bisheban

机构 * Dept. of Mechanical and Manufacturing Eng at the Schulich School of Engineering, University of Calgary, Alberta, Canada（施密特工程学院机械与制造工程系，卡尔加里大学，阿尔伯塔，加拿大） ； Schulich School of Engineering at the University of Calgary（卡尔加里大学施密特工程学院） ； Intelligent Dynamics and Control Lab（智能动力与控制实验室） ； University of Calgary（卡尔加里大学） 纠错

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

AI总结 针对刚性模型无法捕获的未建模动力学，本文结合刚体动力学与高斯混合模型或纯数据驱动回归，对柔性2自由度机械臂进行混合建模，并比较了不同方法的扭矩预测精度。

PEAM: Parametric Embodied Agent Memory through Contrastive Internalization of Experience in Minecraft

PEAM: 通过经验对比内化的参数化具身智能体记忆在Minecraft中的应用

Yuchen Guo, Junli Gong, Weicheng Wang, Hongmin Cai, Yiu-ming Cheung, Weifeng Su

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Northeastern University（东北大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； Beijing Normal - Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港 Baptist大学） 纠错

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

AI总结 提出PEAM框架，通过对比内化失败-纠正轨迹对，将经验转化为参数化技能，实现Minecraft中具身智能体的持续学习与高效执行。

Cost of Manipulation in AMM-Based Oracles

基于AMM的预言机中操纵的成本

Sebastian Müller, Nordine Moumeni, Adel Messaoudi

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)

AI总结 本文研究基于自动做市商（AMM）的链上价格预言机在面对策略性操纵时的鲁棒性，通过定义操纵成本并分析攻击者与预言机设计者的博弈，得出流动性权重在加权中位数和加权均值中最大化最小操纵成本的结论。

Comments Published at DeFi Workshop of FC'26

Static and Dynamic Representations for Tactile Contact-Angle Estimation with Event-Based Sensors

基于事件传感器的触觉接触角估计的静态与动态表示

Yanhui Lu, Efi Psomopoulou, Benjamin Ward-Cherrier

机构 * School of Engineering Mathematics and Technology, University of Bristol（布里斯托大学工程数学与科技学院） 纠错

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

AI总结 本文利用事件触觉传感器（NeuroTac）的事件流，比较了三种事件衍生的空间轮廓表示（动态、静态及其组合）用于接触角估计，并验证了其在机器人操作中实现高频、低延迟触觉角度估计的潜力。

Comments 8 pages, 8 figures. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RAL), under review

Geometry-Guided Modeling of Foundation Features Enables Generalizable Object Shape Deformation Learning

几何引导的基础特征建模实现可泛化的物体形状变形学习

Yiyao Ma, Kai Chen, Zhongxiang Zhou, Zhuheng Song, Dongsheng Xie, Zelong Tan, Rong Xiong, Qi Dou

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Zhejiang Innovation Center for Humanoid Robotics, Ningbo, China（浙江省人形机器人创新中心） ； State Key Laboratory of Industrial Control and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江省工业控制技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种几何引导的特征建模机制和视图自适应特征聚合模块，通过变形类别级形状模板实现单目3D形状恢复，在形状变化和视角多样性上显著优于现有方法。

Comments 20 pages, 12 figures, accepted by ICML 2026

OMP: One-step Meanflow Policy with Directional Alignment

OMP: 一步均值流策略与方向对齐

Han Fang, Yize Huang, Yuheng Zhao, Paul Weng, Xiao Li, Yutong Ban

机构 * School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学机械工程学院） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学全球学院） ； Duke Kunshan University, Jiangsu, China（杜克昆山大学） 纠错

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

AI总结 提出一步均值流策略（OMP），通过方向对齐机制和微分推导方程解决均值流在机器人操作中的谱偏差和梯度饥饿问题，实现高保真实时操控。

Comments Accepted as poster of ICML-2026

BEAVR: Bimanual, multi-Embodiment, Accessible, Virtual Reality Teleoperation System for Robots

BEAVR：用于机器人的双手、多形态、可访问的虚拟现实遥操作系统

Alejandro Posadas-Nava, Alejandro Carrasco, Richard Linares

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology（航空与航天系，麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出BEAVR，一个开源的双手多形态VR遥操作系统，通过零拷贝流式架构和异步“思考-行动”控制循环，实现低延迟、多机器人实时控制与数据记录，并兼容多种视觉运动策略。

Comments Accepted for presentation on ICCR Kyoto 2025

Hand Trajectory Fusion for Egocentric Natural Language Query Grounding

面向自我中心自然语言查询定位的手部轨迹融合

Enmin Zhong, Carlos R. del-Blanco, Fernando Jaureguizar, Narciso García

机构 * Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI), Information Processing and Telecommunications Center , ETSI Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid, Spain（图像处理小组（GTI）、信息处理与电信中心、电信工程学院、马德里理工大学、西班牙） 纠错

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

AI总结 针对自我中心视频中的自然语言查询定位任务，提出手部轨迹编码器与自适应门控交叉注意力融合方法，利用手部运动信息提升查询定位性能。

Comments Accepted for the poster session at the Egocentric Vision (EgoVis) Workshop in Conjunction with CVPR 2026

Toward Gripper-Integrated Active Electrosense for Pre-Contact Sensing in Underwater Soft Grippers

面向水下软体夹爪预接触感知的夹爪集成主动电感知

Ahsan Tanveer, Muhammad Hamza, Waqar Hussain Afridi, Chen Wang, Guangming Xie

机构 * Intelligent Biomimetic Design Lab, School of Advanced Manufacturing and Robotics, State Key Laboratory for Turbulence and Complex Systems, College of Engineering, Peking University（智能仿生设计实验室，先进制造与机器人学院，湍流与复杂系统国家重点实验室，北京大学） ； National Engineering Research Center of Software Engineering, Peking University（软件工程国家工程研究中心，北京大学） ； Institute of Ocean Research, Peking University（海洋研究所，北京大学） 纠错

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

AI总结 针对水下视觉受限问题，提出一种集成于软体夹爪的主动电感知方法，通过测量导电介质中电场扰动实现预接触信号检测，实验表明多电极电压读数可检测物体引起的结构化变化。

Comments Extended abstract accepted to the IEEE ICRA 2026 Workshop on Manipulation Robustness

Direct Informed Sampling on Riemannian Manifolds via Loewner Order Lower Bounds

基于Loewner序下界的黎曼流形直接知情采样

Phone Thiha Kyaw, Jonathan Kelly

机构 * Space and Terrestrial Autonomous Robotic Systems (STARS) Laboratory, University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS)（太空与地面自主机器人系统实验室，多伦多大学航空航天研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种利用Loewner序计算度量张量最紧常数下界的矩阵值可容许启发式，将黎曼知情集映射为各向同性欧氏空间中的标准长球超椭球，实现直接无拒绝采样，加速多种最优运动规划器收敛。

Comments Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

RoboCade: Gamifying Robot Data Collection

RoboCade: 游戏化机器人数据收集

Suvir Mirchandani, Mia Tang, Jiafei Duan, Jubayer Ibn Hamid, Michael Cho, Dorsa Sadigh

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

AI总结 提出游戏化远程操作平台RoboCade，通过嵌入视觉反馈、音效、进度条等游戏化元素，吸引普通用户收集演示数据，并证明该数据可提升下游策略成功率16-56%，且用户愉悦度提高24%。

Comments 10 pages, 9 figures. International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

High-speed Flight in an Ergodic Forest

遍历森林中的高速飞行

Sertac Karaman, Emilio Frazzoli

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

AI总结 本文研究在仅已知障碍物生成过程统计特性的随机障碍物场中高速导航的理论基础，通过遍历性和渗流理论揭示了无限无碰撞轨迹存在的相变现象，并推导了临界速度的上下界。

Comments Manuscript submitted to the IEEE Transactions on Robotics

MLP Splatting: Object-Centric Neural Fields

MLP Splatting: 以对象为中心的神经场

Shinjeong Kim, Yuzhou Cheng, Xin Kong, Paul H. J. Kelly, Andrew J. Davison

机构 * Department of Computing, Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校计算机系） 纠错

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

AI总结 提出MLP-Splatting方法，通过少量紧凑MLP原语实现场景分解和新视角合成，支持对象级编辑且内存和渲染效率优于现有方法。

Denoising Tells When to Replan: Denoising-Variance Adaptive Chunking for Flow-Based Robot Policies

去噪提示何时重新规划：基于流的机器人策略的去噪方差自适应分块

Xiangdong Feng, Yuxuan Cheng, Chen Shi, Boyao Han, Yuxuan Yan, Yitong Hong, Zhuotao Tian, Li Jiang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Hunan University（湖南大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 针对基于流的机器人策略中固定执行步长的问题，提出DVAC方法，利用去噪过程中干净动作估计的方差自适应决定执行步长，在保持或提升任务成功率的同时降低重新规划频率。

Optimal Design and Analytical Modeling of a Soft Fin-Ray Effect Gripper Finger Using the Finite Rigid Elements Method

基于有限刚性单元法的软体鳍射线效应夹爪手指的优化设计与解析建模

Sara Adeli, Hassan Sayyaadi

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

AI总结 提出采用有限刚性单元法（FREM）对软体鳍射线效应（FRE）夹爪手指进行建模与优化，实现精准力控，以轻柔抓取易损农产品。

Low-Resolution Editing is All You Need for High-Resolution Editing

低分辨率编辑足以实现高分辨率编辑

Junsung Lee, Hyunsoo Lee, Yong Jae Lee, Bohyung Han

机构 * ECE & IPAI, Seoul National University（电子与信息物理学院及首尔国立大学IPAI） ； 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 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种测试时优化框架，通过分块优化、细节迁移和同步策略，实现高分辨率图像编辑。

Comments CVPR 2026. Project website: https://hleephilip.github.io/ScaleEdit

Towards a Reliable Framework of Uncertainty-Based Group Decision Support System

基于不确定性的群体决策支持系统可靠框架

Junyi Chai, James N. K. Liu

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

AI总结 提出一种基于不确定性的群体决策支持系统框架，通过集成多智能体架构和人工智能技术，支持多准则决策分析，实现可靠决策支持。

Comments Accepted paper in IEEE-ICDM2010; Print ISBN: 978-1-4244-9244-2

Set-like operations on propositional logic programs

命题逻辑程序上的集合类操作

Christian Antić

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文引入命题Horn逻辑程序的集合类操作，通过将程序分解为Krom程序等简单组件，实现最小模型语义的重构或近似，为组合推理和程序构建奠定代数基础。

Who Is in Mind Matters: Attachment Representations in Early Childhood Synchronize Child-Adult Interacting Brains

谁在心中很重要：早期依恋表征同步儿童与成人的互动大脑

Ruxin Su, Jiayang Xu, Saishuang Wu, Haiwa Wang, Yamin Li, Zihan Yang, Yuqi Liu, Jieqiong Liu, Shanbao Tong, Yunting Zhang, Xiaoli Guo, Fan Jiang

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 通过远程合作者信念操纵实验，发现3-4岁儿童对母亲的依恋表征独立于实际合作者，显著增强脑间同步，并定位于右侧颞顶联合区，表明依恋表征是脑间同步的内源性驱动因素。

Comments 26 Pages,7 figures

AlgoTouch: An Execution-Centered Approach to Incremental Construction of Imperative Programs

AlgoTouch: 一种以执行为中心的命令式程序增量构建方法

Michel Adam, Patrice Frison, Sabine Letellier Zarshenas, Moncef Daoud

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出AlgoTouch系统，通过直接操作程序数据并记录执行行为，增量构建命令式程序，自动合成控制结构并生成多种主流语言代码。