机器人 / 具身智能

Task Editing for Generalizable 3D Visuomotor Policy Learning

面向可泛化3D视觉运动策略学习的任务编辑

Jian-Jian Jiang, YiHan Yang, Lan Wei, Yuming Luo, Xiao-Ming Wu, Xuhang Chen, Bin Fan, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 提出Task-Edit框架，通过将任务分解为场景、技能和对象组件并灵活重组，生成多样化轨迹，提升3D视觉运动策略在长程操作任务中的泛化能力。

Comments 8 pages, 4 figures

Robotic Policy Adaptation via Weight-Space Meta-Learning

通过权重空间元学习实现机器人策略自适应

Christian Bianchi, Siamak Yousefi, Alessio Sampieri, Andrea Roberti, Luca Rigazio, Fabio Galasso, Luca Franco

机构 * ItalAI ； University of Verona（威尼斯大学） ； Sapeinza University of Rome（罗马萨佩因扎大学） 纠错

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

AI总结 提出WIZARD框架，通过权重空间元学习从语言指令和演示视频生成任务特定LoRA参数，无需微调即可适应新任务，在LIBERO上性能提升高达14倍。

What Matters When Cotraining Robot Manipulation Policies on Everyday Human Videos?

在日常生活人类视频上协同训练机器人操作策略时什么因素重要？

Richard Li, Aditya Prakash, Andrew Wen, Saurabh Gupta, Yilun Du, Pulkit Agrawal

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 研究利用日常互联网视频协同训练机器人操作策略时，手部姿态质量和运动差距对迁移的影响，提出一种协同训练方法，在低机器人数据场景下六个操作任务中绝对成功率提升29.7%。

Comments The project website is here: https://richardrl.github.io/what-matters-cotraining-human-videos/index.html

AxisGuide: Grounding Robot Action Coordinate System in RGB Observations for Robust Visuomotor Manipulation

AxisGuide: 在RGB观测中接地机器人动作坐标系以实现鲁棒的视觉运动操控

Jiyun Jang, Yujin Sung, Woosung Joung, Daewon Chae, Sangwon Lee, Sohwi Kim, Jinkyu Kim, Jungbeom Lee

机构 * Korea University（韩国大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； KT R&D Center（KT研发中心） ； Kakao Mobility（Kakao移动） 纠错

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

AI总结 针对视觉运动策略在分布偏移下动作执行失败的问题，提出AxisGuide方法，通过渲染机器人基座坐标系轴并叠加提示通道，增强动作坐标理解，显著提升泛化性能。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

PhyRoGen: Synthetic Generation of Physical Robot Manipulation Puzzles Using Procedural Content Generation

PhyRoGen：使用程序化内容生成物理机器人操作谜题的合成生成

Lennart Julian Droß, Andreas Orthey, Marc Toussaint

机构 * Technical University of Berlin（柏林技术大学） ； 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)；分类 cs.RO

AI总结 提出PhyRoGen框架，利用程序化内容生成自动创建机器人操作谜题的合成数据集，生成的24个谜题可在1-300秒内求解，并在物理仿真中验证可操作性。

Comments 8 pages, accepted at CASE 2026

CAPE: Contrastive Action-conditioned Parallel Encoding for Embodied Planning

CAPE: 用于具身规划的条件对比动作并行编码

Cong Chen, Haowen Wang, Zhixiang Zhang, Pei Ren, Zhengping Che

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

AI总结 提出CAPE框架，通过对比学习区分不同动作序列的未来结果，实现高效视觉动力学建模，在真实世界和零样本迁移任务中显著提升规划性能并降低推理成本。

Comments 19 pages, 7 figures

Optimal Control Approach for Non-prehensile Ball Juggling Using a 7-DoF Manipulator

使用7自由度机械臂进行非抓取式抛球的最优控制方法

Joel Ramadani, Vasilije Rakčević, Riddhiman Laha, Arne Sachtler, Valentin Le Mesle, Achim J. Lilienthal, Sami Haddadin

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； German Aerospace Center (DLR), Institute of Robotics and Mechatronics（德国航空航天中心（DLR）机器人与机电机构研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种基于模型的两阶段最优控制框架，用于7自由度机械臂使用工具进行非抓取式抛球，生成周期性抛球轨迹并通过离线计算实现实时误差校正。

Comments 8 pages, accepted at ICRA 2026

Direct 3D-Aware Object Insertion via Decomposed Visual Proxies

通过分解视觉代理实现直接3D感知物体插入

Jingbo Gong, Yikai Wang, Yushi Lan, Yuhao Wan, Ziheng Ouyang, Rui Zhao, Ming-Ming Cheng, Qibin Hou, Chen Change Loy

机构 * Google（谷歌） ； Black Forest Labs（黑森林实验室） 纠错

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

AI总结 提出DIRECT框架，通过分解外观、几何和上下文引导，实现可控制3D姿态的物体插入，在几何可控性和视觉质量上优于现有方法。

Comments ICML 2026; Project Page: https://gong1130.github.io/DIRECT/

EgoPressDiff: Multimodal Video Diffusion for Egocentric UV-Domain Hand-Pressure Estimation

EgoPressDiff: 用于自我中心UV域手部压力估计的多模态视频扩散模型

Yuan Zeng, Zilue Gao, Yujia Shi, Zongqing Lu, Wenming Yang, QingMin Liao

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 ：robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 提出EgoPressDiff，一种条件视频扩散框架，通过多模态条件策略（手部姿态、3D网格顶点和深度信息）从视觉输入生成UV压力图，解决了现有方法中的量化误差和时间不一致问题，在EgoPressure数据集上实现SOTA，Volumetric IoU相对提升34%以上。

Comments Accepted to IEEE ICASSP 2026

AEGIS: A Backup Reflex for Physical AI

AEGIS：物理AI的备份反射

Josef Chen

机构 * KAIKAKU 纠错

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

AI总结 提出AEGIS方法，通过在弱策略的冻结激活上使用轻量级探针检测高风险步骤，仅在必要时切换到强策略，在LIBERO-Spatial上恢复了弱策略损失的10.1%轨迹。

Dreaming when Necessary: Advancing World Action Models with Adaptive Multi-Modal Reasoning

必要时做梦：通过自适应多模态推理推进世界行动模型

Yinzhou Tang, Jingbo Xu, Yu Shang, Zihao Song, Chen Gao, Wei Wu, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Manifold AI 纠错

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

AI总结 提出AdaWAM，通过轻量动态路由器自适应触发文本或视觉推理，提升长时复杂任务中的推理效率和性能。

The Sound of Malware: A Memory Forensics Approach for Android Malware Analysis via Audio Signals

恶意软件之声：通过音频信号进行Android恶意软件分析的内存取证方法

Silvia Lucia Sanna, Massimo Palozzi, Leonardo Regano, Riccardo Lazzeretti, Giorgio Giacinto

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出一种内存取证框架，将Android恶意软件的静态字节码和内存快照转换为音频波形，利用频谱描述符、CNN和Transformer嵌入实现高达98.0%的准确率。

DPAgent-in-the-Middle: Agentic Defense and Repair Against AI-Groomed Deceptive Patterns

中间DPAgent：针对AI诱导欺骗模式的代理防御与修复

Zewei Shi, Ruoxi Sun, Haoyang Li, Seong Oun Hwang, Feng Liu, Minhui Xue, Xingliang Yuan

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 针对网络界面中的隐私欺骗模式，提出DPAgent框架，通过四个专门代理结合潜在空间净化与防御性提示，主动检测并修复欺骗性界面，检测率达90.98%，修复率77%。

Explain Like I'm 5 or Whatever I Choose: Evaluating the Interactive Potential of Language Model Responses

像对五岁小孩一样解释或随我选择：评估语言模型响应的交互潜力

Indu Panigrahi, Tal August

机构 * Siebel School of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； 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)

AI总结 提出基于语言复杂度的交互评估框架，测试GPT-5.1等模型生成不同复杂度响应的能力，发现最佳模型仅46%时间正确调整复杂度。

Comments Preprint

Vacuum fluctuation induced quantum resource harvesting in triple-layer graphene

三层石墨烯中真空涨落诱导的量子资源提取

Yassine Dakir, Abdallah Slaoui, Rachid Ahl Laamara

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究平面微腔中三层石墨烯系统的非马尔可夫动力学及量子相干与纠缠生成，发现受限电磁场通过可调参数（如截止模式数、层间旋转角等）有效控制量子资源。

Journal ref Journal of Physics: Condensed Matter, 2026

Resonance-induced frequency splitting and evanescent modes at temporal interfaces in elastic metamaterials

弹性超材料中时间界面引起的共振诱导频率分裂和倏逝模式

Cong Chen, Kaijun Yi, Gengkai Hu

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 通过突然激活弹性超材料中的局域共振器形成时间界面，研究非共振到共振色散的转变，揭示频率分裂现象和一种新的时间倏逝模式，为时变固体中的波操控提供新途径。

Beyond Waypoints: A Trajectory-Centric Waypointing Paradigm for Vision-Language Navigation

超越航点：面向视觉语言导航的轨迹中心航点范式

Haoxiang Shi, Xiang Deng, Haoyu Zhang, Qiaohui Chu, Yaowei Wang, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 提出轨迹航点范式，通过TSDF引导的扩散策略预测可执行轨迹，解决VLN-CE中航点不可达与规划控制不一致问题，在基准上取得最优性能。

Three-dimensional hydro-cluttered locomotion by an undulatory robot

三维水杂波环境中的波动机器人运动

Tianyu Wang, Matthew Fernandez, Galen Tunnicliffe, Nikolas Cornell, Justin Duong, Donoven Dortilus, Zhaochen J. Xu, Patricia Meza, Sean Lublinsky, Darsh Parikh, Jianfeng Lin, Emily Grace, Daniel I. Goldman

机构 * Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（机器人与智能机器研究所，佐治亚理工学院） ； School of Physics, Georgia Institute of Technology（Georgia理工学院物理系） ； George W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院乔治·W·伍德鲁夫机械工程学院） ； School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院电气与计算机工程学院） ； Department of Mechanical and Industrial Engineering, Northeastern University（东北大学机械与工业工程系） ； Ransom Everglades School（拉森·伊弗格莱德学校） 纠错

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

AI总结 提出AquaMILR机器人，通过可编程体顺应性和深度调节，在三维水杂波环境中实现快速鲁棒的前进运动，并利用惯性滚动作为自发恢复机制。

Does Appearance Help? A Systematic Study of Image-Based Re-Identification in Online 3D Multi-Pedestrian Tracking

外观有帮助吗？在线3D多行人追踪中基于图像的重识别系统研究

Eduardo Borges, Luís Garrote, Urbano J. Nunes

机构 * Institute of Systems and Robotics, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Coimbra（系统与机器人研究所，电气与计算机工程系，科英布拉大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 系统研究轻量级投影框架下图像重识别在在线3D多目标追踪中的作用，提出级联匹配策略以在低延迟下恢复遮挡轨迹并防止身份切换。

Comments Accepted for publication at the 35th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2026)

ChronoForest: Closed-Loop Multi-Tree Diffusion Planning for Efficient Bridge Search and Route Composition

ChronoForest: 用于高效桥接搜索和路线组合的闭环多树扩散规划

Jungmin Seo, Jaesik Park

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对仅依赖短程离线轨迹进行长程路线规划的问题，提出ChronoForest系统，通过锚链树扩散规划器和在线多树协调器实现局部桥接搜索与全局路线重解，在OGBench和哈密顿路线组合基准上显著提升成功率和效率。

Comments 40 pages, 4 figures, 7 tables, 3 algorithms

Multi-Robot Planning and Control from CCTV Camera Networks in a Real Warehouse

基于真实仓库中闭路电视摄像机网络的多机器人规划与控制

Luke Robinson, Benjamin Ramtoula, Anas Izaaryene, Paul Newman, Daniele De Martini

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK（牛津大学机器人研究所，牛津大学，英国） ； Robot Systems Group, Technical University of Munich, Germany（机器人系统组，慕尼黑技术大学，德国） 纠错

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

AI总结 提出仅利用分布式CCTV网络和边缘计算实现多机器人协调规划与控制的方法，在真实仓库中验证了四台机器人和30个摄像头的系统，首次实现仅依赖外部摄像头网络的现场多机器人协调。

Towards Retrieving Interaction Spaces for Agentic Search

面向智能体搜索的交互空间检索

Shengyao Zhuang, Yuansheng Ni, Hengxin Fun, Jimmy Lin, Xueguang Ma

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 提出RISE方法，通过BM25构建有边界的交互空间，并预处理文档支持shell式导航，在BrowseComp-Plus上以约四分之一成本达到78%准确率，优于纯shell基线。

Performance analysis of classical adiabatic annealing on Ising machines

经典绝热退火在伊辛机上的性能分析

Jacob Lamers, Guy Verschaffelt, Guy Van der Sande

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文通过连续方法分析经典绝热退火技术，提出混合经典绝热退火策略，并在MaxCut等问题上测试，发现其相比现有简单方法无显著优势。

Comments 14 pages, 10 figures and 2 tables

STRIPS-WM: Learning Grounded Propositional STRIPS-style World Models from Images

STRIPS-WM：从图像学习基于命题的STRIPS风格世界模型

Abhiroop Ajith, Constantinos Chamzas

机构 * Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出STRIPS-WM框架，从图像转换中学习符号化世界模型，用于机器人视觉任务规划，提升规划成功率。

Robots Need More than VLA and World Models

机器人需要的不仅仅是VLA和世界模型

Elis Karcini, Faisal Mehrban, Quang Nguyen, Mac Schwager, Arash Ajoudani, Cesar Cadena, Jan Peters, Marco Hutter, Haitham Bou-Ammar

机构 * Motoniq.ai ； Stanford University（斯坦福大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Technical University of Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； UCL Centre for AI（伦敦大学学院人工智能中心） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：world model(title,abstract)；robotics(abstract)；robot foundation model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文认为机器人通用智能的关键瓶颈不仅是策略学习，还缺乏将非结构化行为数据转化为机器人可用监督的机制，并提出了四种缺失的接口组件。

Think Like a Pilot: Fine-Grained Long-Horizon UAV Navigation

像飞行员一样思考：细粒度长时程无人机导航

Xiangyi Zheng, Xiangyu Wang, Qinan Liao, Zimu Tang, Yue Liao, Dongyue Lyu, Guodong Wang, Junjie Liu, Si Liu

机构 * Colab ； Beihang University（北航） ； Meituan（美团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 提出FLIGHT基准和FLIGHT VLA异步架构，通过低频飞行员推理VLM与高频扩散动作模型解耦，实现无人机长时程语义指令下的平滑连续飞行控制。

Coarse-to-Control: Action-Token Planning for Vision-Language-Action Models

粗到细控制：面向视觉-语言-动作模型的行动令牌规划

Jinhao Wu, Shiduo Zhang, Yicheng Liu, Xiaopeng Yu, Sixian Li, Siyin Wang, Hang Zhao, Jing Huo, Yang Gao, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出Coarse-to-Control框架，在动作令牌空间中引入原生规划，通过先预测粗粒度动作令牌序列再生成可执行动作，提升长程任务性能。

Affordance-Based Hierarchical Reinforcement Learning for Quadruped Pedipulation

基于可负担性的四足机器人层级强化学习操控

Tuba Girgin, Jose Castelblanco, Gabriel Rodriguez, Emre Girgin, Cagri Kilic

机构 * Embry-Riddle Aeronautical University（埃姆布里-瑞德航空航天大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 提出三级层级强化学习框架，利用姿态和交互点可负担性引导导航与操控策略，在仿真和真实环境中实现自主物体操控。

Comments This paper is submitted to Wiley Journal of Field Robotics

GenPO++: Generative Policy Optimization with Jacobian-free Likelihood Ratios

GenPO++：基于无雅可比似然比的生成式策略优化

Ke Hu, Shutong Ding, Panxin Tao, Jingya Wang, Ye Shi

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GenPO++框架，利用高阶可逆ODE求解器中的历史状态作为辅助记忆，实现精确可逆映射，从而无偏且高效地计算生成流策略的似然比，在连续控制任务中优于现有方法。

Simulation-Driven Imitation Learning for Biosignals-Free Shared-Autonomy Prosthetic Grasping

模拟驱动的无生物信号共享自主假肢抓取模仿学习

Kaijie Shi, Wanglong Lu, Huiling Chen, Vinicius Prado da Fonseca, Ting Zou, Hanli Zhao, Xianta Jiang

机构 * Memorial University of Newfoundland（缅因大学） ； Wenzhou University（温州大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一个自动生成多样化抓取演示的模拟框架，结合物理可行抓取合成、自然到达轨迹重定向和程序化环境执行，通过模仿学习实现高成功率和强泛化能力的假肢控制。