机器人 / 具身智能

Chameleon: Control-Indexed Prospective Memory for Visuomotor Manipulation

Chameleon: 用于视觉运动操控的索引控制前瞻记忆

Xinying Guo, Chenxi Jiang, Hyun Bin Kim, Yuhang Han, Ying Sun, Yang Xiao, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore（新加坡*STAR信息与通信研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 提出Chameleon策略，通过索引控制前瞻记忆解决观察-动作延迟问题，在Camo-Dataset上决策成功率从22.5%提升至80.8%，并在多个基准上达到最优。

Comments Code is available at https://github.com/gxyes/MARS_Chameleon

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。

AnchorWorld: Embodied Egocentric World Simulation with View-based Evolution Customization

AnchorWorld: 基于视图演化定制的具身自我中心世界模拟

Yu Li, Menghan Xia, Gongye Liu, Xintao Wang, Conglang Zhang, Lei Ke, Yuxuan Lin, Ruihang Chu, Pengfei Wan, Kun Gai, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HUST（华中科技大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； HKUST（香港科技大学） ； WHU（武汉大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出AnchorWorld框架，利用3D人体运动和外源视角辅助训练增强交互完整性，并通过锚点视图和文本描述实现自我演化世界的灵活定制，显著优于现有方法。

Detecting Temporally Localized Manipulations in Authentic Video Streams

检测真实视频流中的时间局部操纵

Okan Umur, Ali Emre Güşlü, Ibrahim Delibasoglu

机构 * Okan Umur ； Ali Emre Güşlü ； Ibrahim Delibasoglu 纠错

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

AI总结 针对真实视频中插入短时逼真操纵片段难以检测的问题，提出新数据集并评估两种方法：基于DINOv3特征的线性探针和连续帧相似性方法，建立初步基准。

The Sim-to-Real Gap of Foundation Model Agents: A Unified MDP Perspective

基础模型智能体的仿真到现实差距：统一MDP视角

Xiaoou Liu, Tiejin Chen, Weibo Li, Xiyang Hu, Hua Wei

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出将基础模型智能体的评估与训练差距形式化为经典仿真到现实问题，围绕MDP四要素（观测、动作、转移、奖励）构建统一框架，并倡导采用域随机化等成熟解决方案。

Comments 7 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted by KDD 2026 Blue Sky Ideas Track

Compliance-Based Sensor Placement for Force Sensing on a Sensorized Prostate Phantom

基于柔顺性的传感器布局方法用于传感化前列腺模体的力感知

Sizhe Tian, Yinoussa Adagolodjo, Jeremie Dequidt

机构 * CRIStAL ； DEFROST ； Polytech Lille 纠错

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

AI总结 提出一种基于柔顺性的加权贪心传感器布局方法，用于直肠指检训练模体的力感知，相比全局QR方法将目标区域力重构性提高22.5%。

VIRTUS-FPP: Virtual Sensor Modeling for Fringe Projection Profilometry in NVIDIA Isaac Sim

VIRTUS-FPP：NVIDIA Isaac Sim中条纹投影轮廓测量的虚拟传感器建模

Adam Haroon, Anush Lakshman, Badrinath Balasubramaniam, Beiwen Li

机构 * Department of Mechanical Engineering, Iowa State University（Iowa州立大学机械工程系） ； College of Engineering, University of Georgia（佐治亚大学工程学院） 纠错

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

AI总结 提出VIRTUS-FPP，首个在NVIDIA Isaac Sim中实现的端到端虚拟传感器建模框架，用于条纹投影轮廓测量，实现物理保真模拟，无需预校准物理系统，支持亚毫米级重建精度。

Comments 10 pages, 13 figures, accepted for publication in IEEE Sensors Journal