机器人 / 具身智能

Agentic Neuro-Symbolic Planning and Commissioning for Human-in-the-Loop Industrial Robotics with Digital Twins

面向人机协同工业机器人的智能神经符号规划与调试：基于数字孪生

Zhihao Liu, Victor Nan Fernandez-Ayala, Tianyu Wang, Qiang Qin, Xi Vincent Wang, Dimos V. Dimarogonas, Lihui Wang

机构 * Royal Institute of Technology (KTH)（皇家理工学院（KTH）） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种结合LLM语言理解与确定性验证执行的神经符号框架，采用SDI架构和两级恢复机制，在数字孪生中验证后执行，显著提升任务成功率。

DIJIT: A Robotic Head for an Active Observer

DIJIT: 面向主动观察者的机器人头部

Mostafa Kamali Tabrizi, Mingshi Chi, Bir Bikram Dey, Kelly Yuan, Markus D. Solbach, Yiqian Liu, Michael Jenkin, John K. Tsotsos

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, York University（电气与计算机科学系，约克大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV；robotics(journal_ref)

AI总结 提出DIJIT双目机器人头部，具有9个机械自由度和4个光学自由度，实现类人眼/头运动，用于主动视觉研究，其扫视精度接近人类。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, Vol. 11, No. 6, pp. 7038-7045, June 2026

Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs) and Robotics

部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）与机器人学

Hanna Kurniawati

机构 * School of Computing, Australian National University（澳大利亚国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文综述了POMDPs在机器人学中的应用，讨论了计算复杂性问题及采样求解器的改进，展示了POMDPs在提高机器人系统鲁棒性方面的贡献。

Journal ref Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems Vol. 5:253-277, 2022

Graph Mamba Operator: A Latent Simulator for Interacting Particle Systems

Graph Mamba Operator: 一种用于相互作用粒子系统的潜在模拟器

Karn Tiwari, Niladri Dutta, N M Anoop Krishnan, Prathosh A P

机构 * Indian Institute of Science, Bangalore（印度科学研究所，班加罗尔） ； Indian Institute of Technology, Delhi（印度理工学院，德里） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Graph Mamba Operator (GraMO)，通过将状态空间模型与图交互学习集成到单一循环中，实现长期时空依赖的联合建模，在N体系统、运动捕捉和机器人数据集上取得最低误差。

Comments Under Submission

Efficient Skill Grounding via Code Refactoring with Small Language Models

通过小型语言模型的代码重构实现高效技能落地

Sera Choi, Wonje Choi, Saehun Chun, Daehee Lee, Jooyoung Kim, Chaeun Lee, Honguk Woo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RECENT框架，通过将技能语义与执行绑定解耦，利用小型语言模型进行代码重构实现高效技能落地，在动态环境中达到与大型语言模型相当的性能。

Comments Accepted to ICML 2026

XAI-on-RAN: Explainable, AI-native, and GPU-Accelerated RAN Towards 6G

XAI-on-RAN：面向6G的可解释、AI原生和GPU加速的无线接入网

Osman Tugay Basaran, Falko Dressler

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, Technische Universität Berlin（电气工程与计算机科学学院，柏林技术大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对6G关键任务场景中AI决策不透明的问题，提出可解释AI原生RAN框架，通过数学建模权衡透明度、延迟和GPU利用率，实验证明混合XAI模型xAI-Native性能优于基线。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: AI and ML for Next-Generation Wireless Communications and Networking (AI4NextG)

An Interval Branch-and-Bound-Based Inverse Kinemetics Algorithm Towards Global Optimal Redundancy Resolution

基于区间分支定界的逆运动学算法实现全局最优冗余度解析

Yajue Yang, Zeqing Zhang, Yuanqing Wu, Jia Pan

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

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种结合快速数值IK求解器搜索启发式的区间分支定界方法，高效求解机械臂广义逆运动学问题，生成邻域解以提供自运动流形的丰富几何信息，支持最优规划和任意时间求解。