机器人 / 具身智能

DexSynRefine: Synthesizing and Refining Human-Object Interaction Motion for Physically Feasible Dexterous Robot Actions

DexSynRefine：合成与精炼人-物交互运动以实现物理可行的灵巧机器人动作

Hyesung Lee, Hyunwoo Jung, Si-Hwan Heo, Sungwook Yang

机构 * Korea Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Hanyang University（翰阳大学） 纠错

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

AI总结 提出DexSynRefine框架，通过HOI-MMFP运动先验合成手-物轨迹，结合任务空间残差强化学习和接触动力学适应，将人-物交互数据转化为物理可行的灵巧操作，在五个任务上成功率提升50-70个百分点。

Comments Project page: https://dexsynrefine.github.io/

Steering Flexible Linear Objects in Planar Environments by Two Robot Hands Using Euler's Elastica Solutions

使用欧拉弹性线解在两机器人手在平面环境中操控柔性线性物体

Aharon Levin, Elon Rimon, Amir Shapiro

机构 * Dept. of ME, Technion, Israel（技术学院机械工程系，以色列） ； Dept. of ME, Ben-Gurion University, Israel（本· Gurion大学机械工程系，以色列） 纠错

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

AI总结 本文利用欧拉弹性线解，通过控制两机器人手的抓取端点位置和切线，实现平面环境中柔性线性物体的无自交、稳定和避障操控。

Identification Design

识别设计

Maxwell Rosenthal

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出识别设计模型，应用于微观计量经济学中的稳健因果推断，证明所有处理效应模型均可操纵，并给出精确识别和锐利收益边界的充要条件。

Choose Wisely: Data-driven Predictive Control for Nonlinear Systems Using Online Data Selection

明智选择：基于在线数据选择的非线性系统数据驱动预测控制

Joshua Näf, Keith Moffat, Jaap Eising, Florian Dörfler

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)

AI总结 提出Select-DPC方法，通过在线选择最相关数据隐式线性化动力学，结合凸优化实现输出反馈控制，在三个基准仿真中优于DeePC和Time-Windowed DeePC。

Bench-Push: Benchmarking Pushing-based Navigation and Manipulation Tasks for Mobile Robots

Bench-Push：基于推动的移动机器人导航与操作任务基准测试

Ninghan Zhong, Steven Caro, Megnath Ramesh, Rishi Bhatnagar, Avraiem Iskandar, Stephen L. Smith

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） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（电气与计算机工程系，滑铁卢大学） ； Department of Mechanical Engineering, University of Alberta（机械工程系，阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 提出首个统一的推动式移动机器人导航与操作基准Bench-Push，包含多种模拟环境、新评估指标和基线实现，用于解决可移动障碍物环境中的机器人推动任务评估问题。

Comments Published in CRV 2026

Embedding Semantic Risk into Distance Fields and CBFs for Online Monocular Safe Control

将语义风险嵌入距离场和CBF用于在线单目安全控制

Dawei Zhang, Nuo Chen, Shuo Liu, Roberto Tron, Zhiwen Fan

机构 * Division of Systems Engineering, Boston University（系统工程系，波士顿大学） ； Department of Mechanical Engineering, Boston University（机械工程系，波士顿大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Texas A&M University（电气与计算机工程系，德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 提出一种在线单目感知到控制框架，通过将语义风险直接嵌入欧几里得符号距离场（ESDF），在控制优化前编码风险，实现基于控制障碍函数（CBF）的语义感知安全导航与遥操作。

Bifurcations for Lagrangian systems and geodesics II

拉格朗日系统与测地线的分岔 II

Guangcun Lu

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 研究自治拉格朗日系统及Finsler/Riemann流形上测地线分岔，利用Morse指标和零化度技术给出广义周期解分岔的充要条件，并精化经典Gauss引理。

Comments 63 pages, LaTeX; matches published version. The article arXiv:2404.18815v2 [math.DS] has been split into two or more articles. This is one of this split. Another part of this split has already appeared as arXiv:2603.20551

Journal ref Calc. Var. Partial Differ. Equ., 65(2026), no.7, Art. no. 206

Hierarchical Planning with Latent World Models

基于潜在世界模型的分层规划

Wancong Zhang, Basile Terver, Artem Zholus, Soham Chitnis, Harsh Sutaria, Mido Assran, Randall Balestriero, Amir Bar, Adrien Bardes, Yann LeCun, Nicolas Ballas

机构 * FAIR at Meta（Meta旗下的FAIR） ； New York University（纽约大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 提出HWM架构，通过多时间尺度潜在世界模型和潜在匹配实现分层模型预测控制，解决长时域任务中单层规划失败和计算爆炸问题。

GrowthHacker: Automated Off-Policy Evaluation Optimization Using Code-Modifying LLM Agents

GrowthHacker: 使用代码修改型LLM代理的自动离线策略评估优化

Jie JW Wu, Ayanda Patrick Herlihy, Ahmad Saleem Mirza, Ali Afoud, Fatemeh Fard

机构 * Michigan Technological University, Houghton（密歇根技术大学） ； Birmingham City University（伯明翰城市大学） ； University of British Columbia, Kelowna（不列颠哥伦比亚大学, 肯洛纳） 纠错

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

AI总结 提出GrowthHacker基准，利用LLM代理自动迭代修改代码以优化离线策略评估（OPE）实现，在Open Bandit Pipeline和Scope-RL上评估多种框架，证明基于LLM的代理可作为自动增长黑客持续改进OPE系统。

Comments Accepted for publication in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), 2026

Why Automate This? Exploring Correlations Between Desire for Robotic Automation, Invested Time and Well-Being

为什么自动化这个？探索机器人自动化愿望、投入时间与幸福感之间的相关性

Ruchira Ray, Leona Pang, Sanjana Srivastava, Li Fei-Fei, Samantha Shorey, Roberto Martín-Martín

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

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

AI总结 本研究利用BEHAVIOR-1K等数据集，发现活动时间并非自动化偏好的强预测因子，而幸福感和痛苦感是最强指标，并揭示了性别和收入水平的差异。

Comments 26 pages, 14 figures

RSLCPP -- Deterministic Simulations Using ROS 2

RSLCPP——使用ROS 2进行确定性仿真

Simon Sagmeister, Marcel Weinmann, Phillip Pitschi, Markus Lienkamp

机构 * Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学） ； School of Engineering & Design, Department of Mobility Systems Engineering, Institute of Automotive Technology（工程与设计学院，移动系统工程系，汽车技术研究所） ； School of Engineering & Design, Department of Engineering Physics and Computation, Institute of Automatic Control（工程与设计学院，工程物理与计算系，自动控制研究所） 纠错

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

AI总结 针对ROS异步多进程设计导致仿真结果不可复现的问题，提出RSLCPP库，通过确定性回调执行实现跨平台可复现仿真，无需修改现有节点代码。

Comments Accepted for publication at the 'IEEE Robotics and Automation Practice'

Semantic Router: On the Feasibility of Hijacking MLLMs via a Single Adversarial Perturbation

语义路由器：通过单一对抗扰动劫持多模态大语言模型的可行性研究

Changyue Li, Jiaying Li, Youliang Yuan, Jiaming He, Zhicong Huang, Pinjia He

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； School of Data Science, School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（数据科学学院、人工智能学院、香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出语义感知通用扰动（SAUP），作为语义路由器同时劫持多个无状态决策，通过理论分析和SORT优化策略实现，在Qwen上对五个目标达到66%攻击成功率。

Comments Accepted to ICML 2026

Odyssey: An Automotive Lidar-Inertial Odometry Dataset with GNSS-denied situations

Odyssey：一种面向GNSS拒止场景的汽车激光雷达-惯性里程计数据集

Aaron Kurda, Simon Steuernagel, Lukas Jung, Marcus Baum

机构 * University of Göttingen（哥廷根大学） ； iMAR Navigation（iMAR导航） 纠错

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

AI总结 提出Odyssey数据集，采用导航级环形激光陀螺仪RTK/INS提供高精度真值，包含36个序列和长时间GNSS拒止环境（隧道、室内停车场），用于评估LIO/SLAM系统。

Comments 10 pages, 4 figures, 3 tables, submitted to International Journal of Robotics Research (IJRR)

HACMatch Semi-Supervised Rotation Regression with Hardness-Aware Curriculum Pseudo Labeling

HACMatch: 基于难度感知课程伪标签的半监督旋转回归

Mei Li, Huayi Zhou, Suizhi Huang, Yuxiang Lu, Yue Ding, Hongtao Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种难度感知课程学习框架，通过动态选择伪标签样本和结构化数据增强，在少量标注数据下提升半监督旋转回归性能。

Comments This is an accepted manuscript of an article published in Computer Vision and Image Understanding

Journal ref Computer Vision and Image Understanding (2026)