机器人 / 具身智能

ERQA-Plus: A Diagnostic Benchmark for Reasoning in Embodied AI

ERQA-Plus：具身AI推理的诊断基准

Hong Yang, Basura Fernando

机构 * Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title,abstract)；embodied agent(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出ERQA-Plus基准，包含1766个基于机器人中心图像的问答实例，覆盖感知、动作、社交、导航和常识推理，用于诊断具身AI的推理能力。

Comments under review at NeurIPS

A Scalable Embodied Intelligence Platform for Seamless Real-to-Sim-to-Real Transfer of Household Mobile Manipulation Tasks

一种可扩展的具身智能平台，用于家庭移动操作任务的无缝真实-仿真-真实迁移

Kui Yang, Xianlei Long, Haoxuan Li, Yan Ding, Chao Chen

机构 * School of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机学院） ； R&D Department, Lumos Robotics Technology (Suzhou) Co., Ltd（苏州 Lumos 机器人技术（苏州）有限公司研发部） 纠错

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

AI总结 提出BestMan平台，通过自动化场景生成、仿真引导任务形式化和硬件无关中间件，解决真实-仿真-真实迁移中的场景重建、策略评估和部署兼容性挑战，实现家庭移动操作的无缝迁移。

Comments CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction

WorldLines: Benchmarking and Modeling Long-Horizon Stateful Embodied Agents

WorldLines: 对长时域有状态具身智能体进行基准测试与建模

Yehang Zhang, Jianchong Su, Haojian Huang, Yifan Chang, Tianhao Zhou, Xinli Xu, Yingjie Xu, Yinchuan Li, Zexi Li, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； Knowin 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出WorldLines基准，通过构建带时间跨度的家庭轨迹（含对话、动作、状态变化等）评估具身智能体的长时记忆与任务规划能力，并设计ObsMem记忆框架提升状态感知决策。

Comments 27 pages, 18 figures

Self-Supervised Mask-Aware Transformers for Fault-Tolerant FBG Force Sensing in Minimally Invasive Surgical Robotics

自监督掩码感知Transformer用于微创手术机器人中容错FBG力传感

Peibo Sun, Shiyuan Dong, Shucheng Ye, Jianrong Cai, Yushan Liu, Hongen Liao, Tianqi Huang, Fang Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 针对微创手术机器人中FBG传感器因通道耦合和断裂导致的力估计退化问题，提出统一的自监督掩码感知Transformer，通过掩码通道重建预训练和动态损坏课程微调，实现多通道故障下的优雅降级，在8通道数据集上达到0.0066 N均方根误差。

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

TactSpace: Learning a Physics-enriched Shared Latent Space for Tactile Sim-to-Real Transfer

TactSpace: 学习富含物理信息的共享潜在空间以实现触觉模拟到现实的迁移

Arunim Joarder, Arjun Bhardwaj, René Zurbrügg, Mayank Mittal, Florin Püntener, Sira Bielefeldt, Cosmin Roman, Vaishakh Patil, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； Micro- and Nanosystems Lab, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院微纳系统实验室） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

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

AI总结 提出多模态表示学习框架TactSpace，通过共享潜在空间对齐异构触觉模态，实现零样本模拟到现实迁移，在力预测和形状重建任务中分别降低误差16.7%和45.8%。

Comments 9 pages, 6 figures, 4 tables, accepted into IROS 2026

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'

Sensor Configuration Matters: A Systematic Evaluation of Multimodal SLAM on Quadruped Robots

传感器配置至关重要：四足机器人多模态SLAM的系统评估

Roberto Corlito, Fabian Schmidt, Nils Seibert, Markus Enzweiler, Abhinav Valada, Arne Roennau

机构 * Machine Intelligence and Robotics Lab, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院智能机器人实验室） ； Institute for Intelligent Systems, Esslingen University of Applied Sciences（埃森堡应用科学大学智能系统研究所） ； Department of Computer Science, University of Freiburg（弗赖堡大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对四足机器人运动中的传感器配置问题，系统评估了视觉、视觉-惯性和LiDAR-视觉-惯性SLAM方法，发现立体相机、全局快门和适当惯性集成能显著提升定位鲁棒性。

URDF Synthesis from RGB-D Sequences via Differentiable Joint Inference and Energy-Consistent Verification

基于可微联合推理与能量一致性验证的RGB-D序列URDF合成

Xinze Zhang

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 提出KinemaForge管道，通过可微关节推理和能量一致性验证，从RGB-D序列联合估计部件形状、关节拓扑和参数，显著降低关节轴误差和仿真漂移。

Ghost Attractor Networks: Basin-Structured Dynamical Decoders for Closed-Loop Sequential Generation

鬼吸引子网络：用于闭环序列生成的盆地结构动力学解码器

Tianyu Wang, Ying Wang, Zhihao Liu, Xi Vincent Wang, Lihui Wang

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Department of Production Engineering, KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院生产工程系） ； Department of Decision and Control Systems, KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院决策与控制系统系） 纠错

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

AI总结 提出鬼吸引子网络，一种理论推导的动力学解码器，通过构建盆地-吸引子结构实现高效闭环序列生成，在机器人动作解码任务中以2.3M参数匹配1.07B参数扩散变压器的离线精度，延迟降低32倍。

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)

Monocular 3D Occupancy Perception for Robots on Sidewalks via Hybrid 2D-3D Learning

基于混合2D-3D学习的人行道机器人单目3D占用感知

Yukai Ma, Joe Lin, Liu Liu, Honglin He, Lulu Ricketts, Brad Squicciarini, Yong Liu, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Coco Robotics（Coco机器人） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出WalkOCC框架，通过混合射线行进单目3D占用感知，结合LiDAR-RGB配对数据与大规模无配对单目图像学习，提升人行道机器人导航的预测精度和泛化能力。

ART-VS: Adaptive Resolution Tiling for Vision Transformer Visual Servoing

ART-VS：用于视觉Transformer伺服的自适应分辨率分块

Alessandro Scherl, Bernhard Neuberger, Simon Schwaiger, David Mulero-Pérez, Lucas Muster, Jose Garcia-Rodriguez

机构 * Department of Computer Technology, University of Alicante（阿尔瓦登特技术系，阿利坎特大学） ； Department of Industrial Engineering, UAS Technikum Vienna（工业工程系，维也纳技术学院） ； Automation and Control Institute, TU Wien（自动化与控制研究所，维也纳技术大学） ； Institute of Software Engineering and Artificial Intelligence, Graz University of Technology（软件工程与人工智能研究所，格拉茨技术大学） ； Institute for Integrative Nature Conservation Research, University of Natural Resources and Life Sciences Vienna（整合自然保护研究 institute，维也纳自然资源与生命科学大学） 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ART-VS方法，通过粗-精两阶段自适应调整特征粒度，在不需任务特定训练下提升视觉伺服鲁棒性和精度，显著降低定位误差并提高速度。

Comments Accepted at IROS2026

Lifecycle-Aware Dynamic Analysis for Secure ML Model Execution

生命周期感知的动态分析用于安全ML模型执行

Gabriele Digregorio, Marco Di Gennaro, Francesco Pastore, Stefano Zanero, Stefano Longari, Michele Carminati

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） 纠错

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

AI总结 提出Moat，一种动态生命周期感知方法，通过监控模型执行各阶段与宿主系统的结构化交互来检测恶意行为，在多个框架上实现零误报率。

Physics-IQ Verified

物理智力验证

Tim Rädsch, Yuki M Asano, Hilde Kuehne, Stefan Bauer, Priyank Jaini, Robert Geirhos, Carsten T. Lüth

机构 * Anates Labs（Anates实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡技术大学） ； Tuebingen AI Center, University of Tuebingen（图宾根大学人工智能中心） ； Helmholtz AI, Munich（慕尼黑海德堡人工智能研究所） ； Google DeepMind research（谷歌DeepMind研究） 纠错

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

AI总结 本文提出Physics-IQ Verified基准，通过改进提示和地面真实质量及引入样本级评分系统，提升视频生成模型对物理现实的理解评估，验证结果表明基准提升了57.6%的样本和34.8%的提示。

Strategic Feature Selection

战略特征选择

Jivat Neet Kaur, Pratik Patil, Divya Shanmugam, Emma Pierson, Michael I. Jordan, Nika Haghtalab, Meena Jagadeesan, Ahmed Alaa, Serena Wang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Cornell Tech（康奈尔科技） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Inria, Paris（巴黎Inria） 纠错

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

AI总结 研究通过特征选择和岭正则化应对战略操纵的分类问题，发现仅基于可操纵性排除特征通常次优，提出联合优化特征集与正则化水平的算法，并在医疗支付基准上验证。

ROBOSHACKLES: A Safety Dataset for Human-Injury Prevention in Embodied Foundation Models

ROBOSHACKLES: 面向具身基础模型中人体伤害预防的安全数据集

Zhuowen Yin, Chongyang Liu, Wenzhang Yang, Renjue Li, Yinxing Xue

机构 * Institute of Al for Industries, Chinese Academy of Sciences（工业人工智能研究所，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 为解决机器人伤害人类数据难以安全收集的问题，提出基于真实观测的安全数据构建流水线，生成包含1万条视频的ROBOSHACKLES数据集，涵盖直接和间接伤害类别，评估发现现有模型在安全关键场景下100%产生不安全动作。

Conflict-Aware Retriever Editing for Knowledge Injection Attacks on LLM-Based RAG Systems

冲突感知检索器编辑：针对基于LLM的RAG系统的知识注入攻击

Xinru Liu, Xianglong Zhang, Di Cai, Zhumin Chen, Pengfei Hu, Xin Xin

机构 * Shandong University, China（山东大学，中国） ； Tsinghua University, China（清华大学，中国） 纠错

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

AI总结 提出冲突感知检索器编辑框架CAREATTACK，通过模型中心攻击将恶意知识注入RAG系统，利用图检测和参数编辑投影解决冲突，并轻量校准保持攻击效果。

Comparative Study of Hollow-Core and Standard Optical Fibers for Astronomy

空心与标准光纤在天文学中的比较研究

Malak Galal, Oliver Pineda Suárez, Frédéric Gérôme, Benoit Debord, Fetah Benabid, Jean-Paul Kneib

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 针对光纤天文光谱仪在蓝光波段传输效率低的问题，比较了抑制耦合空心光纤（IC-HCF）与标准多模光纤的性能，通过模拟下一代望远镜光纤定位器运动造成的弯曲、扭转等损耗，评估了IC-HCF在蓝光光谱中的优势及集成可行性。