机器人 / 具身智能

LaGen: Towards Autoregressive LiDAR Scene Generation

LaGen：迈向自主驾驶的自回归激光雷达场景生成

Sizhuo Zhou, Xiaosong Jia, Fanrui Zhang, Junjie Li, Juyong Zhang, Yukang Feng, Jianwen Sun, Songbur Wong, Junqi You, Junchi Yan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LaGen，首个支持长时交互生成的自回归框架，能基于单帧输入生成高保真4D激光雷达场景，并通过场景解耦和噪声调节模块提升生成质量。

Comments Accepted to ECCV 2026

PLOT: Pseudo-Labeling via Object Tracking for Monocular 3D Object Detection

PLOT：通过物体跟踪进行伪标签的单目3D目标检测

Seokyeong Lee, Sithu Aung, Junyong Choi, Seungryong Kim, Ig-Jae Kim, Junghyun Cho

机构 * Korea Institute of Science and Technology (KIST)（韩国科学技术研究院） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能系） ； VRG, FEE, Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学电气工程学院视觉识别组） ； Samsung Research（三星研究院） ； AI-Robotics, KIST School, University of Science and Technology (UST)（科学技术联合大学院KIST学院人工智能机器人系） ； Yonsei-KIST Convergence Research Institute, Yonsei University（延世大学延世-KIST融合研究院） 纠错

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

AI总结 PLOT通过物体跟踪生成单目视频中的3D标注，无需辅助传感器或模型重训练，实现了在自动驾驶、机器人和监控等领域的可靠3D目标检测。

Comments Accepted to ECCV 2026

Differentiable Physics-Informed Adaptive Koopman Control for Stable Flight under Unknown Disturbances

可微物理信息自适应柯普曼控制：在未知干扰下稳定飞行

Ao Jin, Qiujin Liang, Tao Zhang, Panfeng Huang, Fan Zhang

机构 * Research Center for Intelligent Robotics, School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学航天学院智能机器人研究中心） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 本文提出DEKC框架，结合物理模型与深度神经网络，通过学习干扰的动态演化来预测并补偿未来干扰，提升机器人在未知干扰下的控制精度。

Comments 18 pages

Design Insights and Comparative Evaluation of a Hardware-Based Cooperative Perception Architecture for Lane Change Prediction

车道变更预测硬件协同感知架构的设计洞察与比较评估

Mohamed Manzour, Catherine M. Elias, Omar M. Shehata, Rubén Izquierdo, Miguel Ángel Sotelo

机构 * University of Alcalá（阿尔卡拉大学） ； German University in Cairo（开罗德国大学） 纠错

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

AI总结 本文通过真实硬件部署探讨混合交通环境下的协同车道变更预测，揭示了实际部署中遇到的瓶颈、可靠性问题及操作限制，为类似系统开发提供指导。

Journal ref Robotics and Autonomous Systems, Volume 199, Article 105389, 2026

An Empirical Evaluation of Prompt Injection Vulnerabilities in Large Language Models Across Multilingual and Obfuscated Attack Scenarios

多语言与混淆攻击场景下大语言模型提示注入漏洞的实证评估

Caglar Uysal, Baturay Birinci, Süha Orhun Mutluergil, Orçun Çetin

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文实证评估六种大语言模型在多语言和混淆攻击下的提示注入漏洞，发现所有模型均易受攻击，非英语语言恶意合规率更高，需加强安全防御。

Comments Accepted to the AI-SS 2026 Workshop at the 21st European Dependable Computing Conference (EDCC 2026). To be published in the EDCC Companion Proceedings (EDCC-C)

Trajectory Optimization for Collision-Aware Redundant Robotic Multi-Axis Additive Manufacturing by Constrained Gradient Projection

基于约束梯度投影的碰撞感知冗余机器人多轴增材制造轨迹优化

Zhikai Shen, Jiasheng Qu, Chenyu Xu, Zhuo Huang, Chengkai Dai, Yongzhe Li, Guoxin Fang

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程系） ； Centre for Perceptual and Interactive Intelligence (CPII)（感知与交互智能中心） ； Department of Robotics at the School of Mechanical Engineering, Southeast University（东南大学机械工程学院机器人系） 纠错

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

AI总结 提出一种约束梯度投影框架，用于冗余机器人多轴增材制造的碰撞感知轨迹优化，通过相对雅可比和可微SDF碰撞模型实现硬约束，在8-DOF平台上平均位置误差<10μm，关节加加速度降低77.6%，速度提升10.2倍。

RIPA: Sensory-Vector Prompt Injection Attacks on LLM-Controlled ROS 2 Robots

RIPA: 针对LLM控制的ROS 2机器人的感官向量提示注入攻击

Nima Dorzhiev

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出RIPA，首个通过感官管道对ROS 2机器人进行多通道提示注入攻击的系统研究，发现模型脆弱性不随规模单调变化，并提出混合语义防火墙。

Comments 12 pages, 4 figures, 10 tables, 3 appendices

Efficient 3D Gaussian Splatting with Axis-Shared Rasterization and Order-independent Transmittance

高效3D高斯散射与轴共享光栅化及顺序无关透射率

Zhican Wang, Guanghui He, Lingjun Gao, Dantong Liu, Shell Xu Hu, Chen Zhang, Zhuoran Song, Nicholas Lane, Hongxiang Fan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Samsung AI（三星人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出轴共享光栅化和顺序无关透射率方法，提升3D高斯散射在资源受限平台的实时性能，实现1.33至1.88倍的加速。

Comments ISCA 2026

Real-Time Underwater Image Enhancement via Frequency-Guided Dual-Path Attention

实时水下图像增强：频率引导的双路径注意力

Leshen Zhang, Ao Li, Ce Zhu

机构 * Glasgow College, UESTC, Chengdu, China（格拉斯哥学院，UESTC，成都，中国） ； School of Information and Communication Engineering, UESTC, Chengdu, China（信息与通信工程学院，UESTC，成都，中国） ； University of Glasgow, Glasgow, UK（格拉斯哥大学，格拉斯哥，英国） 纠错

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

AI总结 提出一种轻量级实时水下图像增强框架，通过频域引导双路径注意力融合空间与频谱特征，仅4.23K参数实现600+ FPS，性能超越大模型。

Comments 6 pages, 5 figures. Accepted at ICME 2026

Semantic-Fast-SAM: Efficient Semantic Segmenter

语义-快速-SAM：高效的语义分割器

Byunghyun Kim

机构 * Kyungpook National University, Korea（韩国全州国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Semantic-Fast-SAM，结合快速分割任何模型与语义标注流程，实现高精度实时语义分割。

Comments APSIPA ASC 2025

Journal ref Proc. 2025 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), IEEE, Singapore, 2025, pp. 1158-1163

Stability Boundaries and Motor Performance in Delayed Robot-Mediated Dyadic Interactions

延迟机器人介导双人交互中的稳定性边界与运动表现

Mingtian Du, Suhas Raghavendra Kulkarni, Simone Kager, Erkan Kayacan, Domenico Campolo

机构 * Robotics Research Centre, School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空工程学院机器人研究中心） ； Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学计算机科学与人工智能系） 纠错

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

AI总结 本文通过频率域零穿越方法建立了考虑网络诱导时延的机器人介导双人交互系统的稳定性边界，分析了交互刚度对系统稳定性的影响，并通过实验验证了理论稳定性边界与实际运动表现的相关性。

Hollow Needle Puncture Mechanics for Biopsy Sampling

空针穿刺力学用于活检采样

Yiting Wu, Frederic Lechenault, Matteo Ciccotti, Mattia Bacca

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于能量的简单模型，用于描述钝头空针穿刺软组织的力学过程，通过结合脆性断裂力学和界面摩擦作用，预测了核心尺寸、摩擦力、临界插入深度等关键参数，验证了摩擦对力估计和穿刺机制的影响。

Design of Input-Output Observers for a Population of Systems with Bounded Frequency-Domain Variation using $DK$-iteration

针对具有受限频域变化的系统群体的输入输出观测器设计使用$DK$-迭代

Timothy Everett Adams, James Richard Forbes

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出了一种线性输入输出观测器设计方法，用于具有受限频域变化的系统群体，通过频域内变化特性表征和$DK$-迭代设计鲁棒修正滤波器，实现估计性能保障。

Comments 6 pages, 12 figures

Journal ref in IEEE Control Systems Letters, vol. 9, pp. 2645-2650, 2025