视觉与机器人
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
OrchardBench：用于农业机器人的基于物理的、GPU并行苹果园模拟基准测试
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；robot learning(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 研究针对农业机器人水果采摘问题，提出基于物理的、GPU并行的OrchardBench模拟基准测试，通过随机L系统生长树木，定义任务和度量套件，报告基线结果，指出分析基线有提升空间，为新自主方法提供了机会。
用于机器人工程教育的四层通信架构与图形化开源平台的仿真到现实验证
机构 * Deakin University（德金大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Swinburne University of Technology（斯威本科技大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对大学实验室中机械臂教育规模化面临的商业数字孪生成本高和ROS门槛高的问题，提出一种四层通信架构，基于图形化开源平台（GOSP）实现虚拟环境与物理机器人的数据桥接，并通过仿真到现实验证其硬件无关的可行性。
Comments 4 pages, 4 figures, accepted paper on the 24th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN), 26-29 July, 2026, Melbourne, Australia
基于物理的多智能体动力学世界模型基准
机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Marquette University（马奎特大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 提出CrashTwin框架，通过多智能体碰撞场景数据集和校准无关重建流程，从时空一致性、动量与动能守恒、世界动力学完整性三个维度评估世界模型的物理可信度。
Comments 34 pages, 9 figures, 12 tables
GraspIT：一个弥合模拟与现实差距并用于验证抓取SE(3)姿态生成的数据集
机构 * Fraunhofer IPK（弗劳恩霍夫研究所）
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 研究针对新型物体抓取，提出GraspIT数据集。通过在Isaac Sim中对桌面场景进行物理滑动测试标注，经Real↔Sim循环反向投影到真实场景。贡献约31.6万个带注释RGBD帧集及开源工具，可用于桌面操作策略学习等。
Comments Preprint, release soon
迈向具有自主动力轮椅的现实世界应用
机构 * Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA), USI-SUPSI（达勒莫勒人工智能研究所（IDSIA），瑞士意大利语区大学 - 瑞士南部应用科学与艺术大学） ； Genny Factory（Genny工厂）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对动力轮椅自主性有限等问题，研究通过在商用自平衡轮椅上集成自主感知、手势交互和导航等技术构建概念验证原型，并在叫车和跟人等应用中展示，凸显自主与辅助结合潜力及可行性，也指出技术挑战。
SWITCH：在长时程具身场景中评估和处理具象接口的基准测试
专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
AI总结 SWITCH基准测试通过1170个时间交互视频，评估具象接口在真实第一人称环境中的闭环交互推理，揭示多模态模型在细粒度视觉-时间感知、结果验证和错误恢复方面的不足。
Comments The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/BAAI-Agents/SWITCH
使用证据曼巴进行本体感知车辆定位的不确定性感知速度校正
机构 * AImotion Bavaria, Technische Hochschule Ingolstadt（巴伐利亚AImotion公司，英戈尔施塔特技术应用大学） ； Technische Universität München（慕尼黑工业大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract,comments)；分类 cs.RO、cs.LG
AI总结 针对智能车辆在GNSS信号缺失时定位难题，提出EVC-Mamba架构，利用车载传感器数据转化为虚拟速度传感器校正IMU漂移，经曼巴模型捕捉动态、证据深度学习量化不确定性，实现高精度定位且支持实时车载部署。
Comments Accepted at the 2026 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2026), Rome, Italy. 6 pages, 4 figures
UI2App：可执行Web应用程序生成中视觉交互推理的基准测试
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV
AI总结 研究针对现有网页生成基准测试对交互能力评估不足的问题，引入UI2App基准测试，通过设计端到端管道沿四个维度评估工件，实验发现视觉与交互能力不匹配，复杂交互是瓶颈，为相关研究提供了参考。
从开阔水域到封闭舱室：ProteusVPR用于海洋感知与舱室检查中的跨场景视觉位置识别
机构 * Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； COSCO SHIPPING Advanced Technology Institute（中远海运先进技术研究院） ； Shanghai Ship and Shipping Research Institute Co.LTD（上海船舶运输科学研究所） ； Tongji University（同济大学） ； Dalian Maritime University（大连海事大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 提出ProteusVPR两阶段检索-细化框架，通过几何-视觉估计网络融合时序帧与几何描述符，在跨场景海洋环境下将平均定位误差降低60%以上。
EgoDyn-Bench：评估面向自动驾驶的视觉中心基础模型中的自我运动理解
机构 * Professorship of Autonomous Vehicle Systems, Technical University of Munich, Munich, Germany（自动驾驶车辆系统教授职位，慕尼黑技术大学，德国慕尼黑） ； Bayerische Motoren Werke AG, Munich, Germany（巴伐利亚发动机有限公司，德国慕尼黑） ； Data Analytics and Machine Learning Group, Technical University of Munich, Munich, Germany（数据分析与机器学习小组，慕尼黑技术大学，德国慕尼黑）
专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文提出EgoDyn-Bench基准，用于评估视觉中心基础模型的自我运动理解能力，发现模型在将物理逻辑与视觉感知结合时存在结构性缺陷，通过显式轨迹编码可恢复物理一致性。
Comments 36 Pages, Accepted at ECCV 2026
观测质量至关重要：通过面向失败的分析实现鲁棒多鱼眼相机校准
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract,comments)；分类 cs.RO
AI总结 研究多鱼眼相机校准难题，通过面向失败分析发现内参初始化是主因，提出CO - Calib框架，结合鲁棒目标检测器和误差分析引导帧选择器，实验表明该框架提升校准成功率、外参精度及校准稳定性。
Comments 9 pages, 7 figures, 6 tables. Code: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/CO-Calib
AlayaWorld：长期可玩视频世界生成
机构 * Alaya Lab（阿莱亚实验室）
专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究旨在解决游戏世界构建难题，核心方法是提出AlayaWorld全栈开源框架，可实现开放式实时交互，统一开发流程，主要贡献是为生成世界模型研究和应用奠定实践基础。
Comments Authors are listed alphabetically by the first name and their role. See the contribution section for details
WebRetriever：用于高效网络智能体评估的大规模综合基准测试
机构 * Mininglamp Technology（旷视科技） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所综合技术集成中心）
专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对现有网络智能体评估基准测试的局限，提出WebRetriever这一大规模综合基准测试，涵盖多领域网站和任务。采用NavEval框架及三个评估协议，实验揭示不同协议性能差异，为网络智能体研发提供细粒度见解和严谨基础。
超越排行榜：大语言模型智能体中工具使用、规划和推理失败的综合分析
机构 * University of Oxford（牛津大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文综合多篇论文形成大语言模型智能体局限性交叉分类法，识别出六个失败集群，通过迭代分组得出分类法，发现失败与任务长度非线性相关，单个子任务性能不能保证端到端成功，额外脚手架效果不佳，同时在部分任务上有进展。
Comments 16 pages, 3 tables, 1 figure
CSTutorBench：将小型语言模型作为基于块的编程导师进行基准测试
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对K-12环境中部署语言模型的问题，引入CSTutorBench基准评估VEX VR中语言模型作导师的表现。通过对11个模型测试发现其在深层教学行为有困难，模型家族和指令调整方法对辅导质量预测性更好，特定提示修订可提分，凸显此类基准的价值。
Journal ref SLM4ED'26: The 1st Workshop of Small Language Models for Education (SLM4ED). AIED 2026. Seoul, Republic of Korea
面向应急援助的具备社会感知能力的自主过门与物资递送机器人系统
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（美国东北大学电气与计算机工程系） ； Northeastern University（美国东北大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对机器人辅助应急疏散场景，以行为树为核心框架实现社会感知自主过门与救援物资递送功能，经多场景实验验证系统可靠性，为应急响应机器人提供实用基础。
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