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视觉与机器人

机器人 / 具身智能

机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。

2026-07-09 至 2026-07-09 共收录 5 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 机器人基础模型 5 篇

2607.06706 2026-07-09 cs.RO cs.AI cs.LG 新提交 91%

Vision Language Action (VLA) Models for Unmanned Aerial Robotics and Bimanual Manipulation: A Review

用于无人机机器人和双手操作的视觉语言动作(VLA)模型综述

Inkyu Sa, Chanoh Park, Hea-Min Lee, Donghee Noh, Ho Seok Ahn

机构 * Chef Robotics RovifyLab IT Application Research Center, Jeonbuk Regional Branch Department of Electrical, Computer and Software Engineering(电气与计算机软件工程系)

专题命中 机器人基础模型 :robotics(title,abstract);manipulation(title,abstract);navigation(abstract);world model(abstract)

AI总结 综述2017 - 2026年183篇文献,围绕视觉语言动作模型在无人机机器人和双手操作方面的应用,涵盖多维度,表明双手VLA相关策略可转移至无人机系统,还确定了两领域的14个研究方向。

Comments 56 pages, 11 figures, 16 tables

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2605.24892 2026-07-09 cs.CV 版本更新 79%

X-Foresight: A Joint Vision-Action Causal Forecasting Network via Predictive World Modeling

X-Foresight:一种通过预测世界建模的联合视觉-动作因果预测网络

Baolu Li, Jingyu Qian, Rui Guo, Yilun Chen, Hanpeng Liu, Yuan Lin, Junhong Zhou, Ruixin Liu, Liu Yang, Yutong Zheng, Zhenli Zhang, Sean Li, Chaoda Zheng, Boyang Wang, Tenglong, Gu, Zhuangzhuang Ding, Pengkun Zheng, Yu Zhang, Xianming Liu

机构 * PWM Team(PWM团队) XPeng Inc.(XPeng公司)

专题命中 机器人基础模型 :world model(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出X-Foresight,一种将预测世界模型直接集成到VLA架构中的方法,通过长程分块自回归策略和课程学习,联合学习世界建模与实时动作控制,以解决视频预测中的低熵冗余和长程因果建模难题。

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2507.05116 2026-07-09 cs.CV cs.AI cs.RO 版本更新 75%

VOTE: Vision-Language-Action Optimization with Trajectory Ensemble Voting

VOTE:基于轨迹集成投票的视觉-语言-动作优化

Juyi Lin, Amir Taherin, Arash Akbari, Arman Akbari, Lei Lu, Guangyu Chen, Taskin Padir, Xiaomeng Yang, Weiwei Chen, Yiqian Li, Xue Lin, David Kaeli, Pu Zhao, Yanzhi Wang

机构 * Northeastern University(东北大学) Cisco(思科) EmbodyX

专题命中 机器人基础模型 :manipulation(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 针对VLA模型生成令牌多、动作利用不足的问题,开发训练框架微调模型减少令牌生成,引入基于投票的集成策略优化推理,相比现有模型性能更优,推理更快,证明了实际可部署性。

Comments 12 pages

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2605.05945 2026-07-09 cs.CV cs.CL 70%

MobileEgo Anywhere: Open Infrastructure for long horizon egocentric data on commodity hardware

MobileEgo Anywhere:基于商用硬件的长时域自我中心数据开放基础设施

Senthil Palanisamy, Abhishek Anand, Satpal Singh Rathore, Pratyush Patnaik, Shubhanshu Khatana, Ekaksh Janweja

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) Stanford University(斯坦福大学) University of Washington(华盛顿大学) University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) University of California, Santa Barbara(加州大学圣巴巴拉分校)

专题命中 机器人基础模型 :robotics(abstract);robotic(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出MobileEgo Anywhere框架,利用智能手机传感器实现超过一小时的自我中心轨迹采集,并发布开源处理流水线STERA、移动应用及200小时数据集,验证其在视觉-语言-动作模型训练中的有效性。

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2512.05693 2026-07-09 cs.RO cs.AI 版本更新 62%

HiMoE-VLA: Hierarchical Mixture-of-Experts for Generalist Vision-Language-Action Policies

HiMoE-VLA:用于通用视觉-语言-动作策略的分层专家混合模型

Zhiying Du, Bei Liu, Yaobo Liang, Yichao Shen, Haidong Cao, Xiangyu Zheng, Zhiyuan Feng, Zuxuan Wu, Jiaolong Yang, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University(复旦大学) Microsoft Research Asia(微软亚洲研究院) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学) Tsinghua University(清华大学)

专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究通用视觉-语言-动作策略训练中异构性引发的负迁移问题,提出HiMoE-VLA框架,通过分层专家混合动作模块及两个辅助目标来解决,在多项任务上取得较好结果,还能将负迁移转化为正迁移。

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