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。

2026-07-14 至 2026-07-14 共收录 4 篇信号源：cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 机器人基础模型 4 篇

2606.11324 2026-07-14 cs.RO cs.AI cs.LG 版本更新 80%

Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models

Embodied-R1.5：通过具身基础模型演化物理智能

Yifu Yuan, Yaoting Huang, Xianze Yao, Yutong Li, Shuoheng Zhang, Linqi Han, Pengyi Li, Jiangeng Sun, Wenting Jia, Zhao Zhang, Yuhao Liu, Ruihao Liao, Yucheng Hu, Qiyu Wu, Yuxiao Li, Zibin Dong, Fei Ni, Yan Zheng, Shuyang Gu, Yi Ma, Hongyao Tang, Han Hu, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学）； Tencent Hunyuan（腾讯混元）

专题命中机器人基础模型：robotics(abstract,abstract_cn)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结提出统一具身基础模型Embodied-R1.5，通过自动化数据管道和多任务平衡强化学习，在8B参数下实现24项基准中16项最优，并支持微调为VLA模型。

Comments Embodied R1.5 technical report. Project page: https://embodied-r.github.io/

2607.10655 2026-07-14 cs.RO 新提交 79%

Artificial Foveated Perception for Mitigating Shortcut Learning in Robotic Foundation Models

用于减轻机器人基础模型中捷径学习的人工中央凹感知

Xiatao Sun, Yuan Zhuang, Mateo Sanchez Lopez Negrete, Matei-Victor Coldea, Chen Liang, Haoyang Zhang, Che Liu, Ziyao Zeng, Shawn Li, Qian Wang, Fei Miao, Daniel Rakita

机构 * Yale University（耶鲁大学）； University of Connecticut（康涅狄格大学）； Peking University（北京大学）； Imperial College London（帝国理工学院）； Digients

专题命中机器人基础模型：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结研究机器人基础模型因捷径学习难以稳健部署的问题，提出人工中央凹感知模块AFP，通过预测任务条件掩码辅助微调，使策略关注任务相关区域，实验证明其能减少微调时间、抑制过拟合并提升泛化能力。

2607.09818 2026-07-14 cs.RO cs.AI cs.CV 新提交 75%

TS-Mask VLA: 2D Temporal-Spatial Masking for Vision-Language-Action Model with Effective Bridging

TS-Mask VLA：用于视觉-语言-动作模型的具有有效桥接的二维时空掩码

Shengzhuo Yang, Ronghao Yu, Chuanjie Lv, Linpeng Peng, Hang Yu, Jie Ren, Jiajun Lv, Yong Liu

机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University（浙江大学网络系统与控制研究所）； Tongji University（同济大学）

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

AI总结研究针对视觉-语言-动作模型问题，提出TS-Mask VLA框架，基于离散扩散动作专家和时空二维掩码策略，在模拟基准和现实任务实验中表现出色，验证了设计有效性。

Comments 9 pages, 5 figures, accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

2607.11119 2026-07-14 cs.RO cs.AI 新提交 62%

VIA: Visual Interface Agent for Robot Control

VIA：用于机器人控制的视觉接口代理

Hengyuan Hu, Priya Sundaresan, Jensen Gao, Dorsa Sadigh

机构 * Stanford University（斯坦福大学）

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

AI总结研究探索能否用基础模型通过视觉接口控制机器人，提出 VIA 框架，将机器人控制转为代理任务，该框架无需特定微调及特权信息，能零样本解决多种桌面操作任务，凭借基础模型能力提升取得高成功率，证明前沿代理技能可借合适接口用于机器人控制。