机器人 / 具身智能

APPLV: Adaptive Planner Parameter Learning from Vision-Language-Action Model

APPLV: 从视觉-语言-动作模型中自适应学习规划器参数

Yuanjie Lu, Beichen Wang, Zhengqi Wu, Yang Li, Xiaomin Lin, Chengzhi Mao, Xuesu Xiao

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（计算机科学系，乔治·马歇尔大学） ； Department of Engineering Science, University of South Florida（工程科学系，佛罗里达州立大学） ； Department of Computer Science, Rutgers University（计算机科学系，罗格斯大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract,abstract_cn)；robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出APPLV，通过从视觉-语言-动作模型中自适应学习规划器参数，提升移动机器人在受限环境中的导航性能与泛化能力。

Spherical-GOF: Geometry-Aware Panoramic Gaussian Opacity Fields for 3D Scene Reconstruction

球面-GOF：面向3D场景重建的几何感知全景高斯不透明场

Zhe Yang, Guoqiang Zhao, Sheng Wu, Kai Luo, Kailun Yang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学） 纠错

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

AI总结 Spherical-GOF通过球面高斯不透明场实现全景图像的高效渲染，提升3D场景重建的几何一致性和光度质量。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026. The source code and dataset will be released at https://github.com/1170632760/Spherical-GOF

RoboDesign1M: A Large-scale Dataset for Robot Design Understanding

RoboDesign1M：用于机器人设计理解的大规模数据集

Tri Le, Toan Nguyen, Quang Tran, Quang Nguyen, Baoru Huang, Hoan Nguyen, Minh Nhat Vu, Tung D. Ta, Anh Nguyen

机构 * FPT Software AI Center（FPT软件人工智能中心） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Information Technology（信息技术大学） ； Automation & Control Institute（自动化与控制研究所） ； Department of Creative Informatics（创意信息系） ； Faculty of Environment and Information Studies（环境与信息科学系） 纠错

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

AI总结 针对机器人设计领域缺乏大规模数据集的问题，介绍了含100万个样本的RoboDesign1M数据集，提出半自动数据收集管道，经多项实验评估，该数据集可推动机器人设计理解研究及相关自动化发展。

Comments 8 pages, accepted to IROS 2026

MAMMOTH: A Multi-Modal End-to-End Policy for Off-Road Mobility Robust to Missing Modality

MAMMOTH：一种对缺失模态具有鲁棒性的越野移动多模态端到端策略

Ahaan Kotian, Shivani Subramanyan, Suresh Sundaram

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对非结构化越野环境自主导航难题，提出MAMMOTH多模态端到端策略。它融合多模态观测，用模态丢弃训练，还采用扩散策略学习联合概率分布，经实验验证性能优越，能提升避撞等能力及对缺失模态的泛化。

Comments Accepted to IROS 2026 Main Conference

TRACE: An Operational Reasoning Schema for Auditable Agentic Commitments

TRACE：可审计的智能体承诺的操作推理模式

Edward Y. Chang, Emily J. Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Quadrivium AI（四元数人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出TRACE模式用于记录推理轨迹，通过字段和测试应对推理不在语言模型中的问题，给出参考程序和操作规范，借助记录-消费者契约形成操作接口，通过示例展示应用，贡献了模式及其契约。

Comments 46 pages, 18 tables, 4 figures

StratMamba: Strategic and Reactive Stream Partitioning for Path-Efficient LiDAR-Based Obstacle Avoidance

StratMamba：用于基于路径高效的激光雷达避障的策略性和反应性流划分

Hung-Chieh Wu, Xiaopan Zhang, Kasra Sinaei, Ryan Abnavi, Kasun Weerakoon, Christopher Bradley, Seyed Fakoorian, Jiachen Li, Donald Ebeigbe

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； AlphaZ, Inc.（阿尔法兹公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； 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 研究针对复杂环境中机器人导航问题，提出StratMamba双流时间建模架构，结合快慢衰减内存架构处理激光雷达数据。经多场景评估及与其他基线对比，其在时间推理效率、导航速度和路径最优性方面表现出色，在现实中性能更稳健。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 8 pages, 6 figures. Video: https://www.youtube.com/watch?v=Z0FfO_AVaSw

MobileSAM2: Lightweight Segment Anything for Spatial Intelligence

MobileSAM2：用于空间智能的轻量级图像分割模型

Kai Jiang, Jiaxing Huang, Jingyi Zhang, Weiying Xie, Yunsong Li, Yufei Wang, Aoran Xiao, Dacheng Tao

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； SparcAI Inc.（SparcAI公司） 纠错

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

AI总结 研究旨在使SAM2更适用于移动设备，提出超图知识蒸馏方法HyperKD，由时间和粒度超图知识蒸馏构成，能有效建模转移知识。还推出MobileSAM2家族，经实验验证其在多基准测试及具身AI任务上有良好泛化性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

The GEST-Engine: From Event Graphs to Synthetic Video. A Full Technical Report

GEST引擎：从事件图到合成视频。完整技术报告

Nicolae Cudlenco, Mihai Masala, Marius Leordeanu

机构 * Institute of Mathematics of the Romanian Academy（罗马尼亚科学院数学研究所） ； National University of Science and Technology Politehnica Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Büchi Labortechnik AG（布赫实验室技术公司） 纠错

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

AI总结 GEST引擎从自然语言文本生成多角色视频，核心是明确的世界模型，以GEST表示世界状态。通过程序或智能系统生成GEST，经四阶段管道执行，能输出多种视频相关数据，且保证相关特性，其输出可作视频理解多方面工具。

Benchmarking Nighttime Traffic Sign Recognition with Illumination-Adaptive Detection and Semantic Attribute Reasoning

在低光照条件下学习：用于交通标志识别的数据集和算法

Aditya Mishra, Akshay Agarwal, Haroon Lone

机构 * IISER Bhopal（印度比哈尔州国际研究学院） 纠错

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

AI总结 本文提出INTSD数据集和LENS-Net算法，解决夜间交通标志识别中的低光照和干扰问题，通过大规模数据和先进模型验证了夜间识别的挑战与方法。

Traffic-Aware Pedestrian Intention Prediction

考虑交通的行人意图预测

Fahimeh Orvati Nia, Hai Lin

机构 * Department of Electrical Engineering, University of Notre Dame（电子工程系，圣约翰大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TA-STGCN模型，通过整合动态交通信号和边界框大小，提升行人意图预测的准确性，在PIE数据集上实现了4.75%的提升。

Comments 6 pages, 4 figures. Accepted to the American Control Conference (ACC) 2025

Journal ref 2025 American Control Conference (ACC), Denver, CO, USA, 2025, pp. 3455-3460

Privacy Attacks on Stable Marriage

对稳定婚姻问题的隐私攻击

Stephan A. Fahrenkrog-Petersen, Aleksander Figiel, Darya Melnyk, Tijana Milentijević, Stefan Schmid

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究稳定婚姻算法的隐私攻击问题，假设攻击者可与算法反复交互，揭示非恶意方隐私偏好，发现恶意提议方的Gale-Shapley算法易受攻击，特定偏好分布下诚实方提议的该算法可保护隐私，实验表明真实数据易受攻击，凸显新隐私保护算法的必要性。

Comments Accepted and presented at the 2026 IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS 2026)

A Comprehensive Benchmark Platform for Process Control Research of Outdoor Microalgae Raceway Reactors

面向室外微藻跑道反应器过程控制研究的综合基准平台

Enrique Rodríguez-Miranda, Pablo Otálora, José González-Hernández, José Luis Guzmán, Manuel Berenguel

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出一个综合基准平台，用于评估室外微藻跑道反应器过程控制策略，整合四个关键控制任务并提供统一性能指标，支持多变量控制策略开发。