机器人 / 具身智能

TAC-LOCO: Unified Whole-Body Control for Quadrupedal TACtile-Informed LOCO-Manipulation

TAC-LOCO：用于四足触觉感知 LOCO 操纵的统一全身控制

Muqun Hu, Yuhao Zhou, Kabir Ray Malik, Chi Lin, Won Suk Lee, Yu She, Yan Gu

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究动态移动操纵中触觉传感在全身控制的作用，提出 TAC-LOCO 框架，编码触觉观测与本体感觉统一控制肢体，经奖励设计使策略能应对多种情况，部署后实现降力及低掉落率。

Octopus-inspired Distributed Control for Soft Robotic Arms: A Graph Neural Network-Based Attention Policy with Environmental Interaction

章鱼启发的分布式控制用于软机器人手臂：基于图神经网络的注意力策略与环境交互

Linxin Hou, Qirui Wu, Zhihang Qin, Yongxin Guo, Cecilia Laschi

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

AI总结 本文提出基于图神经网络的注意力策略，用于软机器人手臂在复杂环境中实现目标接触，通过集中训练分散执行范式提升鲁棒性和性能。

Comments 8 pages, 5 figures, 2 tables, accepted by IROS 2026

Transformation of the gyrotropic mode spectrum of the FM / AFM disk via vortex imprinting

通过涡旋印记调控FM/AFM圆盘中回旋模式频率和能带结构

E. V. Skorokhodov, E. A. Karashtin, I. A. Fedotov, I. Yu. Pashen'kin, M. V. Sapozhnikov

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)

AI总结 实验研究交换耦合到反铁磁层的铁磁涡旋纳米振荡器的回旋模式，发现频率显著上移约4倍，并观测到双频峰，归因于非中心对称系统中的强非线性涡旋动力学。

Comments 5 pages, 6 figures

EEG-based AI-BCI Wheelchair Advancement: Transformer-Based Learning with Motor Imagery for Brain Computer Interface

基于EEG的AI-BCI轮椅前进：用于脑机接口的混合深度学习与运动想象

Bipul Thapa, Biplov Paneru, Bishwash Paneru, Khem Narayan Poudyal

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Kathmandu University（加德满都大学计算机科学与工程系） ； Department of Electronics and Communication Engineering, Nepal Engineering College, Pokhara University（博卡拉大学尼泊尔工程学院电子与通信工程系） ； Department of Applied Sciences and Chemical Engineering, Institute of Engineering, Pulchowk Campus, Tribhuvan University（特里布万大学工程学院普尔乔克校区应用科学与化学工程系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种结合运动想象左右手运动机制的AI集成方法，利用EEG数据模拟轮椅导航，采用CNN-Transformer混合模型实现高准确率的EEG分类。

Bringing Network Coding into Multi-Robot Systems: Interplay Study for Autonomous Systems over Wireless Communications

将网络编码引入多机器人系统：自主系统在无线通信中的相互作用研究

Anil Zaher, Kiril Solovey, Alejandro Cohen

机构 * Viterbi Faculty of Electrical and Computer Engineering, Technion–Israel Institute of Technology（电气与计算机工程学院，技术学院–以色列理工学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究探讨了网络编码在多机器人系统中的应用，通过案例分析展示其在提升通信可靠性和任务执行效率方面的优势。

Comments To appear in IROS 2026

Empirical evidence of Large Language Model's influence on human spoken communication

大语言模型对人类口语交流影响的实证证据

Hiromu Yakura, Ezequiel Lopez-Lopez, Levin Brinkmann, Ignacio de la Serna, Lara Kirfel, Prateek Gupta, Ivan Soraperra, Thomas F. Eisenmann, Dirk U. Wulff, Iyad Rahwan

机构 * Center for Humans and Machines（人类与机器中心） ； Max-Planck Institute for Human Development（人类发展马克斯·普朗克研究所） ； Center for Adaptive Rationality（适应性理性中心） ； TUD Dresden University of Technology（德累斯顿技术大学） ； Department of Business Analytics and Decision Science（商业分析与决策科学系） ； Vienna University of Economics and Business（维也纳经济与商业大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型对人类口语交流的影响，通过分析播客对话及实验发现，ChatGPT优先生成的词汇在人类自发语音中增加，人类会内化其词汇选择，揭示机器训练数据反馈至人类语言，引发对语言同质化及AI文化影响的担忧。

Grow-Prune-Freeze Networks: Adaptive & Continual Learning Technique for Olfactory Navigation

生长-剪枝-冻结网络：用于嗅觉导航的自适应与持续学习技术

Kordel K. France, Ovidiu Daescu

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；robotics(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出生长-剪枝-冻结（GPF）网络框架，通过动态调整策略网络层数实现持续学习，在湍流羽流导航任务中达到94%成功率，并推广到其他机器学习任务。

Comments Accepted as poster to the Reinforcement Learning in Big Worlds Workshop at the 2026 Reinforcement Learning Conference

Seeing Through Uncertainty: Free-Energy-Inspired Real-Time Adaptation for Robust Visual Navigation

在不确定性中看见：一种基于自由能原理的实时感知适应鲁棒视觉导航方法

Maytus Piriyajitakonkij, Rishabh Dev Yadav, Mingfei Sun, Mengmi Zhang, Wei Pan

机构 * Department of Computer Science, The University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Institute for Infocomm Research (I2R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（信息与通信研究院（I2R）、科技研究局（A*STAR）） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV；robotics(comments)

AI总结 FEP-Nav通过结合自由能原理与实时感知适应，提升机器人在复杂视觉环境中的导航鲁棒性。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

REST: Receding Horizon Explorative Steiner Tree for Zero-Shot Object-Goal Navigation

REST：基于零样本目标导航的视界探索Steiner树

Shuqi Xiao, Maani Ghaffari, Chengzhong Xu, Hui Kong

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（智能城市物联网国家重点实验室，澳门大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 REST通过构建开放词汇3D地图、生成以代理为中心的路径树以及利用LLM推理选择最佳路径，在多个基准测试中实现了高成功率和高效路径效率。

Comments Accepted to IROS'26

RASR: Range-Aware Scale Recovery for Metric UAV Navigation

RASR：用于度量无人机导航的距离感知尺度恢复

Hongtao Liang, Xinyu Shao, Chenxu Wang, Yiyao Wan, Jiahuan Ji, Fangwei Ye, Fuhui Zhou, Qihui Wu

机构 * College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学电子信息工程学院） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Noah Ark Lab, Huawei（华为诺亚方舟实验室） ； College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学自动化工程学院） ； College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 研究在GNSS信号阻断时无人机精确最后一米导航问题，提出RASR方法，将尺度恢复核心与校准模块分离，核心压缩几何成描述符并全局校准，校准模块进行残差校正和对齐，在PairUAV评估中取得较好结果。

Comments 5 pages, 4 figures. Technical report for the UAVM 2026 PairUAV Challenge

Technical Report: Asynchronous Distributed Trajectory Estimation of Multi-Robot Systems

技术报告：多机器人系统的异步分布式轨迹估计

Adam Pooley, Matthew Hale

专题命中 具身导航 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对多机器人系统中通信和计算异步的问题，提出异步块坐标下降算法，通过近似最大后验估计减少96.9%通信，证明指数收敛，误差比现有算法低64%。

Comments 13 pages, 3 figures

OGM-CBF: Occupancy Grid Map-based Control Barrier Function for Safe Mobile Robot Control with Memory of out of View Obstacles

OGM-CBF：基于占用网格地图的控制屏障函数用于具有视 out of View 障碍物记忆的移动机器人安全控制

Golnaz Raja, Miloš Prágr, Topi Reino Johannes Kärki, Teemu Mökkönen, Reza Ghabcheloo

机构 * Faculty of Engineering and Natural Sciences, Tampere University（坦佩雷大学工程与自然科学学院） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出OGM-CBF方法，结合占用网格地图与控制屏障函数，解决移动机器人在未知环境中对已离开视野的障碍物记忆问题，提升安全性。

Comments Submitted to IROS 2026

Human-In-The-Loop Machine Learning for Safe and Ethical Autonomous Vehicles: Principles, Challenges, and Opportunities

用于安全且符合道德的自动驾驶车辆的人在回路机器学习：原理、挑战与机遇

Yousef Emami, Mohammadhossein Homaei, Miguel Gutiérrez Gaitán, Luis Almeida, Kai Li, Hui Huang, Zhu Han

机构 * IEEE 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对自动驾驶车辆面临的挑战，对人在回路机器学习进行教程式综述，涵盖课程学习、人在回路强化学习、人在回路大语言模型、主动学习等方法及道德原则，以推动安全且符合道德的自动驾驶发展。

Comments 19 pages, 4 figures

Flow Matching in Feature Space for Stochastic World Modeling

特征空间中的流匹配用于随机世界建模

Francois Porcher, Nicolas Carion, Karteek Alahari, Shizhe Chen

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 提出FlowWM，在预训练特征空间中直接进行流匹配，通过可微一步投影机制实现高效训练，在合成和真实基准上提升感知性能、模式覆盖和时域鲁棒性。

Comments 24 pages, 18 figures, 6 tables

PanoAffordanceNet: Towards Holistic Affordance Grounding in 360° Indoor Environments

PanoAffordanceNet：迈向360°室内环境中的整体 affordance 地标

Guoliang Zhu, Wanjun Jia, Caoyang Shao, Yuheng Zhang, Zhiyong Li, Kailun Yang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University, China（湖南大学人工智能与机器人学院） 纠错

专题命中 具身推理 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 PanoAffordanceNet通过DASM和OSDH解决360°室内环境中的整体affordance地标问题，整合多级约束抑制语义漂移，构建360-AGD数据集，提升具身智能的场景感知能力。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026. The source code and benchmark dataset will be made publicly available at https://github.com/GL-ZHU925/PanoAffordanceNet

Short-Duration Gamma-ray Burst and Afterglow Rates in the Rubin and Roman Era

鲁宾和罗马时代短时伽马射线暴及其余辉发生率

Tzvetelina Dimitrova, Nathaniel Butler

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)

AI总结 利用概率模型模拟短暴余辉，预测LSST每年可探测约0.9个同轴余辉和1.3个孤儿余辉，而罗马望远镜适用于深度跟踪，但LIGO O5期间每年可探测事件少于1个。

Comments ApJ accepted

VistaVLA: Geometry- and Semantic-Aware 3D Gaussian-Grounded VLA for Robotic Manipulation

VistaVLA：用于机器人操作的几何和语义感知3D高斯基础VLA

Mohan Liu, Zhihao Gu, Xuanyu Chen, Haitian Zhang, Kaimin Mao, Yan Wu, Wei-Yun Yau, Lin Wang

机构 * EmPACT Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学EmPACT实验室） ； Institute for Infocomm Research (I2R), A*STAR（资讯通信研究院（I2R），新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 研究针对VLA模型缺乏3D表示的问题，提出VistaVLA框架，通过3D高斯原语构建几何和语义感知的3D认知表示，利用MtQ机制压缩令牌，在模拟和真实环境评估中有效提升VLA性能，尤其在真实场景中显著提高成功率。

Safe-Night VLA: Seeing the Unseen via Thermal-Perceptive Vision-Language-Action Models for Safety-Critical Manipulation

Safe-Night VLA: 通过热感知视觉-语言-动作模型看见未见事物以实现安全关键操作

Dian Yu, Qingchuan Zhou, Bingkun Huang, Majid Khadiv, Zewen Yang

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI），技术大学慕尼黑（TUM）） 纠错

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

AI总结 Safe-Night VLA通过整合热感知技术，实现了安全关键操作中的非可见领域感知与稳健执行。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

UniSteer: Unified Noise Steering for Efficient Human-Guided VLA Adaptation

统一噪声引导用于高效的人类引导VLA适应

Junjie Lu, Xinyao Qin, Yuhua Jiang, Kaixin Wang, Chuheng Zhang, Bin Liang, Jun Yang, Min Xu, Li Zhao

机构 * University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出UniSteer框架，结合人类纠正指导与噪声空间RL，通过近似动作到噪声的逆向转换提升VLA在真实世界中的适应效率，实验显示成功率显著提升。

SKooP: Symmetric Koopman Predictions for Faster and More Generalizable Legged Robot Locomotion with Reinforcement Learning

SKooP：用于强化学习的更快、更通用的有腿机器人运动的对称库普曼预测

Evelyn D'Elia, Weishu Zhan, Giulio Turrisi, Giulio Romualdi, Giuseppe L'Erario, Raffaello Camoriano, Wei Pan, Daniele Pucci

机构 * Italian Institute of Technology (IIT)（意大利理工学院） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Dynamic Legged Systems Laboratory, IIT（意大利理工学院动态腿式系统实验室） ； Generative Bionics S.R.L（生成仿生学有限公司） ； DAUIN, Politecnico di Torino（都灵理工大学DAUIN） ； Rehab Technologies Lab, IIT（意大利理工学院康复技术实验室） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 研究针对强化学习样本效率低问题展开，提出SKooP方法，结合形态对称与库普曼模型优势，在学习策略时学习系统动力学模型，将其预测用于评论家，还纳入群对称，验证了该方法能减少收敛时间并增加学习奖励，且策略可转移。

Comments This paper has been accepted for publication at the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Pittsburgh, USA, 2026

SafeOR-Gym: A Benchmark Suite for Safe Reinforcement Learning Algorithms on Practical Operations Research Problems

SafeOR-Gym：用于实际运筹学问题的安全强化学习算法的基准套件

Asha Ramanujam, Adam Elyoumi, Hao Chen, Sai Madhukiran Kompalli, Akshdeep Singh Ahluwalia, Shraman Pal, Dimitri J. Papageorgiou, Can Li

机构 * Davidson School of Chemical Engineering, Purdue University（普渡大学化学工程学院） ； Energy Sciences, ExxonMobil Technology and Engineering Company（埃克森美孚技术与工程公司能源科学部） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对现有安全强化学习基准与高风险领域相关性有限的问题，提出SafeOR-Gym基准套件，含九个运筹学环境，集成CMDP接口，评估多种算法，揭示性能差异，为安全强化学习研究提供实用测试平台。

Pipette: An Embodied Simulation Platform, Benchmark, and Data-Efficient Augmentation Framework for Wet-Lab Robotics

面向湿实验室机器人的具身仿真平台、基准测试及数据高效增强框架

Zhe Liu, Huanbo Jin, Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, He Xu, Peijia Li, Jiaming Gu, Quan Lu, Qi Wang, Bin Ji, Ting Xiao

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education（能源化工过程智能制造国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Department of Laboratory Medicine（实验室医学系） ； Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 提出Pipette平台，包含可编辑资产、仿真数据增强管道和11任务基准测试，将30次演示的VLA成功率从44.1%提升至74.7%。

Comments 19 pages, 19figures

Marinarium: A Modular Experimental Facility for Reproducible Maritime and Space-Analog Field Robotics

Marinarium：一个将海洋机器人带向海岸的新竞技场

Ignacio Torroba, David Dorner, Victor Nan Fernandez-Ayala, Mart Kartasev, Joris Verhagen, Elias Krantz, Gregorio Marchesini, Carl Ljung, Pedro Roque, Chelsea Sidrane, Linda Van der Spaa, Nicola De Carli, Petter Ogren, Christer Fuglesang, Jana Tumova, Dimos V. Dimarogonas, Ivan Stenius

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

AI总结 Marinarium是一个结合水下和空中操作区域的模块化研究设施，旨在通过仿真、实验室验证和现场条件的结合，推动海洋和太空机器人研究。

WorldWander: Bridging Egocentric and Exocentric Worlds in Video Generation

WorldWander：在视频生成中连接自我中心和外中心世界

Quanjian Song, Yiren Song, Kelly Peng, Yuan Gao, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） 纠错

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

AI总结 研究聚焦视频生成中自我中心与外中心世界转换，提出WorldWander框架，基于视频扩散变换器，整合上下文视角对齐与协作位置编码，精心策划数据集，实验证明该框架在视角同步、角色一致性和泛化能力上表现卓越，设定了新基准。

Comments Accepted by ECCV 2026; Code: https://github.com/showlab/WorldWander

Native Video-Action Pretraining for Generalizable Robot Control

用于可泛化机器人控制的原生视频动作预训练

Qihang Zhang, Lin Li, Luyao Zhang, Shuai Yang, Yiming Luo, Shuaiting Li, Ruilin Wang, Junke Wang, Jiahao Shao, Gangwei Xu, Jiaming Zhou, Yishu Shen, Yudong Jin, Fangyi Xu, Shuailei Ma, Jiaqi Liao, Guanxing Lu, Zifan Shi, Yongkun Wen, Yujie Zhao, Weixuan Tang, Xinyang Wang, Chaojian Li, Jiapeng Zhu, Ka Leong Cheng, Nan Xue, Xing Zhu, Yujun Shen, Yinghao Xu

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

AI总结 研究针对机器人控制中视频动作模型应用于物理环境的不足，提出LingBot-VA 2.0，通过语义视觉动作分词器等四个核心设计原则构建基础模型，经真实世界部署验证其在复杂操作任务中的少样本泛化能力。

When Does Belief-Based Agent Memory Help? Reliability-Conditional Updating and Provenance-Capped Poisoning Defense

Nous：一种用于长期智能体记忆的预测世界模型

Pranav Singh

机构 * Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗巴尔分校） 纠错

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

AI总结 提出Nous记忆架构，基于知识即预测而非存储的原则，通过贝叶斯更新维护概率分布，以信息论惊喜度评分并记录信念变化，在LoCoMo基准上取得优于对比方法的F1分数。

Comments Preprint. 10 pages, 1 figure, 6 tables

Context Adaptive Extended Chain Coding for Semantic Map Compression

上下文自适应扩展链编码用于语义地图压缩

Runyu Yang, Junqi Liao, Hyomin Choi, Fabien Racapé, Ivan V. Bajić

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出一种基于链编码的语义地图无损压缩方法，通过扩展链码和上下文自适应熵编码实现高效压缩，实验表明在比特率和运行时间上均有显著提升。

Comments 12 pages, 11 figures

Native Extrapolation Awareness in Flow-Based Conditional Generation

发散流：在条件生成中检测外推

Constantinos Tsakonas, Serena Ivaldi, Jean-Baptiste Mouret

机构 * Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； Université de Lorraine（洛林大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Loria（洛林信息与自动化技术研究院） 纠错

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

AI总结 发散流通过结构强制实现对非流形输入的低效传输，实现条件生成与外推检测的统一，提升流模型在安全关键领域的可靠性。

Comments 30 pages, 10 figures, 2 algorithms, 13 tables

Charge-Unified Semiconductor Switching Theory

电荷统一半导体开关理论

Wucheng Ying, Jinwei Qi, Hui Zhao, Feng An, Ziheng Yu, Yanfeng Shen, C. Q. Jiang, Yanghong Xia, Ameer Janabi, Biao Zhao, Stephan Goetz, Frede Blaabjerg, Teng Long

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)

AI总结 研究旨在解决半导体开关缺乏统一理论的问题，提出电荷统一半导体开关理论（CUSST），通过电荷介导统一电路元件，揭示开关特性，弥合相关脱节，建立统一框架，为新理论系统奠基。