机器人 / 具身智能

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。

SafeRelBench: A Spatial-Relation-Aware Benchmark for Process-Level Safety in VLM-Driven Embodied Agents

SafeRelBench：用于VLM驱动的具身智能体过程级安全的空间关系感知基准测试

Huaigang Yang, Ya Li, Min Ren, Bo Dai, Zhenliang Zhang, Zhaofeng He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，字节跳动公司） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究VLM驱动具身智能体的过程级安全问题，引入SAFERELBENCH基准测试，含507个样本。评估七个智能体发现任务成功与安全合规有差距，该基准明确测试行动前安全条件，凸显空间关系在安全评估中的核心地位。

Comments Preprint. 10 pages, 6 figures, 4 tables

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

Semantic Audio-driven Understanding for Dynamic Humanoid Whole Body Control

用于动态人形机器人全身控制的语义音频驱动理解

J. M. A. Marcelo, M. Brienza, E. Bugli, L. Comito, D. Nardi, D. D. Bloisi, V. Suriani

机构 * Sapienza University of Rome（罗马第一大学） ； International University of Rome（罗马国际大学） 纠错

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

AI总结 研究针对人形机器人自主性和动态环境响应受限问题，提出语义音频驱动的多模态编排框架，通过处理音频流、结合音乐与语音输入及强化学习控制，验证了该方法在模拟和实体机器人上的有效性。

Comments Accepted at 29th Robocup International Symposium, held on July 6th, 2026 in Incheon, Republic of Korea

Hierarchical Denoising For Multi-Step Visual Reasoning

用于多步视觉推理的分层去噪

Zezhong Qian, Xiaowei Chi, Chak-Wing Mak, Tianze Zhou, Ruibin Yuan, Yuhan Rui, Hengzhe Sun, Zhuoqun Wu, Yuming Li, Siyuan Qian, Sirui Han, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理技术国家重点实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Muka Robotics（木卡机器人） 纠错

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

AI总结 研究针对视频模型多步推理不足的问题，提出HDR框架，通过树形层次结构和稀疏分层注意力模式进行多步推理，在新基准测试中提升了成功率和进度，推理更快，数据效率更高，在机器人实验中展现潜力。

Scaling Behavior Foundation Model for Humanoid Robots

人形机器人的缩放行为基础模型

Weishuai Zeng, Kangning Yin, Xiaojie Niu, Shunlin Lu, Weixiang Zhong, Jiahe Chen, Feiyu Jia, Xiao Chen, Zirui Wang, Furui Xu, Ming Zhou, Kailin Li, Weinan Zhang, He Wang, Li Yi, Dahua Lin, Jiangmiao Pang, Jingbo Wang

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

AI总结 研究人形机器人行为基础模型的缩放问题，通过协调运动跟踪学习范式、策略展开数量与参考运动多样性的协同、人形Transformer模型架构这三个核心组件，显著提升控制保真度和任务泛化能力，降低测试集误差。

SUFLECA: Scaling Up Feature Learning for CAD-to-image Alignment

SUFLECA：扩大用于CAD到图像对齐的特征学习

Saad Ejaz, Miguel Fernandez-Cortizas, Javier Civera, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez

机构 * Automation and Robotics Research Group, Interdisciplinary Centre for Security, Reliability, and Trust (SnT), University of Luxembourg（自动化与机器人研究组，卢森堡大学跨学科安全、可靠性与信任中心（SnT）） ； Faculty of Science, Technology, and Medicine, University of Luxembourg（卢森堡大学科学、技术与医学学院） ； I3A, Universidad de Zaragoza（萨拉戈萨大学I3A） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决CAD到图像对齐问题，提出弱监督框架SUFLECA。通过归一化物体坐标监督扩大特征学习，结合几何一致匹配算法，能准确快速对齐，在ScanNet25k上取得优异成绩，优于零样本基线并超越全监督方法。

VQ-Touch: A Data-Efficient Tactile Generation Framework Across Sensors and Scenarios

VQ-Touch：一种跨传感器和场景的数据高效触觉生成框架

Kailin Lyu, Long Xiao, Jianing Zeng, Di Wu, Lin Shu, Jie Hao

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

AI总结 研究旨在解决现有触觉生成方法依赖特定传感器数据集且泛化能力不足的问题。提出VQ-Touch框架，含DM-VQGAN提取特征及离散扩散解码器支持多模态生成，经少样本混合训练增强泛化能力，实验显示其在多任务中超越现有方法。

Comments 6 pages, 5 figures

Active Real-World Factor-Based Evaluation for Generalist Robot Policies

基于因子的通用机器人策略的主动真实世界评估

Andrew Liao, Hanchen Cui, Karthik Desingh, Aryan Deshwal

机构 * University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） 纠错

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

AI总结 研究通用机器人策略评估难题，提出主动评估框架，将策略评估当作顺序实验设计问题，通过拟合概率替代模型、自适应选评估配置，高效表征策略行为并识别易失败区域，相比随机测试节省大量试验次数。

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

When Words Are Safe But Actions Kill: Probing Physical Danger Beyond Text Safety in Hidden-State Risk Space

当言语安全但行动致命：在隐藏状态风险空间中探究超越文本安全的物理危险

Weimeng Wang, Ziqiang Wang, Zihang Zhan, Chuanpu Fu, Qi Li, Ke Xu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型中语言无害指令在现实世界中的物理危险与文本级内容危险是否相同，提出PRISM方法，通过隐藏状态方向分析等证明CD和PD可分离，PRISM在多个基准测试中表现良好，能检测物理危险而非仅依赖明确不安全措辞。

Assessing Physical Frailty and Fall-Risk Indicators with Social Robots: An in situ Evaluation with Older Adults

用社交机器人评估身体虚弱和跌倒风险指标：对老年人的现场评估

Aniol Civit, Antonio Andriella, Alba Martínez, Joan Ars, Aida Ribera, Cristian Barrué, Guillem Alenyà

机构 * Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC（工业机器人与信息学研究所，西班牙科学与技术研究委员会 - 加泰罗尼亚理工大学） ； Parc Sanitari Pere Virgili（圣佩雷维吉利疗养院） ； RE-FiT Barcelona Research Group（巴塞罗那RE-FiT研究小组） ； Vall d’Hebron Institute of Research（瓦尔德希伯伦研究院） ； Aging Research Center, Department of Neurobiology, Care Sciences and Society (NVS), Karolinska Institutet and Stockholm University（衰老研究中心，神经生物学、护理科学与社会系（NVS），卡罗林斯卡学院和斯德哥尔摩大学） 纠错

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

AI总结 研究针对老年人虚弱评估资源密集且易忽略生物力学指标的问题，提出用行为树架构的机器人框架，通过视觉跟踪评估临床测试。经现场评估，该框架能提供可靠客观的评估，还可收集相关移动性指标。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

AeroAct: Action-Centered World-Action Models for Language-Conditioned Quadrotor Flight

AeroAct：用于语言条件四旋翼飞行的以动作中心的世界-动作模型

Xinhong Zhang, Qiyuan Zhu, Yubo Huang, Haolin Chen, Runqing Wang, Yuhao Mo, Zhongxin Chen, Yu Hu, Xinjiang Wang, Jian Sun, Gang Wang

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 研究语言条件下四旋翼飞行问题，提出AeroAct模型，利用预训练视频扩散Transformer，结合相关采集设备和程序获取数据，经实验验证该模型能提升四旋翼飞行的目标跟踪和物体搜索性能，且对应策略可在实体四旋翼上执行。

BridgeFlow: Fast and Robust SE(2)-Equivariant Motion Planning with Flow Matching

BridgeFlow：基于流匹配的快速且鲁棒的 SE(2) 等变运动规划

Xinzhe Zhou, Xuyang Wang, Xiaoming Duan, Jianping He

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人运动规划中刚体变换等变性难题，提出BridgeFlow框架，通过轻量级模块实现等变性，结合布朗桥信息先验与最优传输加速推理，并嵌入环境感知，相比基线有速度和轨迹率优势，可稳健泛化。

Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 8 pages, 7 figures

VIABench: A Comprehensive Video Benchmark Collected from Blind Individuals for Visual Impairment Assistance

VIABench：一个从视障人士收集的用于视障辅助的综合视频基准测试

Yunfeng Liu, Yuandong Yang, Jiarui Han, Zhenpeng Huang, Yuqing Tang, Xiangyu Zeng, Gangshan Wu, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 针对视障人士视觉信息获取难及多模态大语言模型在视障辅助中实用价值待探索的问题，引入VIABench视频基准测试，定义三个核心任务，提出严格测试流程，实验表明当前模型对视障人士支持不足，有望推动定制模型开发以改善其体验。

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