机器人 / 具身智能

Toward Semantic Communication for Real-time Mobile 3D Reconstruction

迈向实时移动 3D 重建的语义通信

Fangzhou Zhao, Yao Sun, Xuesong Liu, Runze Cheng, Shang Kai, Yi Sun

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University（华北电力大学电气与电子工程学院） ； James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院） ； School of Computer Science and Technology, China University of Petroleum (East China)（中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对实时移动 3D 重建中几何估计对通信失真敏感的问题，提出语义通信框架，含语义收发器输出带置信度图的重建图像，引入置信度引导几何估计方法，仿真显示该框架能保持图像质量并提升姿态估计精度和 3D 结构一致性。

Connectivity Maintenance and Recovery for Multi-Robot Motion Planning

多机器人运动规划中的连通性维持与恢复

Yutong Wang, Lishuo Pan, Yichun Qu, Tengxiang Wang, Nora Ayanian

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于贝塞尔曲线的实时运动规划算法，用于多机器人系统中维持和恢复连通性，提升在障碍物环境中导航的成功率。

Comments 8 pages, 3 figures. To appear in the Proceedings of the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026), Pittsburgh, PA, USA

A CODECO Case Study and Initial Validation for Edge Orchestration of Autonomous Mobile Robots

自主移动机器人边缘编排的CODECO案例研究及初步验证

H. Zhu, T. Samizadeh, R. C. Sofia

机构 * fortiss - research Institute of the Free State of Bavaria associated with the Technical University of Munich (TUM)（拜恩施研究所以及慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文通过案例研究比较CODECO与Kubernetes在自主移动机器人边缘编排中的性能，发现CODECO在CPU消耗和通信稳定性方面表现更优，但伴随内存开销和生命周期延迟的增加。

ContactFusion: Stochastic Poisson Surface Maps from Visual and Contact Sensing

ContactFusion：基于视觉和接触传感的随机泊松曲面地图

Aditya Kamireddypalli, Joao Moura, Russell Buchanan, Matias Mattamala, Sethu Vijayakumar, Subramanian Ramamoorthy

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） ； Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo（机械与机电工程系，滑铁卢大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对机器人装配中场景理解噪声影响插入成功率的问题，提出ContactFusion方法，结合全局映射与局部接触信息，通过拒绝采样程序估计接触位置，将接触与视觉信息融合到SPSMap，验证了方法有效性并改善孔位估计。

Comments Version accepted to IROS2026

GNSS Jamming and Spoofing Monitoring Using Low-Cost COTS Receivers

使用低成本商用现货接收机进行GNSS干扰和欺骗监测

Argyris Kriezis, Yu-Hsuan Chen, Dennis Akos, Sherman Lo, Todd Walter

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract,comments)

AI总结 针对GNSS易受干扰和欺骗影响的问题，提出结合C/N0测量与校准接收功率指标构建二维检测空间的方法，经挪威受控测试及波兰和地中海东南部实际部署验证，为GNSS RFI监测提供有效途径。

Comments Submitted to ION NAVIGATION Journal

Intimacy as Service, Harm as Externality: Critical Perspectives on AI Companion Platform Accountability

亲密作为服务，伤害作为外部性：人工智能伴侣平台问责的批判视角

Dayeon Eom, Julianne Renner, Sedona Chinn

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本文探讨人工智能伴侣作为数据化系统中亲密关系的生产、提取与治理场所，挑战将伤害归因于用户心理而非平台架构的主流观点，通过20名AI伴侣使用者的访谈揭示用户对伤害的认知、应对策略及责任分配问题。

Orbis 2: A Hierarchical World Model for Driving

Orbis 2：一种用于驾驶的分层世界模型

Sudhanshu Mittal, Arian Mousakhan, Silvio Galesso, Karim Farid, Jonannes Dienert, Rajat Sahay, Thomas Brox

机构 * University of Freiburg（弗莱堡大学） 纠错

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

AI总结 研究针对当前世界模型不足提出分层驾驶世界模型，跨两层分解预测，结合扩散强制预训练和教师强制微调，在长距离生成保真度等多方面取得领先成果。

Comments Project page: https://lmb-freiburg.github.io/orbis2.github.io/

Human-Inspired Neuro-Symbolic World Modeling and Logic Reasoning for Interpretable Safe UAV Landing Site Assessment

受人类启发的神经符号世界建模与逻辑推理用于可解释的安全无人机着陆点评估

Weixian Qian, Tianyi Yang, Sebastian Schroder, Yao Deng, Jiaohong Yao, Xiao Cheng, Richard Han, Xi Zheng

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 NeuroSymLand通过结合神经符号方法，实现了可解释的安全无人机着陆点评估，优于现有基线方法。

Comments The paper has a major update, which is uploaded to https://arxiv.org/abs/2607.02277

DSWorld: A Data Science World Model for Efficient Autonomous Agents

DSWorld：用于高效自主智能体的数据科学世界模型

Zherui Yang, Fan Liu, Hao Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 研究自主数据科学智能体依赖试错流程效率低的问题，提出数据科学世界模型概念及DSWorld框架，含多种技术。构建数据集并引入优化策略，实验显示其加速智能体训练和推理，在转换预测任务上超基线。

SeerGuard: A Safety Framework for Mobile GUI Agents via World Model Prediction

SeerGuard：一种通过世界模型预测实现的移动 GUI 代理安全框架

Xue Yu, Bo Yuan, Pengshuai Yang, Kailin Zhao, Hong Hu, Junlan Feng

机构 * JIUTIAN Research（九天研究） 纠错

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

AI总结 研究针对移动 GUI 代理安全风险问题，提出 SeerGuard 框架，通过执行前指令级筛选和行动级风险评估减轻风险。构建安全增强世界模型，经实验验证其在不同代理上有效泛化，提升了安全效用分数并降低风险成本分数。

Comments 19 pages, 8 figures

Do Coding Agents Need Executable World Models, Simplification, and Verification to Solve ARC-AGI-3?

解决ARC-AGI-3编码智能体是否需要可执行世界模型、简化和验证？

Sergey Rodionov

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

AI总结 研究探讨解决ARC-AGI-3时编码智能体是否需可执行世界模型、简化和验证。通过四个基于Codex的嵌套智能体评估，发现各变体随模型和推理强度改进，组件影响因设置而异，完整验证处理最佳，文本变体在部分设置中表现出色。

Comments 31 pages, 2 figures

DPNeXt: A Lightweight Multi-Scale Feature Fusion Framework for Efficient ViT-Based Multi-Task Dense Prediction

DPNeXt：用于基于高效视觉Transformer的多任务密集预测的轻量级多尺度特征融合框架

Jehun Kang, Jungha Wang, Youngjun Hwang, David Hyunchul Shim

机构 * School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院电气工程学院） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人感知系统多任务学习中现有解码策略瓶颈，提出DPNeXt框架，用双深度可分离倒置瓶颈及MTBG策略，在多任务密集预测上表现出色，相比DPT大幅减少参数并提升推理速度。

Comments 8 pages, 5 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

E3DGS: Unified Geometric-Photometric Equivariance for 3D Gaussian Splatting via Color-as-Geometry Embedding

E3DGS：通过颜色作为几何嵌入实现3D高斯点云的统一几何-光度等变性

Chankyo Kim, Maani Ghaffari

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 研究针对3D高斯点云构建等变架构的表示瓶颈问题，提出基于表示理论的统一解决方案，通过将光度学与几何张量同构等方法，引入统一矩阵嵌入，构建E3DGS架构，提升了相机帧变化下的鲁棒性和数据效率。

Comments 31 pages, 7 figures, 5 tables

Generation Models Know Space: Unleashing Implicit 3D Priors for Scene Understanding

生成模型了解空间：解锁隐式3D先验用于场景理解

Xianjin Wu, Dingkang Liang, Tianrui Feng, Kui Xia, Yumeng Zhang, Xiaofan Li, Xiao Tan, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文提出通过大规模视频生成模型的隐式空间先验提升场景理解，引入VEGA-3D框架，利用预训练视频扩散模型作为潜在世界模拟器，通过时空特征提取与语义融合增强大语言模型的几何信息，实验验证其在3D场景理解、空间推理和具身操控中的优越性。

Comments Accepted by ECCV 2026

On the Role of Depth in Surgical Vision Foundation Models: An Empirical Study of RGB-D Pre-training

在手术视觉基础模型中深度的作用：一项关于RGB-D预训练的实证研究

John J. Han, Adam Schmidt, Muhammad Abdullah Jamal, Chinedu Nwoye, Anita Rau, Jie Ying Wu, Omid Mohareri

机构 * Vanderbilt University（范德比尔大学） ； Intuitive Surgical Inc.（Intuitive Surgical公司） 纠错

专题命中 具身推理 ：robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究通过比较不同预训练方法，发现几何感知的多模态预训练能显著提升手术视觉模型的性能，且无需改变推理架构。

Comments Inaccurate findings

ABot-AgentOS: A General Robotic Agent OS with Lifelong Multi-modal Memory

ABot-AgentOS：一个具有终身多模态记忆的通用机器人智能体操作系统

Jiayi Tian, Shiao Liu, Yuting Xu, Jia Lu, Zihao Guan, Honglin Han, Di Yang, Minqi Gu, Yifei Qian, Tianlin Zhang, Yanqing Zhu, Zeqian Ye, Menglin Yang, Fei Wang, Xu Hu, Xiuxian Li, Wei Zhang, Shihui Su, Yiyan Ji, Jingbo Wang, Ziteng Feng, Jiaheng Liu, Zhaoxiang Zhang, Xiaolong Wu, Zixiao Tang, Zhining Gu, Yang Cai, Linbo Zheng, Jingjing Ma, Mingyang Yin, Zedong Chu, Wenbin Tang, Mu Xu

机构 * AMAP CV Lab（AMAP计算机视觉实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对长期具身智能体运行需求，提出ABot-AgentOS通用机器人智能体操作系统，引入EmbodiedWorldBench基准，采用通用多模态图记忆及失败驱动自我进化循环，在相关测试中表现良好，证明该系统层可提升具身执行并提供持久记忆。

Comments Code: https://github.com/amap-cvlab/ABot-AgentOS Project page: https://amap-cvlab.github.io/ABot-AgentOS

RhinoVLA Technical Report

RhinoVLA 技术报告

Huixi Technology, :, Chen Zhang, Chenyang Zhou, Guanglei Ding, Guanghui He, Haibin Gao, Jiajia Chen, Jianyong Zhang, Lianyi Yu, Ningyi Xu, Ping Xu, Qingchen Li, Yingjun Hu, Yijia Zhang, Yuxi Liu

机构 * Huixi Intelligence（慧溪智能） 纠错

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

AI总结 针对边缘硬件上VLA模型部署延迟问题，提出RhinoVLA，通过令牌高效骨干、连续动作专家和统一接口实现实时闭环控制，在Huixi R1上达到11.69 Hz推理速度。

AC-VLA: Robust Out-of-Distribution Action Execution via Compositional Learning

AC-VLA：通过组合学习实现稳健的分布外动作执行

Xiaojiang Peng, Kai Peng, Jie Lu, Zheng Lian, Zitong YU, Xiaobo Wang

机构 * Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Tongji University（同济大学） ； Great Bay University（大湾区大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型在分布外泛化的问题，提出AC-VLA框架，含组合学习模块和状态条件不对称掩码策略，无需修改架构可集成到VLA主干，在LIBERO和LIBERO-OOD基准测试中，该框架在组合OOD任务上有显著改进，分布内性能良好。

SLAC: Safe and Efficient Real-Robot Reinforcement Learning via Unsupervised Simulation Pre-Training

SLAC：通过无监督模拟预训练实现安全高效的真实机器人强化学习

Jiaheng Hu, Peter Stone, Roberto Martín-Martín

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Sony AI（索尼人工智能） ； Amazon Robotics（亚马逊机器人技术） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决高自由度机器人强化学习难题，提出SLAC方法，利用低保真模拟器预训练潜在动作空间，通过定制无监督方法训练并用于新型离策略算法，在双手移动操纵任务中达领先性能，高效学习复杂任务。

Comments Preliminary version at CoRL 2025

ToolVerse: Unlocking Massive Environments and Long-Horizon Tasks for Agentic Reinforcement Learning

ToolVerse：为智能强化学习解锁大规模环境和长时任务

Shuaiyu Zhou, Fengpeng Yue, Zengjie Hu, Yuanzhe Shen, Chenyang Zhang, feng hong, Cao Liu, Ke Zeng

机构 * LongCat Interaction Team, Meituan（美团长猫互动团队） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：world model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对LLM智能体在复杂环境中工具集成问题，提出ToolVerse框架。通过构建大规模训练环境、设计任务策略及提出新算法，经实验验证该框架能增强LLM长时工具使用能力，提升性能与推理能力。

Physics-enhanced reinforcement learning for real-time optimal control of dynamical systems

用于动态系统实时最优控制的物理增强强化学习

Matteo Tomasetto, Nicolò Botteghi, Gabriele Bruni, Andrea Manzoni

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； MOX - Department of Mathematics, Politecnico di Milano（米兰理工大学数学MOX系） 纠错

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

AI总结 研究针对高维和参数化动态系统控制，提出物理增强强化学习（PEARL）范式，利用其动力学可微性，采用演员-伴随算法，经实验验证该方法能减少环境交互、样本效率高、可泛化并能扩展到高维空间。

Risk-Aware Preference Learning for Stochastic Outcomes

随机结果的风险感知偏好学习

Yi-Shiuan Tung, Yuni Wu, Wei Jiang, Alessandro Roncone, Bradley Hayes

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO；robot learning(comments)

AI总结 研究在人机交互中从人类偏好学习奖励函数的问题，通过在Bradley-Terry框架内比较期望效用与累积前景理论，发现基于累积前景理论的学习者在恢复奖励函数时遗憾更低，凸显建模人类风险敏感性的重要性。

Comments ICRA 2026 Workshop on Bridging the Gap between Robot Learning and Human-Robot Interaction

Dynamics-Aware Meta-Imitation for Generalization to Unseen Robotic Manipulation

用于泛化到未见机器人操作的动力学感知元模仿

Zhenduo Shang, Xiyao Liu, Bohan Li, Xudong Wang, Teng Ren, Lianqing Liu, Zhi Han

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shenyang University of Technology（沈阳工业大学） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人模仿学习的数据稀缺与环境泛化问题，提出动力学感知元模仿（DAMI）框架，通过整合元学习、引入视觉运动轨迹模块等方法，有效捕捉任务动力学，在模拟和真实场景实验中表现优于现有基线。

Robust Silicone Pour Casting and Sensor Embedding Procedures for Soft Robotic Actuators

用于软机器人致动器的稳健硅胶浇注成型和传感器嵌入程序

Harshit Thakker, Paul Dela Cruz, Mostafa Mo. Massoud, Jacqueline Libby

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

AI总结 研究软机器人可重复可扩展制造问题，核心方法是双组分浇注成型制造软气动致动器及嵌入薄膜柔性传感器，并进行有限元建模和多种实验验证，主要贡献是提供稳健制造程序及相关验证，推动软机器人广泛应用。

Comments 8 pages, 17 figures, to be published in: IEEE RAS/EMBS 11th International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob 2026)

Difference-Based Relational Learning for Zero-Shot Object-Goal Visual Navigation With Direct Sim-to-Real Transfer

基于差异的关系学习用于零样本目标视觉导航及直接模拟到现实的迁移

Guolei Qi, Feitian Zhang

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

AI总结 针对零样本目标视觉导航中模拟到现实差距的挑战，提出T-DRN，结合基于暹罗差异的特征提取器和双帧时间缓冲区，经实验验证其在AI2-THOR及物理轮式机器人上能提高零样本泛化能力，支持直接模拟到现实迁移。

Can LLMs Prove Robotic Path Planning Optimality? A Benchmark for Research-Level Algorithm Verification

大语言模型能否证明机器人路径规划的最优性？一种用于研究级算法验证的基准测试

Zhengbang Yang, Md. Tasin Tazwar, Minghan Wei, Zhuangdi Zhu

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学） 纠错

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

AI总结 本文提出首个评估大语言模型在机器人路径规划算法近似比证明能力的基准测试，包含34个研究级证明任务，揭示了LLM在缺乏领域知识时的局限性，并通过上下文补充分析改进推理质量。

VTLoc: Learning-based Tactile Contact Localization in Visual Point Clouds

VTLoc：基于学习的视觉点云中触觉接触定位

Zhiyuan Wu, Zhuo Chen, Shan Luo

机构 * Department of Engineering, King’s College London（伦敦国王学院工程系） 纠错

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

AI总结 研究视觉与触觉融合的接触定位问题，提出VTLoc框架，通过几何多模态对齐模块和迭代定位更新器，利用视觉点云从触觉读数定位接触点，在新基准上减少对应模糊性，改善单触接触定位。

EgoExoMoCap: Distributed Ego-Exo Human Motion Capture

EgoExoMoCap：分布式自我-外部人体运动捕捉

Jiaxi Jiang, Bharat Lal Bhatnagar, Nan Yang, Lingni Ma, Sebastian Starke, Robin Kips, Nadine Bertsch, Christian Holz, Federica Bogo

机构 * Meta Reality Labs（元现实实验室） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 针对头戴式设备人体运动捕捉，提出EgoExoMoCap分布式框架，联合自我与外部中心多模态信号，利用头部等跟踪信号及DINOv3特征，能在复杂场景中稳健重建运动，突破了两种范式孤立的局限。

Comments Accepted by ECCV 2026, Project page and code: https://siplab.org/projects/EgoExoMoCap

NeuralActuator: Neural Actuation Modeling for Robot Dynamics and External Force Perception

神经执行器：用于机器人动力学和外力感知的神经驱动建模

Zhiyang Dou, John U. Onyemelukwe, Hangxing Zhang, Heng Zhang, Minghao Guo, Yunsheng Tian, Michal Piotr Lipiec, Joshua Jacob, Chao Liu, Peter Yichen Chen, Yuri Ivanov, Wojciech Matusik

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究针对低成本平台执行器动力学致模拟到现实误差问题，提出NeuralActuator模型，能联合预测多种内容，引入NAD数据集，通过可微模拟训练，经多平台实验验证其在电机状态估计等方面有应用价值。

Comments RSS 2026. Outstanding Systems Paper Award. Project Page: https://people.csail.mit.edu/frankzydou/projects/NeuralActuator/index.html Code: https://github.com/Frank-ZY-Dou/Dynamics-Modeling/tree/main/NeuralActuator

Learning Reach-Avoid Task with Reinforcement Learning: Vectorized Simulation and Benchmark

基于强化学习的到达-回避任务学习：矢量化仿真与基准测试

Jonas Weihing, Shahram Eivazi

机构 * Tübingen university（图宾根大学） 纠错

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

AI总结 研究深度强化学习在机器人手臂到达-回避任务中的应用，利用MuJoCo MJX物理引擎和Brax库构建基准，展示多种任务设置，取得最优结果，发现此前深度强化学习在现实场景中性能不佳，强调解决该任务仍需更多研究。