机器人 / 具身智能

User-Driven Learning from Demonstration: A Trajectory and Impedance Learning Method

用户驱动的示范学习：一种轨迹和阻抗学习方法

Zi-Qi Yang, Mehrdad R. Kermani

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Western University（西安大略大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种用户驱动的机器人示范学习方法，结合三维快速微分同胚匹配算法与基于动态系统的运动生成器，利用扩展卡尔曼滤波器补偿误差，引入阻抗参数化函数学习阻抗变化，经实验验证可减少用户工作量，确保动作精确再现并提升人机交互安全性。

Comments Accepted at IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE) 2026, 7 pages

ConceptTree: Bringing Semantic Transparency to Black-Box Decision Making for Robotic Manipulation

ConceptTree：为机器人操作的黑箱决策带来语义透明度

Yongyan Wen, Feifan Liu, Jinyi Chen, Bo An, Peng Liu, Siyuan Li

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 研究长期机器人操作中可解释决策问题，提出ConceptTree框架，将高级技能选择重构为基于视觉观察的概念推理。该方法学习归一化概念空间并训练决策树，实验表明其优于现有基线，支持细粒度干预以纠正决策错误。

From Perception to Assistance: Open-Vocabulary Shared Autonomy for Robotic Manipulation

从感知到协助：用于机器人操作的开放词汇共享自主性

Murilo Vinicius da Silva, Ricardo V. Godoy, Juliano Negri, Gustavo J. G. Lahr, Ranulfo Bezerra, Marcelo Becker

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； Instituto Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein（以色列爱因斯坦教育与研究机构） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） 纠错

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

AI总结 研究针对工业环境中机器人操作难题，提出共享自主性框架，利用RGB-D摄像头、视觉语言模型等，经GPU加速控制器等实现操作，在四足移动操纵器上验证，在多项任务中表现良好，展示了该框架的有效性。

Real-Time sEMG-Based Telecontrol of an Assistive Robotic Arm Using a 1D Convolutional Neural Network

基于一维卷积神经网络的实时表面肌电辅助机器人手臂遥操作

Edgar Manacorda, Mena Samir Kama Abouseffien, Olivier Lecompte, Amandine Gesta, Abolfazl Mohebbi

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工大学） 纠错

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

AI总结 研究上肢运动障碍者用sEMG控制辅助机器人手臂的问题，核心方法是基于一维卷积神经网络，主要贡献是实现高分类性能、稳定实时行为，证明sEMG遥操作可行性，强调整合多技术的重要性，为后续研究指明方向。

xperception -- Making Robotic Grasping Easier

xperception——让机器人抓取更轻松

Matteo Bortolon, Andrea Caraffa, Alice Fasoli, Fabio Poiesi

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

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

AI总结 研究针对高混合低产量制造中机器人操作灵活性问题，提出零样本6D姿态估计技术xperception，利用CAD模型和基础模型语义特征，基于FreeZe算法实现毫米级精确估计，为相关行业机器人自动化提供了可扩展方案。

Comments White paper published for Ital-IA 2026

MEVION: Low-Cost Open-Source Data Collection System for Powerful and High-Speed Dual-Arm Manipulation

MEVION：用于强大高速双臂操作的低成本开源数据收集系统

Kento Kawaharazuka, Yoshiki Obinata, Hirokazu Ishida, Jihoon Oh, Temma Suzuki, Shintaro Inoue, Keita Yoneda, Ayumu Iwata, Kei Okada

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 在开发机器人基础模型竞争激烈的背景下，针对ALOHA产生高力和速度能力有限的问题，开发了低成本开源的MEVION双臂机器人数据收集系统，介绍其结构、性能，证明其能为特定任务收集数据及支持相关运动生成。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Practice, website: https://haraduka.github.io/mevion-hardware/

Technical Design Review of Duke Robotics Club's Oogway & Crush: AUVs for RoboSub 2026

杜克机器人俱乐部的Oogway和Crush：用于2026年RoboSub的自主水下航行器技术设计回顾

Patrick Zheng, Saagar Arya, Hung Le, Mathew Chu, Nathanael Ren, Niko Weaver, Isabella Chen, Jill Wang, Raine Cheng, Siddharth Kini, Avrick Altmann, Srinath Iyer, Ivan Chen, Ian Suh, Parker Jones, Pierson Jones, Sebastian deSouza, Suhaani Sriram, Suvas Aggarwal

机构 * Duke Robotics Club（杜克大学机器人俱乐部） 纠错

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

AI总结 杜克机器人俱乐部为2026年RoboSub设计的自主水下航行器Oogway和Crush，通过对机械、电气、软件子系统的改进及测试设施投资，扩展策略覆盖RoboSub四个设计目标，实现更广泛任务尝试并保持可靠性。

Predicting Grasping Compliance in Robotic Hands through Analytical-Model-Informed Neural Networks

通过分析模型驱动的神经网络预测机器人手的抓握顺应性

Qianwen Zhao, Long Wang

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 研究旨在开发强力交互时抓握工具行为的预测模型，引入分析模型驱动神经网络（AMINN），结合分析力学层与数据驱动学习，在三指欠驱动机器人手上评估，有强预测能力且实现更好物理一致性，推动了物理可解释学习。

Comments Preprint. 9 pages, 8 figures, 1 table

Foresight Residual RL for Long-Horizon Robot Manipulation with Vision-Language-Action Models

用于基于视觉-语言-动作模型的长时机器人操作的前瞻性残差强化学习

Yuhan Liu, Xinyu Zhang, Litao Liu, Abdeslam Boularias

机构 * Department of Computer Science, Rutgers University（罗格斯大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对长时机器人操作中VLA策略的不足，提出前瞻性残差强化学习，通过离线估计前瞻性值优化交接质量，在螺母拧紧装配任务中，该方法全任务成功率高，优于标准方法和基线，强调塑造子任务成功状态对提升长时性能的重要性。

Comments Accepted at IROS2026. Project website: https://jaysparrow.github.io/foresight-residual-rl

Leveraging Two Robotic Arms for Tight Assembly Performance Gains

利用两个机器人手臂实现紧密装配性能提升

Dror Livnat, Yuval Lavi, Michael M. Bilevich, Dan Halperin

机构 * Blavatnik School of Computer Science and Artificial Intelligence, Tel-Aviv University（特拉维夫大学布拉瓦特尼克计算机科学与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对两个机器人手臂执行装配操作给出端到端框架，分析两臂同时操作优势，方法在模拟和实际机器人中实现，能减少执行时间、提升轨迹质量、加速搜索有效放置，还确定了机器人工作单元尺寸界限。

Comments Appeared in the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

When 2D Cues Fail: Improving Image Manipulation Localization with Reliable 3D Geometry

当二维线索失效时：利用可靠的三维几何改进图像操纵定位

Guofeng Yu, Zhiqing Guo, Dan Ma, Gaobo Yang

机构 * School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对二维线索在图像操纵定位中失效的问题，利用单目重建获取几何线索，设计几何感知框架GFrame，估计其可靠性并与RGB特征融合跨尺度传播，在有限预算下提升定位性能，证明三维几何可补充二维线索用于IML。

HCPG-Flow:Hierarchical Contact-Progress Guidance for Flow-Policy Robot Manipulation

HCPG-Flow：用于流策略机器人操作的分层接触进展引导

Guanghu Xie, Mingxu Li, Shuo Zhang, Yonglong Zhang, Yifan Yang, Yang Liu, Zongwu Xie, Baoshi Cao

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Systems, Harbin Institute of Technology（机器人技术与系统国家重点实验室，哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 研究机器人操作流策略中动作选择问题，提出HCPG-Flow方法，通过分层、以对象为中心的接触进展引导增强SAC-Flow，在模拟和物理任务中提高成功率，减少完成时间。

Scene-SAM3D: Multi-View Scene Asset Generation Without Fine-Tuning

Scene-SAM3D：无需微调的多视图场景资产生成

Yuqi Zhang, Yadan Luo, Xiangyu Sun, Fengyi Zhang, Zi Huang, Xin Tan

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对现实场景中3D生成难题，提出无需训练的Scene-SAM3D框架，通过选互补视图、潜在速度融合及高斯优化，实现多视图场景资产生成，实验证明其在减少场景级CD和降低计算成本上有显著成效。

Comments 18 pages, 9 figures

Asynchronous Multimodal Diffusion Policy Composition via Latency-Aware Guidance Fusion

通过延迟感知引导融合实现异步多模态扩散策略组合

Zihao He, Hongjie Fang, Shirun Tang, Cewu Lu, Haoshu Fang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Noematrix（无矩阵） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态扩散策略在模态差异下的融合问题，提出LAG - Fusion框架，通过延迟感知引导融合实现异步策略组合，推导参考帧重定位规则，在接触丰富操纵实验中提升了策略响应性和任务性能。

Seg2Grasp: A Robust Modular Suction Grasping in Bin Picking

Seg2Grasp：一种用于无序抓取的稳健模块化吸力抓取方法

Hye-Jung Yoon, Juno Kim, Yesol Park, Jun-Ki Lee, Byoung-Tak Zhang

机构 * Interdisciplinary Program in AI, Seoul National University（首尔国立大学人工智能跨学科项目） ； Artificial Intelligence Institute, Seoul National University（首尔国立大学人工智能研究所） ； Department of Computer Science, Seoul National University（首尔国立大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对非结构化环境中无序抓取难题，提出Seg2Grasp模块化方法，经分割、抓取、分类三步流程，利用多种技术确定吸力点与识别物体，实际实验证明该方法在成功率和适应性上优于现有方法，是工业自动无序抓取有力工具。

Comments 7 pages, 6 figures, 2 tables. Published in the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024)

Journal ref 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2024, pp. 2921-2927

FF-ProCams: Feed-Forward Gaussian Splatting for Projector-Camera System

FF-ProCams：用于投影仪-相机系统的前馈高斯点渲染

Ziyao Wang, Yuqi Li, Wenxing Zheng, Jiaying Chen, Chong Wang

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

AI总结 针对投影仪-相机系统，提出FF-ProCams前馈3D高斯逆渲染框架，用混合编码器聚合线索，轻量级头预测高斯表示，设计可微渲染器，构建数据集实验，实现高保真渲染且速度大幅提升。

Configuration-Induced Passive Self-Rotation for Perception-Enhanced Autonomous Flight

用于感知增强自主飞行的构型诱导被动自旋转

Xurui Liu, Miao Wang, Tianyu He, Linrui Yang, Xiaobin Zhou

机构 * School of Robotics and Automation, Nanjing University（南京大学机器人与自动化学院） 纠错

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

AI总结 研究受限杂乱环境中自主飞行因传感器视野受限的问题，提出构型诱导被动自旋转三旋翼飞行器，利用后臂构型参数调节工作点，开发分层自主框架，经大量实验验证该方法对感知增强自主飞行有效。

Comments 9 pages, 7 figures, 4 tables

BoxTwin: Learning Elastoplastic Articulated Object Dynamics from Videos

BoxTwin：从视频中学习弹塑性铰接物体动力学

Heng Zhang, Gehan Zheng, Kaifeng Zhang, Jay Song, Shivansh Patel, Sonny Hu, Yunzhu Li, Changxi Zheng, Peter Yichen Chen

机构 * SceniX, Inc.（SceniX公司） ； University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有模型处理弹塑性铰接物体的不足，提出BoxTwin框架，通过视频学习其动力学，经重建场景、识别本构模型等流程，实验证明该框架能准确跟踪轨迹并再现塑性行为，推动数字孪生用于可变形铰接物体的控制。

HarmoHOI: Harmonizing Appearance and 3D Motion for Multi-view Hand-Object Interaction Synthesis

HarmoHOI：用于多视图手-物体交互合成的外观与3D运动协调

Lingwei Dang, Juntong Li, Zonghan Li, Hongwen Zhang, Liang An, Wei Min, Yebin Liu, Qingyao Wu

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shadow AI（影谱科技） 纠错

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

AI总结 研究针对多视图手-物体交互合成难题，提出HarmoHOI统一扩散框架，用多视图扩散Transformer混合模型联合建模视频与点轨迹，结合全局运动对齐扩散确保一致性，采用混合数据学习策略，实现多视图HOI高质量合成。

InfoDense: Density-Aware Regional Decisive Replay for Memory-Efficient Incremental Face Forgery Detection

InfoDense：用于内存高效增量式人脸伪造检测的密度感知区域决定性重放

Jikang Cheng, Hao Shen, Xueyi Zhang, Guangcheng Wang, Zhongyuan Wang, Renye Yan, Baojin Huang

机构 * Huazhong Agricultural University（华中农业大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nantong University（南通大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 针对人脸伪造技术发展带来的检测挑战及传统方法的问题，提出密度感知区域决定性重放策略InfoDense，通过定位决定性补丁、排序候选片段、自适应合并样本等步骤，有效减轻灾难性遗忘，提升跨域泛化能力。

OmniStyle-INR: Universal and Multimodal Style Transfer for INRs

OmniStyle-INR：用于隐式神经表示的通用多模态风格迁移

Rafał Kajca, Michał Miziołek, Kornel Howil, Rafał Tobiasz, Przemysław Spurek

机构 * Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； IDEAS Research Institute（IDEAS 研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对不同数据模态的风格迁移问题，提出OmniStyle-INR框架，利用基于网络的连续表示作为通用域，实现了在文本提示和视觉示例引导下跨视觉模态的高质量风格迁移。

3D FaceShell: Attribute Transfer in 3D Face Avatars as a VLM Defense Mechanism

3D FaceShell：作为视觉语言模型防御机制的3D人脸头像属性转移

Weston Bondurant, Srijan Das, Hieu Le, Stephanie Schuckers

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

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

AI总结 针对VLM可从3D人脸渲染图像提取敏感属性的隐私挑战，提出3D FaceShell框架，通过可学习高斯壳产生扰动，在保持面部外观的同时引导VLM语义解释，实验证明其能有效提高属性注入和不匹配率。

Comments ECCV 2026

A Compact 3D-Printed Soft Finger with Cyclic Hydraulic Actuation

一种具有循环液压驱动的紧凑型3D打印软手指

Zefang Mao, Yunjia Li, Victoria Bamgboye, Sara Ben Haj Hammouda, Aika Ono, Wen Fan, Chao Wu, Dandan Zhang

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究受限于笨重流体硬件等的液压软手指，提出由微型循环蠕动回路驱动的紧凑型3D打印软液压手指，用Abaqus流固模型指导设计，经多种验证，能在大弯曲范围可重复跟踪角度，抓取测试表现良好，建立了可重复流程。

Comments 6 pages, 5 figures, The 31st International Conference on Automation and Computing

Distributive Laws for Parallel Composition in Rely-Guarantee Concurrency

依赖-保证并发中并行组合的分配律

Ian J. Hayes, Larissa A. Meinicke

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究依赖/保证并发中并行组合的分配律，在抽象同步原子代数中开发分配律并应用于支持相关命令的代数实例，设计出更强等式定律且已在Isabelle/HOL中形式化并证明相关引理。

Comments 26 pages

The Einsum-Enabled Design Space for Graph Algorithms: A BFS Case Study

图算法的爱因斯坦求和启用设计空间：广度优先搜索案例研究

Toluwanimi O. Odemuyiwa, Serban D. Porumbescu, Muhammad Osama, Joel S. Emer, John D. Owens

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 该研究提出基于EDGE的方法推理图算法实现，以BFS为案例，探索多种优化选择变体，既能表示已有算法技术，还发现新变体，在中到高归一化度方差图上性能比基线提升1.2至1.7倍。

Comments 15 pages, 9 figures, 3 tables

Numerical Investigation of a 3D End-Firing Antenna Array Based on Two-Photon Polymerization on Thin-Film Lithium Niobate for Optical Beam Steering

基于双光子聚合在薄膜铌酸锂上的三维端射天线阵列用于光束转向的数值研究

David Trop, Boris Desiatov

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究基于双光子聚合在薄膜铌酸锂上设计三维端射天线阵列用于光束转向，解决传统OPA设计权衡问题。通过提升聚合物天线实现二维光束转向并保持宽带优势，模拟展示高效传输及特定视场与波束宽度，为3D光子相控阵奠定基础。

Ghost-wave momentum bandgaps in anisotropic Floquet lattices

各向异性弗洛凯晶格中的鬼波动量带隙

Junhua Dong, Huan He, Huanan Li

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究高维薛定谔型弗洛凯晶格中鬼波动量带隙，利用鬼波复波矢及复频率激发调整其分支和谱，实现宽频放大与无反射脉冲放大，建立高维框架，为非布洛赫波工程提供新机遇。

Comments 28 pages, 3 figures

Topological-Charge-Enabled Photonic Doping in ENZ Media

拓扑电荷驱动的等离激元介质中的光子掺杂

Zhicheng Xiong, Fei Sun, Weiqi Yuan, Yichao Liu, Shuai Zhang, Zhihui Chen, Mingda Zhang

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究通过在介电掺杂剂中嵌入孔洞引入拓扑结构产生非零拓扑电荷，建立理论模型描述光子掺杂系统有效磁导率，阐明拓扑电荷依赖传输机制，可灵活控制磁场分布及相关参数，为光子器件提供通用平台。

Full-band reciprocal parametric amplification in coupled oscillator arrays

耦合振荡器阵列中的全频段互易参量放大

Benjamin Kauffman, Jayson Paulose

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究耦合振荡器阵列全频段互易参量放大问题，通过开发通用物理框架推导调制条件，在有源机械超材料模型中验证，数值演示其在波包相关应用中的有效性，该策略可推广到其他有源波介质。

Comments 17 pages including Appendices, 5 figures

3D Topologically Polarized Elastic Metamaterials Enable Asymmetric Energy Isolation at Low Frequencies

3D拓扑极化弹性超材料在低频下实现非对称能量隔离

Shaoyuan Zhang, Xuejian Gong, Fangyuan Ma, Zheng Tang, Ying Wu, Di Zhou, Feng Li, Yugui Yao

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究3D拓扑极化弹性超材料，通过含弯曲刚度的3D结构实现全向拓扑弹性，将零频状态提升为有限频模式，局域于单个边界，实验和数值结果证实其能实现强大非对称能量隔离，为3D超材料应用提供范例。

Comments published in Science Advances, 28 pages, 14 figures

Journal ref Sci. Adv. 12 (29), eaec6144 (2026)