机器人 / 具身智能

COLIP-2: Olfaction-Vision-Language Embeddings

COLIP-2：嗅觉-视觉-语言嵌入

Kordel Kade France

机构 * Scentience 纠错

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

AI总结 COLIP-2模型构建多模态嵌入空间，将嗅觉与视觉、语言结合，通过训练使机器人能定位香气来源。因缺乏相关大规模数据集，需新方法和数据集。文中展示其内部测试结果并优化，该模型有望用于多模态领域。

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Self-Evolving Just-In-Time Memory for Proactive Embodied Safety

用于主动具身安全的自进化即时记忆

Bingrui Sima, Lizhong Wang, Xiaoya Lu, Kun He, Xiao Yang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型在闭环交互中应对动态危险的问题，提出自进化即时记忆框架，含RSG、事实记忆和经验记忆，并通过自动测试-验证-写入循环完善元技能，实验证明该框架大幅提升安全成功率且不阻碍任务进展。

RoVE: Rotary Value Embeddings Attention for Relative Position-dependent Value Pathways

RoVE: 旋转值嵌入注意力实现相对位置相关的值路径

Alejandro García-Castellanos, Maurice Weiler, Erik J Bekkers

机构 * AMLab University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学AMLab） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出RoVE方法，通过同时旋转键和值使值对位置敏感，将RoPE注意力转化为注意力卷积，在少样本学习、分布外困惑度和长上下文检索上优于RoPE。

UMCP: A Unified Multi-Task Collaborative Perception Network for Luggage Trolley Pose Estimation

UMCP：用于行李手推车姿态估计的统一多任务协作感知网络

Zhirui Sun, Zhihao Jiang, Yao Wang, Jianwei Peng, Jiankun Wang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Jiaxing Research Institute, Southern University of Science and Technology（南方科技大学嘉兴研究院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对机器人在杂乱动态环境中定位行李手推车的问题，提出统一多任务协作感知网络UMCP。基于YOLOv12架构，融合特征并采用特定建模提升方向估计精度，实验证明该方法能在降低成本的同时保持竞争力。

Feature-Guided Diffusion for Non-Differentiable Inverse Rendering

用于不可微逆渲染的特征引导扩散

Andrei-Timotei Ardelean, Michael Fischer, Tim Weyrich, Tomáš Iser

机构 * Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 研究逆渲染问题，提出完全黑箱框架FIDE，通过特征引导，利用视觉Transformer提取特征训练扩散模型，结合CMA进化策略优化，在多种逆问题上验证，显著提升收敛速度并逃离局部最小值。

Robust PnP on a Neuromorphic Processor for Object Pose Estimation

用于物体位姿估计的神经形态处理器上的鲁棒PnP

Tam Ngoc-Bang Nguyen, Mohsi Jawaid, Tat-Jun Chin

机构 * AI for Space Group, Adelaide University（太空人工智能团队，阿德莱德大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究物体位姿估计问题，提出用于鲁棒PnP的神经形态可部署公式，基于分布式算法和SNN实现从事件感知、地标预测到几何优化的神经形态处理，在神经形态硬件上能源效率高且精度有竞争力。

Comments 12 pages

ADMM-Based Safety-Critical Distributed NMPC for Cooperative Transportation by Quadrupedal Robots

基于交替方向乘子法的四足机器人协同运输安全关键型分布式非线性模型预测控制

Ruturaj S. Sambhus, Kapi Ketan Mehta, Yicheng Zeng, Kaveh Akbari Hamed

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究四足机器人协同运输的安全关键型分布式控制框架，核心方法是用ADMM分解优化问题，结合高阶控制障碍函数。相比集中式NMPC，减少求解时间，保持性能，消融研究显示对通信延迟鲁棒，能改善负载跟踪与协调。

Comments Supplementary video available at: https://youtu.be/w8hg52T8Luc?si=nzQrGsqP5ZBNFlGp

The embodied brain: Bridging the brain, body, and behavior with biorealistic neuromechanical models

具身大脑：通过生物真实神经力学模型连接大脑、身体与行为

Sibo Wang-Chen, Pavan Ramdya

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文综述生物真实神经力学模型，通过将人工神经控制器嵌入模拟环境中的身体模型，揭示神经、身体与环境交互的行为控制算法，并推动神经科学、机器人学和机器学习之间的交流。

Comments 18 pages, 4 figures (including 1 graphical abstract), 1 table

Journal ref Current Opinion in Neurobiology, 100, 103244 (2026)

Unified Disturbance Aware Safe Kinematic Control for Closed-Architecture Robots

用于封闭架构机器人的统一干扰感知安全运动控制

Fan Zhang, Jinfeng Chen, Joseph J. B. Mvogo Ahanda, Hanz Richter, Ge Lv, Bin Hu, Qin Lin

机构 * Department of Engineering Technology, University of Houston, USA（工程技术系，休斯顿大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Houston, USA（电气与计算机工程系，休斯顿大学） ； Department of Biomedical Engineering, The University of Ebolowa, Cameroon（生物医学工程系，埃博洛瓦大学） ； Department of Mechanical Engineering, Cleveland State University, USA（机械工程系，克利夫兰州立大学） ； Department of Mechanical Engineering, Clemson University, USA（机械工程系，克莱姆斯大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对商业机器人系统中内环不可改的情况，结合干扰抑制控制与鲁棒控制障碍函数，在外环开发易于集成的附加装置，实现工业机械手动态系统高性能跟踪与安全控制，经实验验证其在多方面优于现有技术。

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Rolling pepper shaker on a slope

在斜坡上滚动的胡椒瓶

Mizuki Ono, Hirofumi Wada

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)

AI总结 研究部分填充颗粒介质的刚性圆柱体在斜面上的滚动行为，采用实验与理论结合的方法，发现多种滚动行为，研究了滑动情况，划分阶段建立相图，从理论上解释转变与相边界，对相关物理应用有重要意义。

Comments 9 pages, 10 figures