机器人 / 具身智能

Scaling Cross-Embodiment World Models for Dexterous Manipulation

为灵巧操作扩展跨实体世界模型

Zihao He, Bo Ai, Tongzhou Mu, Yulin Liu, Weikang Wan, Jiawei Fu, Yilun Du, Henrik I. Christensen, Hao Su

机构 * UC San Diego（UC圣迭戈大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hillbot 纠错

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

AI总结 研究跨实体学习中不同形态机器人数据共享和控制转移问题，提出将人类和机器人手表示为3D粒子集，在随机交互数据上训练基于图的世界模型并与模型预测控制集成，实验表明该方法能提高泛化能力、有效结合数据并实现不同机器人手的控制。

Comments Accepted to IROS 2026, Project Page: https://alan-heoooh.github.io/dexwm.html

RoboInspector: Unveiling the Unreliability of Policy Code for LLM-enabled Robotic Manipulation

RoboInspector：揭示用于基于大语言模型的机器人操作的策略代码的不可靠性

Chenduo Ying, Linkang Du, Peng Cheng, Yuanchao Shu

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

AI总结 研究基于大语言模型的机器人操作中策略代码不可靠问题，设计RoboInspector从任务复杂性和指令粒度揭示其不可靠性，通过实验识别四种不可靠行为及原因，还引入优化方法，可提高策略代码生成可靠性达35%。

Comments Accepted to ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

Towards Human-like Physical Intelligence: Lifelong Vision-Language-Action Learning for Robotic Manipulation

迈向类人物理智能：用于机器人操作的终身视觉-语言-动作学习

Yao He, Gan Sun, Wenqi Liang, Fazeng Li, Yang Cong

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人操作中可塑性-稳定性权衡难题，提出缓存高效的终身视觉-语言-动作学习框架LifelongVLA。通过双时间尺度LoRA门控模块及缓存高效随机重放策略，有效缓解权衡问题，实现技能扩展、行为保留，减少再训练依赖，优于现有基线。

EquiBim: Learning Symmetry-Equivariant Policy for Bimanual Manipulation

EquiBim: 学习双臂操作的对称等变策略

Zhiyuan Zhang, Aditya Mohan, Seungho Han, Wan Shou, Dongyi Wang, Yu She

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Arkansas（阿肯色大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EquiBim框架，通过强制对称性等变性提升双臂操作的性能和鲁棒性，适用于多种感知与动作表示。

Comments Accepted to IROS 2026. Project page: https://zhangzhiyuanzhang.github.io/equibim-website/

TransDex: Pre-training Visuo-Tactile Policy with Point Cloud Reconstruction for Dexterous Manipulation of Transparent Objects

TransDex：基于点云重建的视觉-触觉政策预训练用于透明物体的精细操作

Fengguan Li, Yifan Ma, Chen Qian, Wentao Rao, Weiwei Shang

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

AI总结 TransDex通过点云重建预训练实现视觉-触觉融合政策，解决透明物体操作中的自遮挡和深度噪声问题，提升真实机器人系统中精细操作性能。

Comments Project page: https://transdex.github.io/

AnchorRefine: Synergy-Manipulation Based on Trajectory Anchor and Residual Refinement for Vision-Language-Action Models

AnchorRefine：基于轨迹锚点和残差细化的轨迹-锚点与残差细化的视觉-语言-动作模型

Tingzheng Jia, Kan Guo, Lanping Qian, Yongli Hu, Daxin Tian, Guixian Qu, Chunmian Lin, Baocai Yin, Jiapu Wang

机构 * Beijing University of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北航） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AnchorRefine框架，通过分解视觉-语言-动作动作建模为轨迹锚点和残差细化，提升几何和接触精度，实验表明在模拟和现实任务中均取得显著提升。

Comments The authors have decided to withdraw this manuscript because the work requires substantial revision and further experimental validation

Design and stability analysis of an underactuated hand with passively rotating fingers

具有被动旋转手指的欠驱动手的设计与稳定性分析

Léonie Plancoulaine, Sylvain Guégan, Franck Plestan, Damien Chablat

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

AI总结 研究具有空间移动性的欠驱动机器人手指，通过创新设计简化运动复杂性，引入稳定性标准和差动机构，经实验验证理论结果，降低了机械复杂性等，推动了柔顺机器人手发展，为未来自主操作研究奠定基础。

Journal ref Proceedings of the ASME 2026 International Design Engineering Technical Conferences \& Computers and Information in Engineering Conference, ASME, Aug 2026, Houston, United States

Deep learning-based prediction of time-resolved adhesive forces in viscoelastic Hertzian contacts

基于深度学习的粘弹性赫兹接触中时间分辨粘附力预测

Ali Maghami, Merten Stender, Michele Ciavarella, Antonio Papangelo

机构 * Chair of Cyber-Physical Systems in Mechanical Engineering, Technische Universität Berlin（柏林工业大学机械工程系网络物理系统主席） ； TriboDynamics Lab, Department of Mechanics, Mathematics and Management, Polytechnic University of Bari（巴里理工大学力学、数学与管理系摩擦动力学实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对软机器人等领域中快速预测粘弹性接触响应的挑战，训练标量条件、序列到序列的深度学习模型，引入FMS表示，经多种架构训练比较，最佳模型有LSTM架构，能快速预测力轨迹，为数值评估提供替代，可用于控制应用。

Beyond Text Editing: Algebraic Manipulation of Source Code

超越文本编辑：源代码的代数操作

Kevin Pulo

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)

AI总结 研究提出源代码代数方法，通过逻辑代数操作修改代码库，概述其操作属性。实验表明大语言模型代理用此方法完成代码更改成功率更高、令牌数更少，为代码编辑提供新方向，推动相关研究。

Comments Accepted for publication in the Visions and Emerging Results Track of the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026), 14-18 September 2026, Benevento, Italy

CR-Solver: GPU-Accelerated Kinematics Solver for Tendon-driven Continuum Robots

CR-Solver：用于腱驱动连续体机器人的GPU加速运动学求解器

Heqing Yang, Yang Yi, Linqing Zhong, Linjiang Huang, Si Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 针对连续体机器人运动规划问题，提出CR-Solver求解器，它基于优化框架统一逆运动学等，利用GPU加速并行优化，在三项任务验证中比传统CPU求解器显著加速，成功率超95%精度达毫米级，且用纯Python实现，为高性能运动规划提供基础。

Comments IROS 2026

Evaluating Uncertainty and Quality of Visual Language Action-enabled Robots

评估具有视觉语言动作能力的机器人的不确定性和质量

Pablo Valle, Chengjie Lu, Shaukat Ali, Aitor Arrieta

机构 * Mondragon University（蒙dragon大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对具有视觉语言动作能力的机器人，采用八个不确定性指标和五个质量指标，通过大规模实证研究评估其有效性，发现部分指标与人类评估有相关性且能区分任务执行质量，挑战了仅依赖成功率的评估做法。

ImplicitRDP: An End-to-End Visual-Force Diffusion Policy with Structural Slow-Fast Learning

ImplicitRDP：一种具有结构快慢学习的端到端视觉-力扩散策略

Wendi Chen, Han Xue, Yi Wang, Fangyuan Zhou, Jun Lv, Yang Jin, Shirun Tang, Chuan Wen, Cewu Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Noematrix Ltd.（诺姆矩阵有限公司） 纠错

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

AI总结 研究人类水平接触操作中视觉与力感测信号整合难题，提出ImplicitRDP策略，用结构快慢学习机制及虚拟目标表示正则化，经实验验证其在丰富接触任务中显著优于基线，有卓越反应性与成功率。

Comments Accepted to RA-L 2026. Project page: https://implicit-rdp.github.io

CNS-Edit++: Category-Agnostic 3D Editing with Coupled Neural Shape Representation

CNS-Edit++：基于耦合神经形状表示的类别无关3D编辑

Jingyu Hu, Weilong Yan, Zhengzhe Liu, Haipeng Li, Ka-Hei Hui, Hao Zhang, Chi-Wing Fu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Autodesk AI Lab（欧特克人工智能实验室） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

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

AI总结 研究提出基于耦合神经形状表示和神经特征体积优化的潜在空间3D形状编辑框架CNS-Edit++，能在特定类别和类别无关模型上实例化，有多种编辑操作符及区域控制机制，经评估其性能优于现有方法。

Muscle-inspired magnetic actuators that push, pull, crawl, and grasp

具有推、拉、爬行和抓取能力的肌肉启发型磁致动器

Muhammad Bilal Khan, Florian Hofmann, Kilian Schäfer, Matthias Lutzi, Oliver Gutfleisch

机构 * Functional Materials, Institute of Materials Science, Technical University of Darmstadt（功能材料，材料科学研究所，达姆施塔特技术大学） ； Additive Manufacturing Center, Technical University of Darmstadt（增材制造中心，达姆施塔特技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于增材制造的磁性复合材料，通过调节激光能量实现机械刚度和磁响应的精确控制，展示了多功能磁性软机器人应用的潜力。

Beyond Content: Behavioral Policies Reveal Actors in Information Operations

超越内容：行为策略揭示信息操作中的行为者

Philipp J. Schneider, Lanqin Yuan, Marian-Andrei Rizoiu

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

AI总结 通过分析用户行为策略而非内容，有效识别恶意行为者，提升信息操作检测的鲁棒性和跨平台适应性。

Exploiting Load/Store Leakage of Sparse Vectors for Key Recovery in HQC

利用稀疏向量的加载/存储泄漏进行HQC中的密钥恢复

Gustavo Banegas, Benjamin Smith, Jad Zahreddine

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究针对HQC密钥恢复的侧信道攻击，利用其稀疏秘密向量操作中的加载/存储泄漏，通过分析Cortex-M4汇编识别泄漏面，构建零字鉴别器简化解码问题，分析解码复杂度并经实验验证，还讨论了消除攻击利用的稀疏性的对策。

Suboptimal and Reduced-Order MPC via Timescale Separation

基于时间尺度分离的次优与降阶MPC

Stefano Di Gregorio, Guido Carnevale, Giuseppe Notarstefano

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)

AI总结 提出一种通用框架，通过次优控制计算和降阶模型，结合采样时间设计，利用时间尺度分离分析闭环稳定性，保证递归可行性和指数稳定。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2511.19336

Tailoring reflectionless complex media for non-Abelian braiding of acoustic modes

设计具有完美传输的多重散射声学介质用于非阿贝尔编织及更广泛领域

Hongkuan Zhang, Guancong Ma

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究提出一种基于多重散射的方法，设计具有完美传输的复杂介质，实现非阿贝尔编织及任意单位运算，拓展了声学和波型应用的控制能力。

Journal ref Reports on Progress in Physics (2026)

Pseudo-magnetic Fields and Effective Dynamics in Strained Honeycomb Structures

应变蜂窝结构中的伪磁场与有效动力学

Chengyu Zhang, Borui Miao, Yi Zhu

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究应变蜂窝结构介质中狄拉克点附近波包的有效动力学，通过双尺度假设和克服应变变形波算子主部及零势时谱不远离零两个难点，建立了应变诱导伪磁狄拉克动力学的严格连续波理论。

Comments 50 pages, 6 figures. Revised version, substantially updated, submitted to a journal

Mid-Air Single-Sided Acoustic Levitation in High-Pressure Regions of Zero-Order Bessel Beams

空气中单侧声学悬浮在零阶贝塞尔光束高压区域

Yusuke Koroyasu, Christopher Stone, Yoichi Ochiai, Takayuki Hoshi, Bruce W. Drinkwater, Tatsuki Fushimi

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究首次在零阶贝塞尔光束高压区域实现稳定的空气中单侧声学悬浮，支持多粒子操控和长距离工作

Asymmetric Antibimerons: Statics and Dynamics

不对称反双聚体：静态与动态

Pavel A. Vorobyev, Daichi Kurebayashi, Oleg A. Tretiakov

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究预测了不对称反双聚体（AAB），通过各向异性界面Dzyaloshinskii-Moriya相互作用稳定，解释其形状起源，证明相反拓扑电荷的AAB可共存，用微磁模拟等描述其电流驱动动力学及碰撞对拓扑电荷的操纵，为相关研究提供路线图。

Comments 7 pages, 4 figures

Modular Quantum-to-Quantum Bernoulli Factory in an Integrated Photonic Processor

模块化量子到量子伯努利工厂在集成光子处理器中

Francesco Hoch, Taira Giordani, Luca Castello, Gonzalo Carvacho, Nicolò Spagnolo, Francesco Ceccarelli, Ciro Pentangelo, Simone Piacentini, Andrea Crespi, Roberto Osellame, Ernesto F. Galvão, Fabio Sciarrino

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 该研究提出了一种模块化、通用的量子到量子伯努利工厂方案，利用光子路径编码实现随机性操控，展示了其在集成光子处理器中的可行性。

Journal ref Nature Photonics 19, 12-19 (2025)