机器人 / 具身智能

Unified Embodied VLM Reasoning with Robotic Action via Autoregressive Discretized Pre-training

通过自回归离散预训练实现机器人动作的统一具身VLM推理

Yi Liu, Sukai Wang, Dafeng Wei, Xiaowei Cai, Linqing Zhong, Jiange Yang, Guanghui Ren, Jinyu Zhang, Maoqing Yao, Chuankang Li, Xindong He, Liliang Chen, Jianlan Luo

机构 * AgiBot Research（AgiBot研究机构） ； AgiBot（AgiBot公司） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出ERIQ基准和FACT模型，通过统一空间优化推理与动作，提升机器人在开放环境中的泛化与精确执行能力。

Effective Parameters, Real Behavior: Renormalization for Robotics -- From Infinite Electron Mass to Sim-to-Real Gap

有效参数、真实行为：机器人技术的重整化——从无限电子质量到模拟与现实差距

Youran Sun, Jiaxuan Guo, Xingyu Ren, Chugang Yi, Haizhao Yang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 研究机器人技术中弥合模拟与现实差距的问题，提出基于重整化的方法，通过有效参数吸收模拟器遗漏细节以重现真实行为，经分析论证及实例展示该方法，并给出实用程序，为跨越模拟与现实差距提供补充路径。

A Case Study on the Acceptance of a Humanoid Robotic Head Employed in Three Public Spaces

关于在三个公共场所使用的仿人机器人头部接受度的案例研究

Marcel Heisler, Luca Randecker, Christian Becker-Asano

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

AI总结 研究仿人机器人头部在公共场所的接受度，通过情感模拟后端处理自然语言生成多模态响应，邀请访客交流。结果显示用户有使用意愿，公共场所更适配，多语言响应受欢迎，但响应时间待改进。

Comments accepted at the 35th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2026) Kitakyushu, Japan

Self-Supervised Consistency Enhanced Disentangled Learning for Neural Decoding Generalization in Brain-Machine Interface

用于脑机接口神经解码泛化的自监督一致性增强解缠学习

Jiyu Wei, Di Hong, Zhanjie Zhang, Dazhong Rong, Qinming He, Yueming Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Nanhu Brain-Computer Interface Institute（南湖脑机接口研究院） 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 研究脑机接口因神经漂移致性能下降问题，提出自监督一致性增强解缠学习框架（SSCDL）。通过设计一致性增强神经解码器及采用互补解缠泛化机制，学习鲁棒表征，实现跨日泛化，提升解码性能，展现长期交互潜力。

Learning-based Hierarchical Tracheal Anatomy Understanding from Sparse Surgical Demonstration Annotations for Ultrasound Robots

基于稀疏手术演示标注的超声机器人气管解剖结构分层学习理解

Hiu Ching Cheung, Wenchao Yue, Zhengran Han, Mingcong Chen, Guanglin Cao, Hongbin Liu, Hongliang Ren

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

AI总结 针对气管切开术定位问题，提出结合YOLOv8n与SAM2的学习框架，经混合训练平衡多方面性能，优于U-Net基线，实现高吞吐量，为机器人辅助气管切开术提供标准化自主手术辅助基础，提升安全性与精度。

Comments 17 pages, 8 figures, accepted at the 2026 International Conference on Cyborg and Bionic Systems (2026ICCBS)

SILICA: Repurposing Diffusion Priors for Joint Glass Segmentation and Depth Estimation

SILICA：将扩散先验用于联合玻璃分割和深度估计

Tarun R, Anuj Verma, Laksh Nanwani, Sourav Garg, K. Madhava Krishna

机构 * Robotics Research Center (RRC), IIIT Hyderabad（海得拉巴国际信息技术研究所机器人研究中心） 纠错

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

AI总结 研究透明表面深度估计难题，提出SILICA统一管道，利用文本到图像扩散模型先验联合预测玻璃分割和深度，无需真实世界玻璃深度注释，经实验验证其在不同环境中零样本转移性能出色，优于现有模型。

Comments IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026

A Cyclic Adaptation-Generalization Framework with Uncertainty-Guided Self-Paced Learning for Long-Term Brain-Machine Interfaces

一种用于长期脑机接口的具有不确定性引导自步学习的循环适应-泛化框架

Jiyu Wei, Di Hong, Zhanjie Zhang, Dazhong Rong, Qinming He, Yueming Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Nanhu Brain-Computer Interface Institute（南湖脑机接口研究所） 纠错

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

AI总结 针对侵入性脑机接口因神经漂移面临的长期部署挑战，提出UnSPC框架，通过UnSPL机制协同DA和DG，利用噪声鲁棒排序策略挖掘可靠伪标签样本，引入CycAG策略整合DA和DG，经实验验证其有效性和鲁棒性，为长期BMI控制铺路。

RRTrack: Robust and Recoverable Object 6D Pose Tracking for Dynamic Scenes

RRTrack：用于动态场景的鲁棒且可恢复的物体6D姿态跟踪

Junyue Li, Ye Zheng, Yifan Chen, Zhe Sun, Xuelong Li

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院） ； College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对动态场景中物体6D姿态跟踪难题，提出RRTrack。它采用2D-6D闭环跟踪策略，集成记忆视频对象分割与6D姿态细化，还有双库模板匹配模块。在合成基准和真实世界实验中验证，相比FoundationPose有显著提升，兼具高效与鲁棒性。

Comments 6D Pose Tracking, 10 pages, real-world experiments, training-free

Anticipatory Risk-Guided Reinforcement Learning for Safe Flight Through Dynamic Clutter

用于在动态杂波中安全飞行的预期风险引导强化学习

Yuchao Mei, Guohao Zhang, Luxia Ai, Haopeng Chen, Wenbing Tao

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 研究在动态杂波中四旋翼安全飞行问题，提出预期风险引导强化学习框架，利用特权模拟器状态构建风险地图，通过非对称架构训练网络自我预测风险，结合轻量级编码器提取线索，实验证明该方法有效提高安全裕度和飞行效率，且能实现模拟到现实的零样本转移。

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

MIME: Multimodal Interactive Motion Encoder

MIME：多模态交互式运动编码器

Addison Zucek, Prerit Gupta, Kamila Kuatova, Aniket Bera

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 研究针对动画、AR/VR等场景中多人交互的文本-运动表示学习问题，提出多模态交互式运动编码器MIME，通过特定方法捕捉结构并训练，在文本-运动检索任务中表现出色，还能跨数据集支持下游运动生成。

Comments Under review at WACV 2027

OccTrack360: 4D Panoptic Occupancy Tracking from Surround-View Fisheye Cameras

OccTrack360: 从环视鱼眼相机实现4D全景占用跟踪

Yongzhi Lin, Kai Luo, Yuanfan Zheng, Hao Shi, Mengfei Duan, Yang Liu, Kailun Yang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； State Key Laboratory of Extreme Photonics and Instrumentation, Zhejiang University（极端光子学与仪器国家重点实验室，浙江大学） ； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学） 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 OccTrack360提出新的4D全景占用跟踪基准及FoSOcc框架，解决鱼眼成像中的球面投影和体素定位问题，提升占用跟踪性能。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026. The benchmark and source code will be made publicly available at https://github.com/YouthZest-Lin/OccTrack360

UP-Fuse: Uncertainty-guided LiDAR-Camera Fusion for 3D Panoptic Segmentation

UP-Fuse：基于不确定性引导的激光雷达-摄像头融合用于3D全景分割

Rohit Mohan, Florian Drews, Yakov Miron, Daniele Cattaneo, Abhinav Valada

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

AI总结 UP-Fuse通过不确定性引导的融合框架，提升激光雷达与摄像头在3D全景分割中的鲁棒性和准确性。

Phenology-based learning framework for yield estimation and harvest forecasting of raspberry fruits

基于物候学的树莓果实产量估计与收获预测学习框架

Parham Jafary, Lesley G. Campbell, Anna Bazangeya, Michelle Pham, Sajad Saeedi, Kourosh Zareinia, Habiba Bougherara

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

AI总结 针对树莓产量预测和收获时间估计难题，本文开展物候学研究，构建数据集，开发综合基准，建立定制深度学习模型，能提前28至33天估计产量，提供可用数据集和可扩展框架，实现92.2%检测准确率。

Robust 6-DoF Object Pose Tracking with Built-In Recovery under Occlusions and Rapid Object Motions

在遮挡和快速物体运动情况下具有内置恢复功能的鲁棒6自由度物体姿态跟踪

Balázs Opra, Léo Ghafari, Thomas Stewart, Cyrill Stachniss

机构 * Woven by Toyota, Inc.（丰田编织公司） ； University of Bonn（波恩大学） ； University of Bonn, Center for Robotics, and the Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（波恩大学机器人中心以及拉玛尔机器学习与人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 针对RGB-D数据中未见物体的6自由度跟踪问题，尤其是遮挡和快速运动场景，提出结合关键点匹配与优化对齐及故障检测恢复模块的方法，在多场景评估中表现出色，是鲁棒6自由度物体跟踪的重要进展。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

MulRobBench: A Decision-Level Benchmark for Safe and Security-Policy-Compliant Multimodal UAV Agents

MulRobBench：用于安全且符合安全策略的多模态无人机智能体的决策级基准测试

Belal S. Alsinglawi, Weizheng Wang, Junyi Wu, Yi Jiang, Lianhai Lin, Merouane Debbah, Izzat Alsmadi

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

AI总结 智慧城市中无人机需在复杂条件下决策，MulRobBench作为决策级基准测试，将多模态观测、安全策略等集成，含多任务样本和评分维度，评估结合多种方式，给出模型得分，通过研究找出决策不稳定原因，为无人机多模态决策提供可重复基准。

Comments 22 pages, 18 figures, 17 tables

Parameter-Efficient Adaptation of SAM3 for Prompt-Driven Surgical Concept Segmentation

用于提示驱动手术概念分割的 SAM3 的参数高效适配

Changjing Liu, Yiming Huang, Beilei Cui, Liangjing Shao, Long Bai, Yanheng Li, Haoxuan Che, Hongliang Ren

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； XGEN Labs（XGEN实验室） 纠错

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

AI总结 针对手术数据与预训练数据的领域差距及现有方法计算消耗大效率低的问题，提出用低秩适配（LoRA）对 SAM3 进行参数高效适配用于手术概念分割，该方法在单个 GPU 上训练且性能优于主流基线，结果可支持下游手术场景重建和模拟。

Comments Accepted by The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical AI

MEMENTO: Memory-Guided Memetic Code-as-Policy Evolution

MEMENTO：内存引导的基于代码的策略进化的模因算法

Alkis Sygkounas, Victor Aregbede, Amy Loutfi, Andreas Persson

机构 * Center for Applied Autonomous Sensor Systems (AASS), Örebro University（应用自主传感器系统中心（AASS），于默奥大学） ； Örebro University（于默奥大学） 纠错

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

AI总结 研究长期具身任务中基于代码的策略进化问题，提出内存引导单精英模因框架MEMENTO，通过进化展开评估器及利用反馈指标改进策略，在相关领域实验中性能优于基线，还证明了模拟到现实转移的可行性。

Beyond Success Rate: Cost-Aware Evaluation of Offensive and Defensive Security Agents

超越成功率：攻防安全代理的成本感知评估

Paul Kassianik, Blaine Nelson, Yaron Singer

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

AI总结 研究通过成本-成功率视角评估语言模型安全代理，在攻防挑战中比较固定成本下模型性能，发现红蓝队任务扩展模式不同，进攻性CTF性能与测试时计算量有关，防御性SOC调查更依赖工具使用等，强调安全代理基准应考量经济效率与运营契合度。

Imitation Learning for Robot Assistance in Open Surgery: A Multi-Policy Evaluation on Suture Following

开放手术中机器人辅助的模仿学习：针对缝合跟随的多策略评估

Xucheng Wang, Zhizhou Yang, Xiaoman Zhang, Sung Eun Kim, Romain Hardy, Pranav Rajpurkar

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） 纠错

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

AI总结 本研究首次评估通用模仿学习在开放手术中用于外科医生-机器人协作辅助的可行性，以缝合跟随（每次缝合时助手执行的抓取-拉动-释放动作）为任务，通过比较四种策略（ACT、Diffusion Policy、SmolVLA、π₀）在28个训练模型上的表现，发现π₀在数据效率、背景鲁棒性和轨迹平滑性上最优，并在机器人缝合试验中达到92%的缝合完成率。

A High-Performance Pauli-Algebra Framework for Large-Scale Quantum Simulations

面向大规模量子模拟的高性能Pauli代数框架

Xiaopeng Li, Zhijie Sun, Yi Fan, Jie Liu, Zhenyu Li, Jinlong Yang

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出一种结合二进制辛编码、规范系数约简和分组稀疏算子表示的高性能Pauli代数框架，加速量子多体与量子化学模拟中的Pauli乘法、哈密顿量构造及算子-态乘法，并在多核CPU和GPU上实现高效VQE和ADAPT-VQE计算。