机器人 / 具身智能

bFaaaP: An Inclusive, Head-Angle Piano-Pedal Interaction that Quantitatively Reproduces a Pianist's Intended Pedalling -- Foot-Free, for Acoustic and Electronic Pianos

bFaaaP：一种包容性的免足部钢琴踏板交互系统，可定量复现演奏者的踏板意图——适用于原声钢琴与电子钢琴

Tomoyuki Shishido, Masahiro Ootaki, Hiroyuki Narusawa

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

AI总结 本研究提出免足部钢琴踏板交互系统bFaaaP，通过头部姿态追踪定量复现演奏者踏板意图，经测试其效果与脚操作无显著差异，已用于公开音乐会并开源软硬件。

Comments 28 pages, 10 figures, 9 tables. Open hardware/software release. Preprint

Disentangling Visuo-Tactile Foresight: Oracle-Guided Interface Discovery for World Action Models

解耦视觉-触觉前瞻：面向世界动作模型的神谕引导式接口发现

Zihang Yao, Chaoyue Ding, Yingying Yu

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

AI总结 针对接触丰富的操纵任务中视觉与触觉跨模态接口未被充分探索的问题，提出OVTF框架与AFM模型，在UniVTAC基准7项任务中，AFM平均成功率优于IFM与UniVTAC-ACT。

Comments 6 pages, 3 figures, 2 tables

WM-Cov: Test Adequacy for Interactive World-Model-Style Autonomous Driving Simulation

WM-Cov：交互式世界模型式自动驾驶仿真的测试充分性

Jianxun Cui, Ping Wu, Stanisa Peric, Marko Milojkovic, Vladan Devedzic

机构 * School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学交通科学与工程学院） ； Chongqing Research Institute of HIT（哈尔滨工业大学重庆研究院） ； Chongqing Changan Automobile Co., Ltd.（重庆长安汽车股份有限公司） ； University of Nis（尼什大学） ； University of Belgrade（贝尔格莱德大学） 纠错

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

AI总结 本文针对交互式世界模型式自动驾驶仿真测试的充分性问题，提出与提供方无关的 WM-Cov 评估层，经多组实验验证其可通过有效交互式证据收敛性更科学地评估测试效果。

Comments 11 pages, 6 figures, 7 tables

Receding-Horizon Next-Best-View Planner for Autonomous Leaf Surface Reconstruction

面向自主叶片表面重建的滚动时域次最佳视点规划器

Arif Ahmed, Sajal K. Das, Parikshit Maini

机构 * University of Nevada, Reno（内华达大学雷诺分校） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对自主叶片表面重建的规划预算与计算资源限制，提出滚动时域次最佳视点规划器，通过基于质心的信息增益函数优化视点效用，在草莓数据集上使重建精度较基线最高提升10%。

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

Looks Right, Works Right: A Project-Level Benchmark for Multi-Screen Mobile App Generation

看起来对，运行起来对：面向多屏移动应用生成的项目级基准测试

Fan Wu, Cuiyun Gao, Yiming Huang, Yang Xiao, Yujia Chen, Qing Liao

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

AI总结 针对现有设计转代码基准的局限，提出首个项目级多屏移动应用生成基准MobileForge，通过五轴评估及两种测试方法，发现前沿多模态LLM构建的应用存在导航、保真度和可维护性问题。

Frugal Bayesian Optimization: Scalable Surrogates for Data- and Resource-Limited Discovery

节俭型贝叶斯优化：面向数据与资源受限发现的可替代代理模型

Panagiotis Krokidas, Christoforos Rekatsinas, Vassilis Sioros, Grigorios M. Chatziathanasiou, Efi-Maria Papia, George Giannakopoulos

机构 * National Centre for Scientific Research "Demokritos"（希腊德谟克利特国家科学研究中心） ； University of Patras（帕特雷大学） ； National and Kapodistrian University of Athens（雅典国立卡波迪斯特里亚大学） ； Hellenic Mediterranean University（希腊地中海大学） ； SciFY PNPC 纠错

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

AI总结 针对数据与资源受限的优化场景，该研究通过测试4种代理模型提出感知计算的贝叶斯优化基线FruBO，给出代理推荐框架，为有限预算下的代理选择提供实用指导。

When Do Learned Diffusion Proposals Help Constraint Solving? A Controlled Study on Continuous Algebraic Systems

学习到的扩散提议何时有助于约束求解？针对连续代数系统的对照研究

Quang Bui, Sparsh Roy, Akash Gundimeda, Davin Yin

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

AI总结 本研究针对连续代数系统开展对照实验，发现学习到的扩散提议仅在高维、变量未耦合的场景下，才比随机多起点更有助于约束求解，且其优势并非适用于所有真实系统。

Genie Sim PanoWorld: An Infinite Indoor 3D World Generation Pipeline via Panoramic Scene Modeling and Simulation

Genie Sim PanoWorld：基于全景场景建模与仿真的无限室内3D世界生成流水线

Yongxin Su, Linjie Hou, Feng Wang, Jialin Tang, Zhijun Li, Qian Wang, Maoqing Yao

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

AI总结 Genie Sim PanoWorld是两阶段前馈流水线，从单张360°全景生成可自由导航的高保真3D高斯场景，优于几何条件基线，且能零样本泛化至未见室内场景

R-SLPR: Region-based Small-to-Large Point-cloud Registration with Contrastive Learning

R-SLPR：基于区域的小到大点云配准对比学习框架

Yusen Wan, Zeyuan Chen, Qianshi Zou, Xu Chen

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 针对小到大尺度不匹配的点云配准难题，提出R-SLPR三阶段框架，结合斐波那契网格分割与对比学习，在ModelNet40上实现最优精度，大幅降低位置和旋转MAE。

Conformal Changepoint Localization and Root Cause Analysis with Corrupted Observations

含损坏观测值的保序变点定位与根因分析

Seunghun Yu, Meiyi Zhu, Petar Popovski, Joonhyuk Kang, Osvaldo Simeone

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Aalborg University（奥尔堡大学） ； Northeastern University London（伦敦东北大学） 纠错

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

AI总结 本文针对含损坏观测值的系统，提出加权CONCH与加权CROC方法，结合元学习优化权重，可在保证置信集目标覆盖率的前提下缩小其规模，提升变点定位与根因分析的实用性。

Comments 34 pages, 6 figures

Learning Dynamic User Personas from Implicit Interaction Streams via Iterative Refinement

通过迭代优化从隐式交互流中学习动态用户画像

Haifeng Wu

机构 * PayPal（贝宝） 纠错

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

AI总结 针对现有个性化LLM依赖显式偏好监督的局限，提出IRIS框架，通过隐式交互流迭代优化用户画像，在Reddit AITA数据上的100位作者测试中，其决策预测准确率达61.0%，优于多种基线方法。

Comments 23 pages, 1 figure, 3 tables

DC-WAM: Dynamic-Centric Visual Supervision and Reasoning for World-Action Models

DC-WAM：用于世界-动作模型的以动态为中心的视觉监督与推理

Haoyuan Ji, Lingxiang Fan, Shang Su, Yinqiao Lu, Mengkai Shi, Jun Gao, Shuo Feng

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

AI总结 研究如何让基于RGB的世界-动作模型从外观主导的重建转向交互诱导的视觉动态，提出DC-WAM框架，通过重新分配监督和计算，结合时间差分流匹配等方法，提升策略性能，尤其在多种分布外扰动下表现出色。

How Affect Propagates among LLM Agents: Emergent Emotional Contagion in Crowd Simulation

情感如何在大语言模型智能体之间传播：人群模拟中的涌现情感传染

Funda Durupinar

机构 * University of Massachusetts（马萨诸塞大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体人群模拟中情感传播，通过感知 - 评估 - 表达循环及借鉴相关模型构建架构，在多场景评估，揭示情感传染动态，包括警报扩散、个性影响等，还发现评估步骤动态依赖后端。

Comments 31 pages, 14 figures

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。

Impedance Control of Ship-Borne Manipulators via Optimization-based Task-Space Inverse Dynamics

基于优化的任务空间逆动力学的舰载机械手阻抗控制

Lingxiao Meng, Bi-Ke Zhu, Xuheng Gao, Zhe Zhang, Jiankun Yang, Jiankun Wang, Haibo Lu, Max Q. -H. Meng

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

AI总结 针对舰载机械手受波浪基座运动影响问题，提出基于扭矩水平优化控制框架，结合任务空间逆动力学和误差状态卡尔曼滤波器，经仿真与实验验证，有效降低跟踪误差，实现动态销孔插入，提升操作成功率并减少接触力。

Mag4D-SLAM Dataset: A Repeated-Traversal Multi-Modal 4D Geomagnetic Dataset for Localization and Mapping

Mag4D-SLAM数据集：用于定位和映射的重复遍历多模态4D地磁数据集

Bibhutibhusan Nayak, Hyoseok Ju, Giseop Kim

机构 * Department of Robotics and Mechatronics Engineering, DGIST（大邱庆北科学技术院机器人与机电工程系） 纠错

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

AI总结 该研究提出Mag4D-SLAM这一首个大规模室外地磁SLAM数据集，含多传感器同步测量与地面真值姿态。通过重复遍历实验分析磁场重复性等特性，支持偏航漂移缓解等研究，还能开启地磁传感补充其他模态及应对特殊情况的新研究。

Comments Accepted to IROS 2026. 8 pages, 8 figures. *Bibhutibhusan Nayak and Hyoseok Ju contributed equally to this work

Beyond Episodic Evaluation: Memory Architectural Bottlenecks in Sequential Embodied Question Answering

超越情节性评估：序列式具身问答中的内存架构瓶颈

Zikui Cai, Kaushal Janga, Tan Dat Dao, Seungjae Lee, Shivin Dass, Mingyo Seo, Kaiyu Yue, Mintong Kang, Nandhu Pillai, Monte Hoover, Aadi Palnitkar, Ruchit Rawal, Ruijie Zheng, Bo Li, Yuke Zhu, Roberto Martín-Martín, Tom Goldstein, Furong Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究序列式具身问答中不同内存架构表现，发现仅保留现有记忆不足，短视情节数据训练的智能体有时间不匹配问题。强调结构化、基于空间记忆的必要性，实验表明其能打破准确性-效率权衡，对真实机器人连续智能操作至关重要。

Comments Accepted to IROS 2026

Factorized Spatio-Temporal Convolutions for Human Pose Estimation from Planar Lidar

用于基于平面激光雷达的人体姿态估计的分解时空卷积

Simone Arreghini, Mirko Nava, Nicholas Carlotti, Antonio Paolillo, Alessandro Giusti

机构 * Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA), USI-SUPSI（瑞士意大利语区大学提契诺大学人工智能达勒莫利研究所） 纠错

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

AI总结 针对服务机器人仅配备平面激光雷达和普通处理器的情况，提出基于时空块的轻量级网络，用于全向人体检测和相对2D姿态估计，通过跨模态自监督训练，优于基线模型，适用于计算受限的服务机器人空间感知。

Inference-Time Steering for Cross-Lingual Factual Consistency in LLMs

大语言模型中跨语言事实一致性的推理时引导

Alexander Manev

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

AI总结 研究大语言模型跨语言事实不一致问题，评估零样本上下文引导、CAA、DPO四种干预策略，通过实验发现角色提示是最强干预方式，CAA对配置敏感，DPO适配器收益窄且可转移性低，表明跨语言不一致部分是选择问题，简单干预可能更优。

Comments 8 pages (21 in total), 2 figures, 4 tables. Original manuscript for a Guided Research project conducted at the Technical University of Munich, detailing the complete methodology, full data pipeline, and comprehensive experimental results. A related, condensed subset of this work was subsequently adapted and published at the StereACuLT 2026 workshop

STL-GCS: A Planner-Controller Framework for Signal Temporal Logic via Graphs of Time-varying Convex Sets

STL-GCS：一种基于时变凸集图的信号时序逻辑规划器-控制器框架

Nicola De Carli, Gregorio Marchesini, Dimos V. Dimarogonas

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

AI总结 提出用于满足凸谓词上STL规范的统一轨迹规划与控制框架，规划层将任务编码为时变凸集，结合GCS框架并由B样条参数化轨迹，控制层据此设计反馈控制器，通过仿真和实际实验验证了该方法。

NaviAIS: A Scenario-Level Vessel Trajectory Prediction Dataset withVectorized Lane Priors and the NaviLane Forecasting Framework

NaviAIS：一个具有矢量化航道先验的场景级船舶轨迹预测数据集及NaviLane预测框架

Yuan Gui, Hongchen Luo, Liqi Qu, Longyue Fu, Jiao Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 研究针对复杂海洋环境下船舶轨迹预测问题，引入NaviAIS数据集并提出NaviLane框架，通过轨迹-地图联合编码、离散宏动作码本及模块优化评估等方法，提升船舶轨迹预测性能，优于现有基线。

Data Leakage Prevention in Agentic Applications via Preemptive Hardening

通过先发制硬化防止智能应用中的数据泄露

Akansha Shukla, Emily Bellov, Parth Atulbhai Gandhi, Yuval Elovici, Asaf Shabtai

机构 * Faculty of Computer and Information Science（计算机与信息科学系） ； Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本· Gurion大学） 纠错

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

AI总结 研究智能应用数据泄露问题，提出预部署管道，通过分析提示模板等识别泄露模式并生成补丁，经硬化和验证确保应用功能不受影响，评估显示能有效减少数据泄露。

Two-Stage Extrinsic Calibration of a Static Line-Scanning Lidar with a Rotary Platform

基于旋转平台的静态线扫描激光雷达的两阶段外部校准

Vikram Shree, Hike Danakian, Long Nguyen, Rajanish Gokidi, Patrick Nercessian

机构 * SiLC Technologies（SiLC技术公司） 纠错

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

AI总结 研究基于旋转平台的静态线扫描激光雷达校准问题，探索自动方法静态和动态估计旋转轴变换，通过真实数据集验证算法并研究其收敛特性。

Comments 8 pages, 13 figures. Manuscript accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Engineering Trustworthy Agentic AI for Critical Systems

为关键系统设计可靠的智能体人工智能

Omar Al-Refai, Ibrahim Shahbaz, Adam Ali Husseinat, Michael Mandulak, Jaewon Kim, Eman Hammad

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Innovations in Systems Trust and Resilience (iSTAR) Laboratory（系统信任与弹性创新（iSTAR）实验室） ； Texas A&M Institute of Data Science - Security, Privacy and Resilience for Trusted AI (SPARTA) Thematic Lab.（德克萨斯A&M大学数据科学研究所 - 可信人工智能的安全、隐私与弹性（SPARTA）主题实验室） ； Texas A&M Global Cyber Research Institute (GCRI)（德克萨斯A&M大学全球网络研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对关键工程领域智能体人工智能，将可靠性作为首要工程属性，采用围绕五个维度的可靠性模型及保证工作流程，综述相关架构、机制等，经多领域检验，指出其可靠性是单一问题并勾勒跨域保证框架路径。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Optimization of sim-to-real transfer in the humanoid robot NICO

人形机器人NICO中模拟到现实转换的优化

Juraj Gavura, Igor Farkaš

机构 * Comenius University Bratislava（布拉迪斯拉发夸美纽斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对人形机器人模拟到现实转换中因定位误差妨碍抓取的问题，通过添加多种检测和定位方法及校正，形成基于校准的抓取管道，并实现视觉反馈模型，提高了抓取成功率。

Comments 12 pages, 8 figures, accepted to International Conference on Artificial Neural Networks 2026, Neurorobotics workshop

World Translation: Minimizing Sim-to-Real Gap with Backward Dynamics Extraction and Unpaired Domain Translation

世界翻译：通过反向动力学提取和非配对域翻译最小化模拟与现实之间的差距

Xinchen Yao, Leixin Chang, Hua Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； LimX Dynamics（LimX动力学公司） 纠错

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

AI总结 研究模拟与现实差距问题，提出“世界翻译”方法，利用模拟器和学习动力学互补优势，反向提取动力学信息并跨域转换，实验表明该方法能更准确建模，在特定情况下优势明显，还证实可改进策略转移。

Comments 8 pages, 8 figures

ProEvent: An Event-centric Benchmark for Proactive Agents

ProEvent：面向主动智能体的以事件为中心的基准测试

Guanzhen Li, Liangming Pan, Leye Wang

机构 * School of Computing, Peking University（北京大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 针对主动智能体研究忽视事件中心协助及评估难的问题，引入ProEvent基准测试，基于即时通讯聊天评估智能体维护用户时间表能力，实验发现当前智能体存在过度反应和事件取消处理难等问题，揭示了大语言模型的根本局限。

AI-Augmented Model Predictive Control for Safe and Adaptive Rendezvous and Proximity Operations

用于安全和自适应交会及接近操作的人工智能增强模型预测控制

Luca Sportelli, Tyler Barr, Cagri Kilic, Di Wu

机构 * Embry–Riddle Aeronautical University（安柏瑞德航空航天大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体对抗场景下航天器自主交会及接近操作问题，提出结合约束滚动时域MPC与数据驱动监督调整层的框架，经蒙特卡罗模拟评估，该框架相比固定参数MPC有更好性能，为自适应航天器RPO提供模块化、可解释基础。

Comments 34 pages, 7 figures