机器人 / 具身智能

ODeform: Learning Continuous 4D Motion for Shape Deformation with Neural ODEs

ODeform：使用神经常微分方程学习形状变形的连续4D运动

Yordanka Velikova, Mahdi Saleh, Liming Kuang, Benjamin Busam

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 ODeform将神经常微分方程扩展用于3D可变形物体连续4D动力学，把3D点云和物理条件转换到潜在空间，通过求解常微分方程对变形建模为连续流，在未见物理参数配置上评估，提升运动预测精度，能转移到新形状真实物体，可有效插值和外推动力学。

Comments Accepted at IROS 2026

LENS: LLM-guided Environment Simplification for Planning and Control in Clutter

LENS：用于杂乱环境中规划与控制的大语言模型引导的环境简化

Aileen Liao, Rachel Holladay, Dinesh Jayaraman, Michael Posa

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 针对现实世界多物体杂乱环境处理难题，提出LENS方法，通过大语言模型引导自动生成特定场景和任务的自适应更新抽象，经实验验证其能改进多种模型在高度杂乱操纵场景中的表现。

Towards Artificial Nerves: Biomimetic Optical-Fiber Tactile Sensing for Robots

迈向人造神经：用于机器人的仿生光纤触觉传感

Laura E. Butcher, Chris J. Ford, Nathan F. Lepora, Efi Psomopoulou

机构 * School of Engineering Mathematics and Technology, University of Bristol（工程数学与技术学院，布里斯托大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在为机器人开发仿生光纤触觉传感，以实现类人触觉感知。核心方法是OptiTac传感器模拟人类触觉结构，将触觉信号当图像用简单分析方法处理。主要贡献是建立传感框架，为未来分布式触觉系统提供可扩展路线，展示生物学原理对机器人人工神经开发的指导作用。

Comments 19 pages, 6 figures

Skeleton: Visual Authoring of Non-visual Data Experiences

Skeleton：非视觉数据体验的可视化创作

Frank Elavsky, Chieri Nnadozie, Lucas Nadolskis, Patrick Carrington, Dominik Moritz

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UC Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 研究非视觉数据体验可视化创作问题，提出Skeleton直接操作创作环境，含Inspector、Dimensions API等技术，经对8名从业者实地研究评估，其使导航结构可见，改变从业者可访问设计方式。

Comments 9 pages core, 2 pages acknowledgements + references, 4 pages appendices. Accepted at IEEE VIS 2026, to appear in November 2026

DAGR: State-Conditioned Goal Representations via Difference-Aware Goal Cross-Attention

DAGR：通过差异感知目标交叉注意力实现的状态条件目标表示

Xing Lei, Wenyan Yang, Xuetao Zhang, Donglin Wang

机构 * Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所） ； Department of Electrical Engineering and Automation, Aalto University（阿尔托大学电气工程与自动化系） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工学院） 纠错

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

AI总结 研究目标条件强化学习中目标编码问题，提出DAGR方法，通过多尺度门控交叉注意力将静态嵌入细化为状态条件嵌入，在OGBench上改善导航，在操纵和拼图任务中有不同表现，是一种结构化细化。

Improving Autonomous Nano-drones Performance via Automated End-to-End Optimization and Deployment of DNNs

通过深度神经网络的自动化端到端优化和部署提高自主纳米无人机性能

Vlad Niculescu, Lorenzo Lamberti, Francesco Conti, Luca Benini, Daniele Palossi

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

AI总结 研究如何通过自动化端到端优化和部署DNN提高自主纳米无人机性能，聚焦PULP-Dronet在Crazyflie 2.1纳米无人机上的部署，实现内存占用减少、推理时间加速，提升了无人机在避障、自由飞行和车道跟随等方面的性能，还开源了相关软件设计。

Comments 16 pages, 8 figures, 5 tables. This paper has been accepted for publication in the IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems (JETCAS) copyright 2021 IEEE

Vision-Based Dribbling for Humanoid Soccer via Privileged Representation Learning

通过特权表示学习实现基于视觉的人形足球运球

Flavio Maiorana, Valerio Spagnoli, Eugenio Bugli, Flavio Volpi, Daniele Affinita, Vincenzo Suriani, Daniele Nardi, Luca Iocchi

机构 * Sapienza University of Rome（罗马第一大学） ； Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (CSIC-UPC)（工业机器人与信息学研究所（西班牙科学与技术研究委员会 - 加泰罗尼亚理工大学）） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 研究人形机器人基于视觉的运球问题，提出将时间深度编码器嵌入强化学习策略的集成方法，应用于模拟机器人，该方法在不同场景下实现了一定成功率的运球，为处理复杂运球场景奠定基础。

Impedance-Guided Programmable Transmission of Localized Deformation in Modular Soft Metamaterials

模块化软超材料中局部变形的阻抗引导可编程传输

Weiyun Xu, Daewon Hong, Zhi Zhao, Rahul Dev Kundu, Xiaojia Shelly Zhang

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

AI总结 研究模块化软超材料中局部变形传输问题，提出阻抗引导设计框架，通过建立非线性模型和拓扑优化实现可编程传输，合成模块族，实现多种位移操纵架构及信息处理，为智能材料系统提供见解和途径。

Tactile Genesis: Exploring Tactile Sensors at Scale for Learning Dexterous Tasks

触觉起源：大规模探索用于学习灵巧任务的触觉传感器

Trinity Chung, Kashu Yamazaki, Dhruv Patel, Alexis Duburcq, Yiling Qiao, Katerina Fragkiadaki, Aran Nayebi

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Genesis AI 纠错

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

AI总结 提出Tactile Genesis，一种GPU并行触觉传感器仿真平台，支持多种触觉模态，通过大规模实验发现传感器布局比类型和分辨率更重要，力/力矩感知最有效。

Comments 24 pages, 8 figures, 12 tables

Scaling Mixture-of-Experts Video Pretraining for Embodied Intelligence

用于具身智能的缩放专家混合视频预训练

Shuailei Ma, Jiaqi Liao, Xinyang Wang, Jingjing Wang, Chaoran Feng, Zijing Hu, Chong Bao, Zichen Xi, Yuqi Gan, Weisen Wang, Yanhong Zeng, Qin Zhao, Zifan Shi, Wei Wu, Hao Ouyang, Qiuyu Wang, Shangzhan Zhang, Jiahao Shao, Yipengjing Sun, Liangxiao Hu, Lunke Pan, Nan Xue, Kecheng Zheng, Yinghao Xu, Xing Zhu, Yujun Shen, Ka Leong Cheng

机构 * Robbyant（蚂蚁灵波） 纠错

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

AI总结 针对视频生成模型领域不匹配问题，提出LingBot-Video，采用MoE架构、构建数据剖析引擎、开发多维奖励系统进行视频预训练，验证了其性能和效率，贡献了首个大规模开源MoE视频基础模型。

Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-video

From Fixed to Free Cameras: Calibration-Free View-Robust Vision-Language-Action Model

从固定相机到自由相机：无需标定的视图鲁棒视觉-语言-动作模型

Wenhao Li, Xueying Jiang, Quanhao Qian, Deli Zhao, Shijian Lu, Gongjie Zhang, Ran Xu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； HuPan Lab（湖畔实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 针对真实机器人部署中相机位姿变动问题，提出CamVLA模型，解耦操控控制与相机几何，实现无标定视图鲁棒的机器人任务执行。

The Quadruped Soft Tail: Compliant Grasping and Swabbing for Contamination Surveys in Harsh Environments

四足软尾巴：用于恶劣环境中污染调查的柔顺抓取与擦拭

Harald Minde Hansen, Nandita Gallacher, Kristin Y. Pettersen, Jan Tommy Gravdahl, Mario di Castro

机构 * Mechatronics, Robotics and Operation Section, European Organization for Nuclear Research (CERN)（欧洲核子研究中心（CERN）机电一体化、机器人与操作部门） ； Department of Engineering Cybernetics, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科技大学（NTNU）工程控制论系） 纠错

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

AI总结 提出一种安装在四足机器人上的轻量、柔软、肌腱驱动的尾巴，通过空心柔性骨架和软体夹爪实现污染拭子的抓取、擦拭和回收，结合运动学模型和任务空间控制器实现遥操作，验证了抓取对形状影响小且共模驱动可调节刚度。

UniTacVLA: Unified Tactile Understanding and Prediction in Vision Language Action Models

UniTacVLA：视觉语言动作模型中的统一触觉理解与预测

Xidong Zhang, Yichi Zhang, Jiaxin Shi, Fucai Zhu, Siyu Zhu, Michael Yu Wang, Xiaojun Wu, Weihao Yuan

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Great Bay University（大湾区大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Daimon Robotics 纠错

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

AI总结 提出统一触觉学习框架，通过触觉链式推理和由粗到细的未来触觉预测构建状态与动力学感知先验，并设计触觉-动作混合控制器，在接触丰富操作任务中提升成功率、精度和鲁棒性。

ELASTIC: Efficiently Learning to Adaptively Scale Test-Time Compute for Generative Control Policies

ELASTIC: 高效学习自适应缩放测试时计算以生成控制策略

Andrew Zou Li, Gokul Swamy, Yonatan Bisk, Andrea Bajcsy

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出ELASTIC算法，通过元强化学习为生成控制策略学习状态依赖的测试时计算调度，在扩散策略和视觉-语言-动作模型上实现帕累托最优，减少34%延迟。

Spacecraft Fiducial Marker for Autonomous Rendezvous, Proximity Operations, and Docking

用于自主交会、近距离操作和对接的航天器基准标记

Ravi Kumar Thakur, Matouš Vrba, Martin Saska

机构 * Department of Cybernetics, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学电气工程学院控制论系） 纠错

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

AI总结 针对现有基准标记在近距离操作中易丢失的问题，提出基于Spidron递归自相似图案的AstraTag标记，结合GRS编码和TPS重映射，在曲面航天器上实现更高检测率。

PAMAE: Phase-Aware-MoE Action Experts Towards Reliable Flow-Matching Vision-Language-Action Policies

PAMAE: 面向可靠流匹配视觉-语言-动作策略的相位感知MoE动作专家

Jiayu Yang, Tao Yang, Xiang Chang, Fei Chao, Changjing Shang, Qiang Shen

机构 * Department of Artificial Intelligence, School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院人工智能系） ； Department of Computer Science, Aberystwyth University（阿伯里斯特威斯大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对多阶段机器人操作中VLA模型动作生成不可靠的问题，提出即插即用的相位感知混合专家动作模块PAMAE，通过稀疏专家混合和相位感知路由提升阶段一致性，在模拟任务中成功率提升9.2%。

Morphology-Specific Closed-Loop Control of Logarithmic-Spiral Continuum Arms via Online Jacobian Error Compensation

对数螺旋连续体臂的形态特异性闭环控制：基于在线雅可比误差补偿

Partha Datta, Yi Jin, Wei Lin, C. Chase Cao

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

AI总结 提出首个针对对数螺旋连续体臂的形态特异性闭环任务空间控制框架，通过分段腱驱动模型和在线雅可比误差补偿实现精确鲁棒控制，在轨迹跟踪、姿态调节等任务中优于分段常曲率基线方法。

PolicyTrim: Boosting Intrinsic Policy Efficiency of Vision-Language-Action Models

PolicyTrim: 提升视觉-语言-动作模型的内在策略效率

Xianghui Wang, Feng Chen, Wenbo Zhang, Hua Yan, Zixuan Wang, Changsheng Li, Yinjie Lei

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出PolicyTrim框架，通过强化学习后训练扩展动作块可靠长度并减少冗余物理步骤，实现高达5.83倍的端到端部署加速且不降低任务成功率。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://inceptionwang.github.io/PolicyTrim/

PanoVine: Whole-Body Visuomotor Control for Soft Growing Vine Robot

PanoVine: 软体生长藤蔓机器人的全身视觉运动控制

Yimeng Qin, Xiaomeng Xu, William Heap, Aditi Oak, Shuran Song, Allison Okamura

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对软体生长藤蔓机器人难以建模和控制的问题，提出基于全身视觉反馈的数据驱动控制框架，利用19个分布式相机和端到端策略实现复杂环境下的自主导航与操作。

Perturbation-Based Uncertainty for Failure Detection in Vision-Language-Action Models

基于扰动的视觉-语言-动作模型不确定性用于故障检测

Yousung Lee, Dongsoo Har

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出一种无标签、模型无关的扰动框架，通过注入高斯扰动到隐藏激活中估计认知不确定性，在分布偏移下提升故障检测性能。

Seam-to-Graph Reconstruction for Garment Configuration Alignment

用于服装配置对齐的缝到图重建

Xuzhao Huang, Kai Tang, Fuyuki Tokuda, Norman C. Tien, Kazuhiro Kosuge

机构 * JC STEM Lab of Robotics for Soft Materials, Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The University of Hong Kong（香港大学工程学院电气与电子工程系JC STEM软材料机器人实验室） ； Unprecedented-scale Data Analytics Center, Tohoku University（东北大学前所未有规模数据分析中心） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究科） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The University of Hong Kong（香港大学工程学院电气与电子工程系） 纠错

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

AI总结 提出基于图神经网络和注意力机制的Seam-to-Graph网络，将部分可观测的缝信息映射为拓扑结构骨架图，用于实时服装状态估计，并设计变形感知分层视觉伺服控制器实现服装配置对齐，在双臂机器人系统上验证了人类级精度和鲁棒性。

Comments 11 pages, 9 figures

MemoryWAM: Efficient World Action Modeling with Persistent Memory

MemoryWAM：具有持久记忆的高效世界动作建模

Sizhe Yang, Juncheng Mu, Tianming Wei, Chenhao Lu, Xiaofan Li, Linning Xu, Zhengrong Xue, Zhecheng Yuan, Dahua Lin, Jiangmiao Pang, Huazhe Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出MemoryWAM，通过混合记忆设计和定制注意力机制，在长时域机器人操作任务中实现高效记忆依赖决策，优于现有VLA和WAM基线。

EventVLA: Event-Driven Visual Evidence Memory for Long-Horizon Vision-Language-Action Policies

EventVLA: 面向长程视觉-语言-动作策略的事件驱动视觉证据记忆

Ganlin Yang, Zhangzheng Tu, Yuqiang Yang, Sitong Mao, Junyi Dong, Tianxing Chen, Jiaqi Peng, Jing Xiong, Jiafei Cao, Jifeng Dai, Wengang Zhou, Yao Mu, Tai Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对长程机器人操作中记忆瓶颈问题，提出EventVLA框架，通过动态关键帧证据记忆模块自主捕获任务关键视觉事件，在17个模拟和4个真实任务中平均成功率提升40%。

HT-Bench: Benchmarking and Learning Dexterous Full-Hand Tactile Representations with Egocentric Vision

HT-Bench：基于自我中心视觉的灵巧全手触觉表示基准与学习

Yuzhe Huang, Jiaping Wu, Jiaming Jiang, Hezhe Lin, Aikebaier Aierken, Yunlong Wang, Kun Cheng, Ziyuan Jiao, Yuanxin Zhong

机构 * Beihang University（北航） ； Rimbot ； BUPT（北邮） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； CAS（中国科学院） 纠错

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

AI总结 提出HT-Bench多任务基准和HandTouch编码器，通过大规模自我中心视觉与全手触觉数据，在触觉相似性检索、掩码修复、视觉到触觉合成等任务上验证了触觉表示的有效性。

Comments 9pages, 4figures

Selective Unit-Cell Actuation in Lattice Structures for Distributed Morphology in Soft Robots

晶格结构中的选择性单元胞驱动用于软体机器人的分布式形态变化

Trevor Exley, Altair Coutinho, Lucia Beccai

机构 * Istituto Italiano di Tecnologia (IIT)（意大利技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出嵌入式气动单元胞，将弯曲支柱晶格与双向波纹管致动器集成，通过空间驱动模式实现全局形态控制，实验验证了可扩展位移、力生成及弯曲、抓取和爬行运动。

Comments Accepted to IROS 2026, 8 pages, 5 figures

Contact-Based Fringe Projection Profilometry for High-Resolution 3-D Surface Measurement of Reflective and Transparent Objects

基于接触式条纹投影轮廓术的高分辨率反射与透明物体三维表面测量

Ingu Yeo, Hyung-Gun Chi, Jae-Sang Hyun

机构 * Department of Mechanical Engineering, Yonsei University（延世大学机械工程系） ； Yonsei Institute for Embodied Intelligence, Yonsei University（延世大学具身智能研究所） 纠错

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

AI总结 针对GelSight传感器在反射/透明物体上深度精度不足和校准困难的问题，提出基于数字条纹投影的接触式三维测量方法，通过三角测量实现高精度全视场三维重建。

HATS: A Human-Agent Teleoperation System for Multi-Arm Data Collection

HATS：用于多臂数据收集的人-智能体遥操作系统

Zesen Lin, Jian-Jian Jiang, Haoming Cen, Xiao-Ming Wu, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 提出HATS系统，由单操作员借助MLLM智能体控制两主臂和两辅助臂，实现高效多臂数据收集，性能媲美双人专家团队。

ART-Glove: Articulated Tactile Glove for Contact-Grounded Dexterous Interaction Capture

ART-Glove：用于接触接地灵巧交互捕获的关节式触觉手套

Changyi Lin, Ding Zhao

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出ART-Glove关节式触觉手套，通过16个刚性功能表面和22个解剖对齐关节，同步捕获22自由度关节运动和2048触觉点接触信息，支持下游灵巧机器人学习。

Acting While Understanding: Asynchronous Semantic-Action Decoupling for Real-Time Vision-Language-Action Models

理解中行动：面向实时视觉-语言-动作模型的异步语义-动作解耦

Shenhao Yan, Ge Wang, Qi Liu, Weilin Meng, Jiahao Yang, Chengsi Yao, Fan Feng, Xiaoguang Ma, Yiming Zhao, Yatong Han

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Ising AI ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出异步语义-动作解耦框架，分离VLAs中的语义理解与动作生成，通过低频率语义更新和高频率动作推理实现高频闭环控制，在LIBERO和真实机器人上验证了高达35.6Hz的动作模块吞吐率。

Rethinking Implicit Spatial Representation in Visuomotor Policy Learning

重新思考视觉运动策略学习中的隐式空间表示

Xiangyu Chen, Yuxuan Hu, Chuhao Zhou, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS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 本文重新评估了空间softmax池化在机器人操作中的有效性，发现其提供紧凑稳定的空间表示但受限于表示瓶颈，并提出PRISM编码器通过多尺度隐式空间信息融合提升性能。