机器人 / 具身智能

A Scalable Embodied Intelligence Platform for Seamless Real-to-Sim-to-Real Transfer of Household Mobile Manipulation Tasks

一种可扩展的具身智能平台，用于家庭移动操作任务的无缝真实-仿真-真实迁移

Kui Yang, Xianlei Long, Haoxuan Li, Yan Ding, Chao Chen

机构 * School of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机学院） ； R&D Department, Lumos Robotics Technology (Suzhou) Co., Ltd（苏州 Lumos 机器人技术（苏州）有限公司研发部） 纠错

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

AI总结 提出BestMan平台，通过自动化场景生成、仿真引导任务形式化和硬件无关中间件，解决真实-仿真-真实迁移中的场景重建、策略评估和部署兼容性挑战，实现家庭移动操作的无缝迁移。

Comments CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction

EgoCS-400K: An Egocentric Gameplay Dataset for World Models

EgoCS-400K：面向世界模型的自我中心游戏数据集

Rongjin Guo, Dong Liang, Yuhao Liu, Fang Liu, Tianyu Huang, Gerhard P. Hancke, Rynson W. H. Lau

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 为支持世界模型研究，构建大规模自我中心游戏数据集EgoCS-400K，包含40万第一人称视频和1万小时游戏轨迹，支持动作条件未来预测、状态事件场景展开等交互式视觉建模任务。

ARB4WM: An Adversarial Robustness Benchmark for World Models in Continuous Control

ARB4WM：连续控制中世界模型的对抗鲁棒性基准

Junjian Zhang, Hao Tan, Ruonan Li, Dong Zhu, Aiping Li, Zhaoquan Gu

机构 * College of Computer Science, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机学院） ； College of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； Department of New Networks, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室新型网络部） ； National Key Laboratory of Advanced Communication Networks（先进通信网络全国重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出ARB4WM统一基准，从策略、价值和潜在动力学三个层面评估世界模型在视觉扰动下的对抗鲁棒性，发现多目标攻击和时序暴露模式对安全评估至关重要。

Comments 24 pages, 10 figures, 5 tables. Source code available at https://github.com/zaoanguai/ARB4WM

VL2Spike: Spike-driven Distillation from VLMs for Low-Power Visual Perception in Embodied AI

VL2Spike：面向具身AI低功耗视觉感知的VLM脉冲驱动蒸馏

Zinan Liu, Eric Zheng, Soumyaratna Debnath, Hao Shi, Ling Xiao, Lin Wang

机构 * School of EEE, Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学电气与电子工程学院） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Advanced Micro Devices, Inc.（超威半导体公司） ； State Key Laboratory of Extreme Photonics and Instrumentation, Zhejiang University（浙江大学极端光子学与仪器国家重点实验室） ； Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University（北海道大学信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出VL2Spike框架，通过时空视觉脉冲蒸馏和脉冲原型引导语言蒸馏，将VLM多模态知识迁移至Spikformer，在静态数据集上提升6.81%性能且能耗仅15.7%，并显著增强机器人视觉地点识别能力。

Comments 9 pages, 4 figures, 8 tables

SIMPLE: Simulation-Based Policy Learning and Evaluation for Humanoid Loco-manipulation

SIMPLE：基于仿真的人形机器人全身操作策略学习与评估

Songlin Wei, Zhenhao Ni, Jie Liu, Zhenyu Zhao, Junjie Ye, Hongyi Jing, Junkai Xia, Xiawei Liu, Michael Leong, Liang Heng, Di Huang, Yue Wang

机构 * USC Physical Superintelligence (PSI) Lab（南加州大学物理超级智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出SIMPLE仿真平台，结合MuJoCo动力学与IsaacSim渲染，包含60个全身任务、50个室内场景和1000+物体资产，支持自动化轨迹生成和VR遥操作数据采集，并集成多种主流策略，实验证明仿真与真实世界性能强相关，可实现零样本迁移。

GASE: Gaussian Splatting-Based Automated System for Reconstructing Embodied-Simulation Environments

GASE：基于高斯溅射的自动化系统用于重建具身仿真环境

Jiawei Zhang, Yiming Yan, Chao Liang, Nuo Xu, Seson Sun, Qichen Zhang, Yuhao Xu, Yantai Yang, Yingqiao Wang, Qin Jin, Zhipeng Zhang

机构 * AutoLab, SAI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学SAI学院AutoLab实验室） ； AIM3 Lab, School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院AIM3实验室） ； Research Lab, Anyverse Dynamics（Anyverse Dynamics研究实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robot learning(abstract)；embodied agent(abstract)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)

AI总结 提出GASE系统，利用全景相机阵列和多视图视频流，通过相机位姿策略提取前景物体并修复场景，独立重建后导入物理仿真器，实现高效高保真仿真环境构建，分割精度提升超10%，真实机器人部署性能差距小于10%。

Towards the Harness of Embodied Agents

迈向具身智能体的管控

Qi Wang, Tianyi Wang, Chengyang Li, Shikun Ban, Yurun Chen, Yizhong Ge, Jason Qin, Chengtai Li, Wentao Zhu

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

AI总结 本文提出名为Thea的具身智能体管控系统，通过场景图和退出码评估弥合物理世界与智能体的差距，实现长程任务完成。

Comments Project page: https://eit-hai.github.io/thea

GAUGE: A Measurement-Grounded Benchmark for Physical Fidelity in Simulation Engines and Video World Models

GAUGE：面向仿真引擎与视频世界模型物理保真度的、基于测量的基准

Shuai Wang, Yaxin Feng, Xuekun Jiang, Shihan Tian, Ningyu Yan, Xing Shen, Chaoyang Lyu, Hui Wang, Yunsong Zhou, Hanqing Wang, Jiangmiao Pang, Yang Xiang, Xing Gao, Chunhua Shen, Weinan Zhang

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

AI总结 本研究提出基于真实世界的GAUGE基准，联合评估数值仿真器与生成式视频世界模型的物理保真度，发现无统一保真的物理引擎，视频模型存在轨迹形式正确但物理量错误的问题，为开发高保真仿真器奠定基础。

RoboDojo: A Unified Sim-and-Real Benchmark for Comprehensive Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies

RoboDojo：用于综合评估通用机器人操作策略的统一模拟与现实基准测试

Tianxing Chen, Yue Chen, Zixuan Li, Junyuan Tang, Kailun Su, Haoran Lu, Weijie Wan, Baijun Chen, Songling Liu, Haowen Yan, Honghao Su, Zhiyang Dou, Kaixuan Wang, Dandan Zhang, Yunze Liu, Yan Qin, Qiwei Liang, Qiwei Wu, Zijian Lin, Wenwei Lin, Yuran Wang, Minghua He, Tianshu Wu, Ruihai Wu, Jingquan Zhou, Kai-Chong Lei, Haibao Yu, Yuanfeng Ji, Weiyang Jin, Guanyu Lin, Xiaofan Li, Qi Xiong, Renjing Xu, Zhongyu Li, Wenhao Chai, Enze Xie, Ziwei Wang, Yao Mu, Hao Dong, Wojciech Matusik, Mingyu Ding, Wenbo Ding, Ping Luo, Masayoshi Tomizuka

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； THU（清华大学） ； PKU（北京大学） ； Stanford（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； UNC（北卡罗来纳大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； NTU（南洋理工大学） ； CUHK（香港中文大学） ； SJTU（上海交通大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； ZJU（浙江大学） ； Yale（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 现有基准测试在系统评估通用机器人操作策略能力方面有限，本文引入RoboDojo统一基准测试，含模拟与现实任务，支持多维度评估及可扩展评估，还建立了公共排行榜与系统分析。

Comments Website: https://robodojo-benchmark.com/, Code: https://github.com/RoboDojo-Benchmark/RoboDojo, Leaderboard: https://robodojo-benchmark.com/leaderboard

!Imperio, smolVLA: The Implications of Data Poisoning on Open Source Robotics

!帝国，小型甚大阵：数据投毒对开源机器人技术的影响

Stefan Bühler, Mark Schutera

机构 * Duale Hochschule Baden-Württemberg, Ravensburg（巴登-符腾堡双元制应用技术大学拉文斯堡分校） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言动作模型的触发词数据投毒对开源机器人技术的影响，通过在真实任务中对小型甚大阵进行实验，发现少量投毒样本可嵌入后门致机器人失效，攻击具实用性、低成本且隐蔽。

Comments Accepted at KI2026. Repo: https://github.com/StefanBuhler/ImperioVLAPoisoning

WatchAct: A Benchmark for Behavior-Grounded Robot Manipulation

WatchAct: 行为引导的机器人操作基准

Baiqi Li, Ce Zhang, Yu Fang, Yue Yang, Shangzhe Li, Mingyu Ding, Gedas Bertasius

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出WatchAct基准，通过人类行为视频与指令配对，评估机器人对观察行为的推理能力，涵盖事件解析、程序推理、意图推断和情景记忆四个认知维度，实验显示现有系统性能远低于人类。

WiWorld-RealData: A Real-World Multi-Modal Dataset for 6G Wireless World Models

WiWorld-RealData：用于6G无线世界模型的真实世界多模态数据集

Yinyin Jiao, Huixin Xu, Jianhua Zhang, Yuelong Qiu, Jingjing Wang, Shaoyi Liu, Yuxiang Zhang, Li Yu, Xuebin Sun, Guangyi Liu

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；navigation(abstract)

AI总结 提出WiWorld-RealData数据集，包含3.7 GHz和6.775 GHz的信道冲激响应、多视角图像、全景图像、LiDAR点云、毫米波雷达记录和GNSS轨迹，支持环境辅助的信道预测，路径损耗预测MAE为2.02 dB。

Comments 6 pages, 4 figures, 2 tables

Reference-Free Assessment of Physical Consistency in World Model-based Video Generation

基于世界模型的视频生成中物理一致性的无参考评估

Yun Oh, Sukmin Yun

机构 * Hanyang University ERICA（汉阳大学ERICA校区） 纠错

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

AI总结 提出结合相对与绝对方法的无参考度量，用于评估生成视频的物理一致性，无需人工投票或真实参考，通过DROID-SLAM和SEA-RAFT量化不一致性，过滤后视频任务成功率提升超8%，并实现时空定位。

Comments Accepted to the 2nd 3D-LLM/VLA Workshop, CVPR 2026

Towards Next-Generation Healthcare: A Survey of Medical Embodied AI for Perception, Decision-Making, and Action

迈向下一代医疗：医疗具身AI在感知、决策与行动中的综述

Cheng Zhang, Qing Cai, Xingzheng Wu, Xun Yang, Xiaojun Chang, Bingkun Bao, Liqiang Nie, Xinwang Liu, Yi Yang

机构 * School of Information Science and Engineering, Ocean University of China（中国海洋大学信息科学与工程学院） ； Innovation School of Artificial Intelligence, Hefei University of Technology（合肥工业大学人工智能创新学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； ReLER Laboratory, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文系统综述医疗具身AI的核心组件，强调感知、决策与行动的协调集成，并分析临床实践中的挑战与未来方向。

Comments 19 pages, 9 figures

RoSE: A Robotic Soft Esophagus for Endoprosthetic Stent Testing

RoSE：用于腔内支架测试的机器人软食管

Dipankar Bhattacharya, Sherine Jesna V. A., Leo K. Cheng, Weiliang Xu

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

AI总结 本研究开发了仿生机器人软食管RoSE作为腔内支架体外测试装置，通过测试两种不同径向刚度支架的径向力、迁移情况及对吞咽功能的影响，为支架评估提供创新平台。

Comments Author accepted manuscript. 31 pages, 13 figures, 3 tables. Published in Soft Robotics (2021). Project page: https://bhattner143.github.io/rose-stent.github.io/

Journal ref Soft Robotics, Vol. 8, No. 4 (2021)

Grounded Semantic Re-Binding for Robust Instruction Generalization in Vision-Language-Action Models

面向视觉-语言-动作模型的鲁棒指令泛化的基础语义重绑定

Zhaokai Yin, Zhipeng Zhang

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型因指令释义导致性能骤降的架构问题，提出GSR方法，在LIBERO-Para基准提升成功率44.6%，推出ParaVLA模型，规避低效数据扩展，实现鲁棒指令泛化。

Comments 23 pages, 8 figures

Exploring LLM Capabilities for Situational Understanding and COLREG compliance on real-world maritime navigation scenarios

探索大语言模型（LLM）在现实世界海事航行场景中的情境理解与《国际海上避碰规则》（COLREG）遵从能力

Julius Wirbel, P. Nicholas Hansen, Line K. H. Clemmensen, Roberto Galeazzi

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

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

AI总结 本研究探索LLM在海事航行中的应用，构建含50个真实场景的AIS数据集，评估不同LLM的理解与推理能力，发现不微调则难以解决海事航行任务。

Comments Submitted and accepted to the IFAC WC 2026 as an invited session paper for track 7.2 Transportation and Vehicle Systems - Marine Systems

Robot Learning from Human Demonstrations: Handwritten Alphabet Trajectories and Human-Likeness Evaluation

机器人从人类演示中学习：手写字母轨迹与类人性评估

Alperen Kenan, Paul Bremner, Manuel Giuliani

机构 * University of the West of England（西英格兰大学） ； Bristol Robotics Laboratory（布里斯托机器人实验室） ； Kempten University of Applied Sciences（肯普滕应用科学大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出LfD框架，构建含力与归一化时间维度的GMM-GMR方法，基于3142个手写演示数据集，经21人用户研究生成类人性得分71.50的轨迹，开源数据集提供基准。

Comments 9 pages, 7 figures, 4 tables, accepted for presentation at the IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL) 2026, Kyoto, Japan, 15-18 September 2026

Towards a satellite image manipulation and deepfake localization benchmark dataset

面向卫星图像篡改与深度伪造定位的基准数据集

Jacob Arndt, Debvrat Varshney, Philipe Dias, Nivedita Nukavarapu

机构 * Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

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

AI总结 针对遥感领域缺乏合适卫星图像篡改定位基准数据集的问题，构建含60张图像的原型数据集，支持像素级定位等分析，以推动相关研究。

Comments Accepted at IEEE IGARSS 2026

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

Diffusion ReRoll: Revisable Denoising for Robotic Sequential Prediction

扩散重滚动：用于机器人序列预测的可修正去噪

Seonsoo Kim, Seongil Hong, Jun-Gill Kang

机构 * Agency for Defense Development（国防发展局） 纠错

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

AI总结 研究提出扩散重滚动框架用于机器人序列预测，能选择性重新去噪局部稳定区域，实现跨视野迭代修正。通过与其他方法对比评估，在多任务基准测试中取得更好性能，支持结构化重新去噪是可修正机器人序列生成的有效机制。

Comments Project Page: https://seonsoo-p1.github.io/DiffusionReRoll/

PREFAIL: Identifying Precursors to Failures in Robotic Lift-and-Place Tasks to Improve Task Execution Performance

PREFAIL：识别机器人提升和放置任务中故障的先兆以提高任务执行性能

Zeyu Shangguan, Rajas Chitale, Rutvik Patel, Satyandra K. Gupta, Daniel Seita

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 研究非prehensile物料搬运的提升和放置任务，提出PREFAIL方法通过分析目标物体与载体相对运动预测故障先兆，引入精确标识最新干预时间的数据集，经实验验证该方法显著提升故障先兆响应的准确性与及时性。

SafeRelBench: A Spatial-Relation-Aware Benchmark for Process-Level Safety in VLM-Driven Embodied Agents

SafeRelBench：用于VLM驱动的具身智能体过程级安全的空间关系感知基准测试

Huaigang Yang, Ya Li, Min Ren, Bo Dai, Zhenliang Zhang, Zhaofeng He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 研究VLM驱动具身智能体的过程级安全问题，引入SAFERELBENCH基准测试，含507个样本。评估七个智能体发现任务成功与安全合规有差距，该基准明确测试行动前安全条件，凸显空间关系在安全评估中的核心地位。

Comments Preprint. 10 pages, 6 figures, 4 tables

Affordance-Based Manipulation Planning with Text Goals and Sim-to-Real Generalisation via Real-to-Sim Image Conversion

基于文本目标和通过实到模拟图像转换实现从模拟到现实泛化的基于可供性的操纵规划

Solvi Arnold, Rin Karashima, Tadashi Adachi, Takafumi Mochizuki, Kimitoshi Yamazaki

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

AI总结 该研究提出基于可供性识别与动作效果预测的操纵规划系统，通过多模态目标匹配模块评估候选计划，能跟踪遮挡物体位置。还用图像转换模块辅助，分别评估模块性能并展示集成系统在模拟与硬件上的规划能力。

Comments 14 pages, 10 figures

WorldRoamBench: An Open-World Benchmark for Long-Horizon Stability of Interactive World Models

WorldRoamBench：交互式世界模型长时稳定性的开放世界基准

Ting-Bing Xu, Jiacheng Sui, Zhe Gao, Kewei Shi, Wenjin Yang, Zhicheng Liu, Zhaoxu Sun, Mingchao Sun, Hongyu Pan, Fan Jiang, Mu Xu, Qi Fan, Yang Gao, Yong Li, Baoquan Chen

机构 * AMAP CV Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团AMAP CV实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出WorldRoamBench基准，从动作、视觉、物理和记忆四维度评估交互式世界模型的长时稳定性，包含600+测试用例，揭示现有模型在所有维度均不理想。

CoFL-S: Spatially Queryable Sector Flow Fields for Local Language-Conditioned Navigation

CoFL-S: 用于局部语言条件导航的空间可查询扇区流场

Haokun Liu, Zhaoqi Ma, Yicheng Chen, Wentao Zhang, Masaki Kitagawa, Zicen Xiong, Jinjie Li, Moju Zhao

机构 * Dragon Lab, Department of Mechanical Engineering, The University of Tokyo（龙实验室，机械工程系，东京大学） 纠错

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

AI总结 提出CoFL-S，一种低层级视觉-语言-动作框架，通过预测机器人局部可见扇区上的语言条件流场并滚动生成连续轨迹，在连续时间Habitat基准测试中优于动作令牌和动作块基线，并实现零样本真实世界部署。

Comments 27 pages, 13 figures

ASPIRE: Agentic /Skills Discovery for Robotics

ASPIRE: 面向机器人的智能体技能发现

Runyu Lu, Yubo Wu, Ethan Kou, Letian Fu, Wenli Xiao, Ajay Mandlekar, Yinzhen Xu, Guanya Shi, Ken Goldberg, Ang Chen, Mosharaf Chowdhury, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Guanzhi Wang

机构 * NVIDIA（英伟达） ； UMich（密歇根大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出ASPIRE系统，通过闭环执行、技能库积累和进化搜索，自主编写和优化机器人控制程序，在扰动、多机器人协作和长时域任务上显著超越现有方法，并实现零样本泛化与仿真到现实的技能迁移。

Comments 43 pages, 12 figures, 9 tables. Project page: https://research.nvidia.com/labs/gear/aspire/

Physics-Guided Robotic Radiation Source Localization along Arbitrary Measurement Paths in Unstructured Environments

物理引导的机器人辐射源定位：非结构化环境中沿任意测量路径

Hojoon Son, Kai Tan, Fan Zhang

机构 * George W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology（乔治·W·伍德拉夫机械工程学院，佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出基于物理信息机器学习（PIML）的框架，使机器人沿任意路径在未知环境中精确估计辐射源位置，避免接近源，并通过并行计算提高鲁棒性。

Comments 18 pages, 14 figures, 2 tables

1000 Rallies: An Event-Camera Dataset and Real-Time Learned Ball-State Estimation for Robotic Table Tennis

1000次对打：用于机器人乒乓球的事件相机数据集与实时学习的球状态估计

Raphaela Kreiser, Asude Aydin, Yin Bi, Claudio Fanconi, Peter Dürr, Naoya Takahashi

机构 * Sony AI, Zurich（索尼AI，苏黎世） 纠错

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

AI总结 针对机器人乒乓球中高速球状态估计的实时性需求，构建首个大规模事件相机数据集（1000次对打），提出联合估计球位置与速度的CNN，结合卡尔曼滤波将弹跳点预测误差降低36%，并实现事件驱动的人机实时对打。

EmbodiedUS-FS: Fast Slow Intelligence for Ultrasound Robotics

EmbodiedUS-FS：用于超声机器人的快速慢速智能

Fangzhuo Zhang, Xinyu Wang, Xiao Yang, Jinchang Zhang

机构 * independent researcher（独立研究员） ； Shanghai World Foreign Language Academy（上海世界外国语中学） ； University of Wyoming（怀俄明大学） ； SUNY Binghamton（纽约州立大学宾汉姆顿分校） 纠错

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

AI总结 提出一种分层快慢思考的具身超声系统，通过慢脑进行意图解析和任务规划，快脑融合多模态反馈优化局部动作，并集成安全防护机制，在动态临床环境中提高任务成功率并减少安全违规。