机器人 / 具身智能

CASAband: Easy-to-Wear Textile Wristband using Shape Memory Alloy Actuators for Spatial and Temporal Haptic Feedback

CASAband：使用形状记忆合金致动器的易于佩戴的纺织腕带，用于空间和时间触觉反馈

Baekgyeom Kim, Anoush Sepehri, Jessica Healey, Taeuk Oh, Hyungseok Seo, Je-Sung Koh, Tania K. Morimoto

机构 * Korea National University of Transportation（韩国交通大学） ； University of California（加州大学） ； Ajou University（全州大学） ； Pohang University of Science and Technology（釜山科学技术大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在开发用于手腕的触觉接口。核心方法是将CASA集成到纺织腕带实现触觉反馈。贡献在于该腕带能平衡功能、可穿戴性与舒适性，完全不受束缚，经实验验证可用于现实世界指导与导航任务，是形式与功能平衡的新型触觉接口。

KineFuse: Kinematic-Aware Haptic Fusion for In-Hand Occluded-Object Pose Tracking

KineFuse：用于手中遮挡物体姿态跟踪的运动感知触觉融合

Chanyoung Ahn, Jaesung Lee, Sungwoo Park, Donghyun Hwang

机构 * Center for Humanoid Research, KIST（韩国科学技术院人形机器人研究中心） ； Korea University（韩国大学） 纠错

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

AI总结 研究如何利用多手指手上的稀疏触觉信号补充预训练视觉姿态跟踪器以应对遮挡，提出运动感知手指级编码器，经多级别评估对比，验证其能提升跟踪成功率，在下游任务表现更好并提供真实世界演示。

Comments 8 pages, 10 figures. Accepted for presentation at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Beyond Implicit Force: Evaluating Explicit Force-Torque Proxies in Action Chunking with Transformers

超越隐式力：在使用Transformer的动作分块中评估显式力-扭矩代理

King Hang Wong, Lingqiao Liu, Feras Dayoub

机构 * Australian Institute for Machine Learning (AIML), Adelaide University（澳大利亚机器学习研究所（AIML），阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 研究在动作分块中ACT的力感知是否依赖遥操作隐式线索，引入以观察为中心的变体，评估简单关节扭矩代理。去除隐式线索致力关键阶段失败，扭矩增强策略可恢复接触行为并改进基础策略，证明隐式线索是力感知可恢复来源。

Comments Accepted to IROS 2026

MIDAS Hand: Modular low-Impedance Direct-drive Anthropomorphic Sensing Hand

MIDAS手：模块化低阻抗直接驱动拟人传感手

Alvin Zhu, Mingzhang Zhu, Beom Jun Kim, Quanyou Wang, Jose Victor S. H. Ramos, Dennis Hong

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 针对灵巧操作受手部硬件限制的问题，提出低成本开源的MIDAS手，有16个自由度，直接驱动且回驱扭矩低，集成触觉传感，发布完整堆栈，经多种测试分析，为触觉灵巧操作和人机数据收集提供平衡可重复平台。

AI Agents Do Not Fail Alone:The Context Fails First

人工智能智能体并非独自失败：上下文首先失败

Fouad Bousetouane

机构 * The University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 研究人工智能智能体可靠性，通过ProofAgent-Harness评估上下文七个标准，验证上下文工程质量是智能体可靠性的领先指标，经受控研究表明上下文质量标准可预测行为结果，确立其为预检信号及可审计层。

Comments 24 pages, 1 figure

Rethinking Penetration Testing for AI-Enabled Systems: From Resource Compromise to Behavioral Objective Violation

重新思考人工智能系统的渗透测试：从资源妥协到行为目标违反

Mohammad Allahbakhsh, Mohammad Hassan Bahari, Moslem Attar-Raouf

机构 * Sensifai BV（Sensifai公司） 纠错

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

AI总结 本文重新思考人工智能系统渗透测试，将其定义为目标驱动的行为评估，涵盖多种对抗途径。提出测试工作流程，通过实例展示渗透可通过行为影响发生，为评估已部署人工智能系统中的对抗成功提供技术框架。

Comments 42 pages, 5 Tables, 21 references

VAMP-MR: Vector-Accelerated Motion Planning and Execution for Multi-Robot-Arms

VAMP-MR：多机器人手臂的向量加速运动规划与执行

Philip Huang, Chenrui Gao, Jiaoyang Li

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 针对多机器人手臂运动规划这一关键挑战，结合经典规划算法与矢量化碰撞检查技术，引入新运动规划器，基于CPU SIMD指令加速碰撞检查，在运动规划和执行后处理中实现加速，并发布实现降低研发门槛。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables. To appear in the Proceedings of IROS 2026

UniVR: Thinking in Visual Space for Unified Visual Reasoning

UniVR：用于统一视觉推理的视觉空间思考

Zhongwei Ren, Yunchao Wei, Yao Zhao, Weibo Gong, Xiao Liu, Anran Wang, Xiangtai Li, Xiaojie Jin

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 UniVR旨在从纯视觉演示中同时学习复杂推理、物理动力学和长期规划，核心是VR-GRPO强化学习范式。构建VR-X基准进行训练和评估，在VR-X上有25%的提升，还提高了多模态理解基准性能，相关资源已开源。

Comments Code and models are released at: https://maverickren.github.io/UniVR.github.io/

More than a Manipulator: Planning Propellant-Free Attitude Maneuvers for Free-Floating Spacecraft

不仅仅是一个操纵器：为自由漂浮航天器规划无推进剂姿态机动

Harsh G. Bhundiya, Avi Soval, Keenan Albee

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

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

AI总结 研究利用机器人操纵器运动进行自由漂浮航天器无推进剂姿态控制，通过制定带约束的轨迹优化问题求解，展示多种系统轨迹，经与反作用轮阵列比较，证明其可作冗余或主要姿态控制系统，为空间应用提供框架。

Qubit-Efficient Quantum Search for Hyperdimensional Decomposition via Logarithmic Encoding

通过对数编码实现用于超维分解的量子比特高效量子搜索

Sanggeon Yun, Hyunwoo Oh, Ryozo Masukawa, Raheeb Hassan, Mohsen Imani

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校） 纠错

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

AI总结 针对超维计算中高成本的超向量分解问题，提出量子比特高效框架，引入对数超向量和绑定编码及可逆查找算子，结合改进搜索过程，保持搜索复杂度同时大幅减少量子比特使用，经实验验证效果显著。

Comments Accepted to ICCAD 2026

Looped State-Space Language Models with Adaptive Exit-State Selection

具有自适应退出状态选择的循环状态空间语言模型

Zhenxuan Yu, Takeshi Kojima, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa

机构 * Rikkyo University（立教大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 研究循环状态空间语言模型在推理任务及预训练中的表现，采用循环曼巴等架构，在推理任务中优于非循环基线，预训练时在下游基准测试有竞争力，适配退出门后在中间深度提升下游性能。

PinFT: Miniature 5-Axis Force/Torque Sensor Embeddable to Tweezer-like Tool

PinFT：可嵌入镊子状工具的微型五轴力/扭矩传感器

Leo King, Jenny Chen, Tae Myung Huh

机构 * University of California Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 研究提出PinFT这种可嵌入镊子状工具的微型五轴电容式力/扭矩传感器，通过三层印刷电路板堆叠等实现五自由度力和扭矩传感，经校准有高精度，集成该传感器的镊子在多项操作任务中能可靠捕捉特征力信号，助力夹爪夹具监测解释精细操作。

Generative Testing of Automated Speech Recognition Systems

自动语音识别系统的生成式测试

Yanis Xabier Wilbrand Peña, Oliver Weißl, Andrea Stocco

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； fortiss GmbH（fortiss公司） 纠错

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

AI总结 研究针对自动语音识别系统易受对抗性操纵问题，提出黑盒测试方法GATAS，通过在文本转语音模型音素级潜在空间操作生成失败输入，经实验评估其成功率高、失真低、感知质量高，证明无目标潜在空间优化可有效生成测试用例。

LLM-Centric Agentic AI for UAV Swarms: Architecture, Enabling Technologies, and Open Problems

用于无人机群的以大语言模型为中心的智能体人工智能：架构、使能技术及开放问题

Yousef Emami, Rahim Taheri, Mohammadhossein Homaei, Muhammad Atif Ur Rehman, Mohammad Shojafar

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

AI总结 研究针对无人机群实际部署受限问题，提出以大语言模型为中心的智能体人工智能LAUS，回顾相关使能技术，分析威胁，确定包括抗幻觉推理等在内的开放研究挑战。

Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables

A Theory of Least Autonomy in AI

人工智能中最小自主性理论

Christophe Parisel

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

AI总结 研究智能代理人工智能系统权限控制问题，提出最小自主性理论，通过定义组合爆炸半径、有向代理影响图及勾结谓词，实现对系统中行动结构分离、代理影响及授权组合等的衡量与检测。

Task-Adaptive Design of Modular Aerial Manipulators Under Airflow Exposure Constraints

气流暴露约束下模块化空中机械手的任务自适应设计

Mengguang Li, Heinz Koeppl

机构 * Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

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

AI总结 针对多旋翼平台空中操作中旋翼气流限制问题，提出基于优化的模块化空中机械手设计框架，联合考虑任务、末端执行器及气流约束，引入新分类与模型，通过重新配置优化适应多样任务需求，实验验证了框架有效性。

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

Decoupled Illumination Priors for Spatially Controllable Multi-View Indoor Scene Relighting

用于空间可控多视图室内场景重光照的解耦光照先验

Chenjian Gao, Linning Xu, Tianfan Xue

机构 * Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CPII under InnoHK（创新香港研发平台下的CPII） 纠错

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

AI总结 研究室内场景重光照问题，提出Lume-Palette框架，通过将重光照解耦为光照蒸馏和投射两阶段，并引入不对称多视图条件策略，实现了逼真、空间可控且多视图一致的重光照效果。

ContactMimic: Humanoid Object Interaction via Contact Control

ContactMimic：通过接触控制实现人形机器人与物体交互

Xinyao Li, Xialin He, Runpei Dong, Saurabh Gupta

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究针对人形机器人物体交互任务，提出CONTACTMIMIC学习框架，通过接触跟随奖励和轨迹增强方案，使策略解耦接触行为与关键点几何，实现接触可控性，仿真与现实实验验证其有效性及优于仅关键点跟踪器。

Comments Project page: https://lixinyao11.github.io/contactmimic-page

Learning Adaptive Solvers for Distributed Factor Graph Optimization on Matrix Lie Groups

学习用于矩阵李群上分布式因子图优化的自适应求解器

Jaeho Shin, Maani Ghaffari, Yulun Tian

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 针对机器人感知中大规模几何优化问题，提出DeepCORD框架，通过展开黎曼优化器为可微迭代，学习自监督反馈策略动态调整参数，实验证明该方法在分布式因子图优化上效果优于现有基线。

Do Egocentric Video-Language Models Capture Both Hand- and Object-Centric Cues?

以自我为中心的视频-语言模型是否捕捉了以手和物体为中心的线索？

Masatoshi Tateno, Alexandros Stergiou, Risa Shinoda, Yoichi Sato, Dima Damen

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； University of Twente（特温特大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

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

AI总结 研究手部-物体交互识别中现有视频-语言模型的局限，提出结合手部-物体掩码训练与HOI-动态感知解码器的新范式，构建DEHOI测试平台评估，证明该方法更有效利用相关信息，在多方面优于现有模型，提升HOI理解。

AnyDexRT: Calibration-Free Dexterous Hand Retargeting with Few-Shot Human Guidance

AnyDexRT：基于少量人类引导的免校准灵巧手重定向

Chenxi Wang, Ying Feng, Hongjie Fang, Shangning Xia, Lixin Yang, 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） 纠错

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

AI总结 研究提出免校准的AnyDexRT方法用于灵巧手遥操作重定向，结合自监督指尖对应学习与少量人类引导，在任务相关区域锚定映射并优化捏合姿势，实验表明该方法提升重定向质量、减少手动调整，控制更直观高效。

Monocular Vision Based Control Framework for Grasping

基于单目视觉的抓取控制框架

Shail Jadav, Dongheui Lee

机构 * Autonomous Systems, Technische Universität Wien (TU Wien)（技术大学维也纳自主系统） ； Institute of Robotics and Mechatronics (DLR)（机器人与机电研究所） 纠错

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

AI总结 研究非结构化环境中物体抓取问题，提出基于单目视觉的统一抓取框架，结合多种视觉技术及刚度估计模型，能仅用视觉反馈稳定抓取软硬物体，为食品处理和家庭操作提供实用、高效且通用的方法。

Comments This paper is accepted at IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics 2026 (AIM 202^)

Dynamic Evaluation of Classical and Control-Aware Optimal Trajectory Planning in Robot Manipulators

机器人操作器中经典和控制感知最优轨迹规划的动态评估

Bhanuka Dayawansa, Rohan Munasinghe

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

AI总结 研究机器人操作器轨迹规划，提出控制感知最优轨迹规划框架，纳入动力学和执行器努力，用中点线性化策略，通过统一评估框架对比经典方法，能降低跟踪误差等，证明仅运动学平滑不能确保高效执行。

Comments Accepted at MERCon 2026. To be presented at MERCon 2026. 7 pages, 7 figures

Dynamic Execution Horizon Prediction for Chunk-based Robot Policies

基于分块的机器人策略的动态执行视界预测

Yuchi Zhao, Miroslav Bogdanovic, Arjun Sohal, Liyu Tao, Kourosh Darvish, Alán Aspuru-Guzik, Florian Shkurti, Animesh Garg

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Acceleration Consortium（加速联盟） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高等研究院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出DEHP方法，通过在线强化学习训练轻量级执行视界预测分支，在冻结预训练分块策略的情况下动态调整执行步数，显著提升高精度和长时域操作任务的成功率。

Immersive Social Interaction with VR and LLM-Assisted Humanoids

通过虚拟现实和大语言模型辅助的人形机器人实现沉浸式社交互动

Niraj Pudasaini, Geeta Chandra Raju Bethala, Pranav Doma, Anthony Tzes, Yi Fang

机构 * Inspire Robotics（Inspire机器人公司） 纠错

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

AI总结 研究通过集成语音控制移动、VR操作和双向社交互动的框架实现人形机器人全身控制，利用苹果视觉专业版等，经大语言模型辅助语音控制等技术，在宇树H1人形机器人上评估，新手操作成功率可观，证明该方式在多方面应用的潜力。

Comments IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots - Workshop: Designing Interactive Humanoids

RoboTALES: Learning Reasoning-Guided Robot Policies via Task-Aligned Simulated Futures

RoboTALES：通过任务对齐的模拟未来学习推理引导的机器人策略

Hanan Gani, Tejal Kulkarni, Madhoolika Chodavarapu, Nicklas Hansen, Manmohan Chandraker

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 针对预训练视频生成模型用于机器人策略规划的局限，提出RoboTALES框架，通过基于分层语言模型的规划器和基于视觉语言模型的评论家两大创新，学习任务对齐的模拟未来以训练机器人策略，在多样操纵任务中表现优于现有方法。

Comments Accepted at ECCV 2026

DexTele: A Dual-Arm Dexterous Teleoperation System Based on Motion Retargeting and Adaptive Force Control

DexTele：一种基于运动重定向和自适应力控制的双臂灵巧遥操作系统

Yuanchuan Lai, Qing Gao, Ziyan Liang, Xianfeng Cheng, Junjie Hu, Zhaojie Ju

机构 * School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（人工智能学院，香港中文大学（深圳）） ； School of Computing, University of Portsmouth（计算学院，朴茨茅斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对双臂灵巧遥操作中运动重定向和抓取的挑战，提出DexTele系统，通过视觉运动重定向模块和自适应抓取模块，结合运动图编码器、视觉语言模型等技术，实现多平台精确运动重定向与柔顺抓取。

AutoSpec: Safety Rule Evolution for LLM Agents via Inductive Logic Programming

AutoSpec: 通过归纳逻辑编程实现LLM智能体的安全规则演化

Pingchuan Ma, Zhaoyu Wang, Zimo Ji, Yuguang Zhou, Zhantong Xue, Zongjie Li, Shuai Wang, Xiaoqin Zhang

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AutoSpec框架，利用归纳逻辑编程引导的CEGIS自动演化专家定义的安全规则，平衡精确率和召回率，在代码执行和具身智能体领域将F1提升至0.98和0.93，减少高达94%的误报。

SEVRA-BENCH: Social Engineering of Vulnerabilities in Review Agents

SEVRA-BENCH：审查智能体中的社会工程漏洞

Rui Melo, Riccardo Fogliato, Sean Zhou, Pratiksha Thaker, Zhiwei Steven Wu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft Core AI（微软核心人工智能） ； Amazon AWS（亚马逊AWS） ； Databricks 纠错

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

AI总结 提出SEVRA-BENCH基准，通过社会工程攻击框架评估LLM代码审查智能体拒绝恶意PR的能力，发现闭源与开源模型间存在显著安全差距。

Decomposition for Bayesian Networks: Local and Parallel Inference

贝叶斯网络的分解：局部与并行推理

Pei Heng, Xinyi Hu, Yi Sun

机构 * School of Mathematics and Statistics and KLAS, Northeast Normal University（数学与统计学学院及KLAS，东北师范大学） ； College of Mathematics and System Sciences, Xinjiang University（数学与系统科学学院，新疆大学） ； Institute of Statistics and Data Science, Xinjiang University of Finance and Economics（统计与数据科学学院，新疆财经大学） 纠错

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

AI总结 针对高维贝叶斯网络精确推理复杂度随规模指数增长的问题，提出基于有向凸子图的分解框架与最小d-分解树，实现并行推理，效率优于连接树法且保留推理精度。

Comments 13 pages, 5 figures,Code available at https://github.com/Balance-H/Decomposition-for-BNs

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026