机器人 / 具身智能

Lessons from Robot-Assisted Disaster Response Deployments by the German Rescue Robotics Center Task Force

Hartmut Surmann, Ivana Kruijff-Korbayova, Kevin Daun, Marius Schnaubelt, Oskar von Stryk, Manuel Patchou, Stefan Boecker, Christian Wietfeld, Jan Quenzel, Daniel Schleich, Sven Behnke, Robert Grafe, Nils Heidemann, Dominik Slomma

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract,comments)；分类 cs.RO

Comments 8 pages, 9 figures, PrePrint, Technical Report, German Rescue Robotic Center

Astrobotics: Swarm Robotics for Astrophysical Studies

Matin Macktoobian, Denis Gillet, Jean-Paul Kneib

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

Journal ref IEEE Robotics and Automation Magazine, 2022

Robotics in Snow and Ice

François Pomerleau

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

Comments Accepted for the Encyclopedia of Robotics

On the Implementation of Behavior Trees in Robotics

Michele Colledanchise, Lorenzo Natale

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, Volume 6, Issue 3, July 2021

Challenges and Opportunities of Evolutionary Robotics

D. A. Sofge, M. A. Potter, M. D. Bugajska, A. C. Schultz

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

Comments 6 pages

Journal ref D.A. Sofge, M.A. Potter, M.D. Bugajska, and A.C. Schultz, "Challenges and Opportunities of Evolutionary Robotics." In Proc. 2nd Int'l Conf. on Computational Intelligence, Robotics, and Autonomous Systems, 2003

Robotic Applications in Cardiac Surgery

Alan P. Kypson, W. Randolph Chitwood

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

Journal ref International Journal of Advanced Robotic Systems, Volume 1, Number 2, June 2004, pp.87-92

Space Robotics Part 2: Space-based Manipulators

Alex Ellery

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract,journal_ref)；分类 cs.RO

Journal ref International Journal of Advanced Robotic Systems, ISSN 1729-8806, Volume 1, Number 3 (2004), pp.213-216

Who Is Responsible? Self-Adaptation Under Multiple Concurrent Failures With Unknown Faults in Complex Robotic Systems

谁该负责？在复杂ROS系统中多重同时不确定性的自我适应

Andreas Wiedholz, Rafael Paintner, Alwin Hoffmann, Tobias Huber

机构 * XITASO GmbH（XITASO公司） ； German Aerospace Center (DLR) Institute of Flight Systems（德国航空航天中心（DLR）飞行系统研究所） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于ROS2的自我适应方法，能够处理复杂系统中多重同时不确定性的根本原因分析和策略选择，通过规则集和依赖图实现轻量级适应，提升适应效率与性能。

Comments Accepted at ACSOS 2026

Choreographing the Way of Water: A Computational Framework for Aquatic Robotic Art

编排水之道：水生机器人艺术的计算机框架

Aswin Ramachandran, Christopher Golling, Sebastian Burmester, Noa Sendlhofer, Jan Kamm, Ruiheng Jiang, Raffaello D'Andrea

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出水生机器人编排框架Way of Water，通过浏览器式编舞工具、序列凸规划轨迹生成和模型预测控制，实现非编程艺术家对水面船队的音乐响应式编舞，并在苏黎世湖和威尼斯双年展验证。

Comments Video: https://youtu.be/G4cM6xbG7PA

Receptogenesis in a Vascularized Robotic Embodiment

血管化机器人躯体中的生成

Kadri-Ann Pankratov, Leonid Zinatullin, Hans Priks, Adele Metsniit, Urmas Johanson, Tarmo Tamm, Alvo Aabloo, Edoardo Sinibaldi, Indrek Must

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种通过动态材料重构实现机器人身体内在功能适应和发展的方法，通过利用流体ics重构材料界面，实现基于环境提示的传感器生成，展示了在血管化机器人复合材料中通过光聚合物化实现材料级功能重构的可行性。

Comments Supplementary Files currently unavailable online. Please contact the First Author to request any Supplementary Files; Version 3 - revision

Consensus-based optimization (CBO): Towards Global Optimality in Robotics

基于共识的优化（CBO）：迈向机器人学的全局最优性

Xudong Sun, Armand Jordana, Massimo Fornasier, Jalal Etesami, Majid Khadiv

机构 * Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany（慕尼黑机器学习中心（MCML），德国慕尼黑） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出将共识优化（CBO）引入机器人学，在温和假设下保证收敛到全局最优，并在三个挑战性轨迹优化场景中优于现有方法。

Agentic Neuro-Symbolic Planning and Commissioning for Human-in-the-Loop Industrial Robotics with Digital Twins

面向人机协同工业机器人的智能神经符号规划与调试：基于数字孪生

Zhihao Liu, Victor Nan Fernandez-Ayala, Tianyu Wang, Qiang Qin, Xi Vincent Wang, Dimos V. Dimarogonas, Lihui Wang

机构 * Royal Institute of Technology (KTH)（皇家理工学院（KTH）） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种结合LLM语言理解与确定性验证执行的神经符号框架，采用SDI架构和两级恢复机制，在数字孪生中验证后执行，显著提升任务成功率。

Robotic Wireless Sensor Networks

机器人无线传感器网络

Pradipta Ghosh, Andrea Gasparri, Jiong Jin, Bhaskar Krishnamachari

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Università degli studi "Roma Tre"（罗马三大学） ； Swinburne University of Technology（斯winburne技术大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文综述了机器人与无线传感器网络交叉领域的新兴研究领域，探讨了多机器人系统在满足通信性能要求的同时实现传感目标的协同控制、学习和适应方法，并指出现有文献中存在的一些研究空白和未来研究方向。

Evolution of Safety Requirements in Industrial Robotics: Comparative Analysis of ISO 10218-1/2 (2011 vs. 2025) and Integration of ISO/TS 15066

工业机器人安全要求的演进：ISO 10218-1/2（2011 与 2025 版）比较分析及 ISO/TS 15066 的整合

Daniel Hartmann, Kristýna Hamříková, Aleš Vysocký, Vendula Laciok, Aleš Bernatík

机构 * Faculty of Mechanical Engineering, VSB—Technical University of Ostrava（机械工程学院，奥斯特拉瓦技术大学） ； Faculty of Safety Engineering, VSB—Technical University of Ostrava（安全工程学院，奥斯特拉瓦技术大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文通过比较 ISO 10218:2011 与 ISO 10218:2025 标准，分析工业机器人安全要求在功能安全、网络安全、机器人分类及协作应用等方面的演进，并整合 ISO/TS 15066，建立现代机器人系统设计与运行的全面框架。

Safety-aware Goal-oriented Semantic Sensing, Communication, and Control for Robotics

面向安全的以目标为导向的语义感知、通信与控制 for 机器人

Wenchao Wu, Shutong Chen, Wenjie Liu, Zhibo Pang, Yansha Deng, Robert Schober

机构 * Department of Engineering, King’s College London（工程系，伦敦国王学院） ； Department of Intelligent Systems, KTH Royal Institute of Technology（智能系统系，皇家理工学院） ； Department of Automation Technology, ABB Corporate Research Sweden（自动化技术系，ABB瑞典公司） ； Institute for Digital Communications, FriedrichAlexander-Universität Erlangen-Nürnberg（数字通信研究所，埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出面向安全的以目标为导向的语义感知、通信与控制协同设计方法，通过在无线连接机器人系统中整合安全与有效性需求，提升任务性能并确保安全。

Comments 7 pages. This paper has been submitted to the IEEE Wireless Communications Magazine

The Biggest Risk of Embodied AI is Governance Lag

具身AI最大的风险是治理滞后

Shaoshan Liu

专题命中 其他机器人 ：embodied AI(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究指出具身AI发展速度超出治理系统适应能力，导致监管滞后问题，需关注观测、制度和分配三方面治理挑战。

Wireless bioelectronic control architectures for biohybrid robotic systems

无线生物电子控制架构用于生物混合机器人系统

Hiroyuki Tetsuka, Minoru Hirano

机构 * Frontier Management Office, Toyota Central R&D Labs., Inc.（丰田中央研究实验室） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出无线生物机器人控制的耦合协同设计框架，分析三种控制策略并提出设计原则，为开发稳定、可扩展的生物混合机器人系统提供指导。

3D-VCD: Hallucination Mitigation in 3D-LLM Embodied Agents through Visual Contrastive Decoding

3D-VCD：通过视觉对比解码缓解3D-LLM具身代理中的幻觉

Makanjuola Ogunleye, Eman Abdelrahman, Ismini Lourentzou

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出3D-VCD，一种用于缓解3D具身代理幻觉的视觉对比解码框架，通过构造扭曲的3D场景图来提升 grounded 推理能力，实验表明其在3D-POPE和HEAL基准上有效。

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted at IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

Exploring the proprioceptive potential of joint receptors using a biomimetic robotic joint

利用仿生机器人关节探索关节受体的本体感觉潜力

Akihiro Miki, Shun Hasegawa, Sota Yuzaki, Yuta Sahara, Yoshimoto Ribayashi, Kento Kawaharazuka, Kei Okada

机构 * the University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究通过仿生机器人关节量化了Type I类关节受体的本体感觉潜力，发现其在弯曲和扭转运动中误差小于2度，提示关节受体在本体感觉中可能比传统认知更为重要。

Comments 26 pages including supplementary materials (17 pages main text), 6 main figures and 7 supplementary figures. Published in Scientific Reports

Journal ref Scientific Reports, 16, Article number: 4724 (2026)

Infrastructure First: Enabling Embodied AI for Science in the Global South

基础设施优先：为全球南方科学赋能具身AI

Shaoshan Liu, Jie Tang, Marwa S. Hassan, Mohamed H. Sharkawy, Moustafa M. G. Fouda, Tiewei Shang, Zixin Wang

机构 * Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society (AIRS)（深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； National Research Centre (NRC)（国家研究中心（NRC）） ； British University in Egypt (BUE)（埃及英国大学（BUE）） ； National Institute of Clean-and-Low-Carbon Energy（国家清洁低碳能源研究所） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied AI(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文探讨了通过具身AI赋能科学的基础设施优先方法，强调在人力、电力和网络受限的全球南方地区，通过可靠边缘计算、能效硬件和开放标准等基础设施提升科学能力。

Service Discovery-Based Hybrid Network Middleware for Efficient Communication in Distributed Robotic Systems

基于服务发现的混合网络中间件用于分布式机器人系统中的高效通信

Shiyao Sang, Yinggang Ling

机构 * Huaiyin Institute of Technology（淮阴工学院） ； Chery Automobile Co., Ltd.（奇瑞汽车股份有限公司） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出RIMAOS2C中间件，通过多级服务发现组播支持多种通信模式，优化数据传输效率并减少延迟不确定性，提升自动驾驶系统通信性能。

Comments 8 pages, 8 figures, accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

Development of Low-Cost and Bidirectional Syringe Pumps for Soft Robotics Applications

低成本和双向注射泵的发展用于软机器人应用

Krishamsu Subedi Chhetri, Aryan Mayor, Elise Corbin, Logan Walker, John Rieffel

机构 * Evolutionary Robotics Laboratory（进化机器人实验室） ； Department of Computer Science, Union College（计算机科学系，联合学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种低成本模块化注射泵系统，用于克服传统气动方法的局限性，通过真空吸入和空气泵送实现软机器人的精确驱动，提供灵活的硬件和软件定制功能。

From Folding Mechanics to Robotic Function: A Unified Modeling Framework for Compliant Origami

从折叠力学到机器人功能：一种统一的顺应折纸建模框架

Bohan Zhang, Bo Wang, Huajiang Ouyang, Zhigang Wu, Haohao Bi, Jiawei Xu, Mingchao Liu, Weicheng Huang

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种基于离散微分几何的统一建模框架，将折纸面板弹性与折痕旋转统一在变分公式中，实现从静态折叠机制到主动机器人模块的可控转换。

Comments 24 pages, 7 figures

End-to-End O-RAN Testbed for Edge-AI-Enabled 5G/6G Connected Industrial Robotics

端到端O-RAN测试平台用于边缘AI赋能的5G/6G工业机器人

Sasa Talosi, Vladimir Vincan, Srdjan Sobot, Goran Martic, Vladimir Morosev, Vukan Ninkovic, Dragisa Miskovic, Dejan Vukobratovic

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一个基于5G/6G O-RAN的端到端测试平台，用于支持边缘AI即服务的工业机器人应用，通过自主焊接场景验证数据采集、边缘处理和实时流处理的权衡。

Comments Submitted to Global 6G Conference 2026

Are Foundation Models the Route to Full-Stack Transfer in Robotics?

基础模型是否是机器人领域全栈迁移的途径？

Freek Stulp, Samuel Bustamante, João Silvério, Alin Albu-Schäffer, Jeannette Bohg, Shuran Song

机构 * Institute of Robotics and Mechatronics, German Aerospace Center (DLR)（机器人与机电研究所，德国航空航天中心（DLR）） ； Stanford AI Lab, Stanford University（斯坦福大学人工智能实验室） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文探讨基础模型在机器人全栈迁移中的作用，分析其对不同迁移层次的影响及面临的挑战。

Comments 12 pages, 4 figures

MoIRA: Modular Instruction Routing Architecture for Multi-Task Robotics

MoIRA：多任务机器人中的模块化指令路由架构

Dmytro Kuzmenko, Nadiya Shvai

机构 * Department of Multimedia Systems, National University of Kyiv-Mohyla Academy（多媒体系统系，基尔夫学院国家大学） ； Department of Mathematics, National University of Kyiv-Mohyla Academy（数学系，基尔夫学院国家大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 MoIRA是一种模块化指令路由架构，通过外部文本路由器协调专家，实现高效多任务机器人系统。

Comments Updated to reflect the final accepted version published in Neurocomputing

Journal ref Neurocomputing, vol. 674, 132962, 2026

Simplifying Data-Driven Modeling of the Volume-Flow-Pressure Relationship in Hydraulic Soft Robotic Actuators

简化液压软机器人执行器体积-流量-压力关系的数据驱动建模

Sang-Yoep Lee, Leonardo Zamora Yanez, Jacob Rogatinsky, Vi T. Vo, Tanvi Shingade, Tommaso Ranzani

机构 * Department of Mechanical Engineering, Boston University（机械工程系，波士顿大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究提出了一种低复杂度的数据驱动方法，用于高精度建模液压软机器人执行器的体积-流量-压力关系，通过多项式模型实现高效预测。

Comments IEEE RAM, 2026

Trust in LLM-controlled Robotics: a Survey of Security Threats, Defenses and Challenges

对LLM控制的机器人信任：安全威胁、防御和挑战的综述

Xinyu Huang, Shyam Karthick V B, Taozhao Chen, Mitch Bryson, Thomas Chaffey, Huaming Chen, Kim-Kwang Raymond Choo, Ian R. Manchester

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, The University of Sydney（悉尼大学电气与计算机工程学院） ； Australian Centre for Robotics and School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, The University of Sydney（悉尼大学机器人中心及航空航天、机械与机电工程学院） ； Department of Information Systems and Cybersecurity, University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校信息系统与网络安全系） ； School of Engineering and Natural Sciences, University of Iceland（冰岛大学工程与自然科学学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文综述了LLM控制机器人面临的安全威胁和防御策略，强调了具身系统中恶意输出的物理风险，并提出了安全规范和多LLM监督等防御方法。

Intelligent Systems and Robotics: Revolutionizing Engineering Industries

智能系统与机器人：革新工程行业

Sathish Krishna Anumula, Sivaramkumar Ponnarangan, Faizal Nujumudeen, Ms. Nilakshi Deka, S. Balamuralitharan, M Venkatesh

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文探讨了智能系统与机器人技术如何提升工程行业的效率、精度和适应性，并分析了其对生产率、安全性和成本的影响。

Comments 9 Pages, 4 figures

Journal ref https://ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/7573/6591 ; 2025

An Efficient Numerical Function Optimization Framework for Constrained Nonlinear Robotic Problems

Sait Sovukluk, Christian Ott

机构 * Automation and Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所（ACIN）） ； Institute of Robotics and Mechatronics, German Aerospace Center (DLR)（机器人与机电研究所，德国航空航天中心（DLR）） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

Comments \c{opyright} 2025 the authors. This work has been accepted to IFAC for publication under a Creative Commons Licence CC-BY-NC-ND. - Implementation: https://github.com/ssovukluk/ENFORCpp